载荷不确定条件下的结构拓扑优化算法

研究了采用概率方法表示载荷不确定性时的连续体结构拓扑优化方法.基于线弹性体的位移叠加原理给出了结构柔度均值与方差的计算方法,并在此基础上给出了结构灵敏度分析方法.对于承受n个不确定载荷的平面结构,其柔度均值与方差以及灵敏度信息可以通过求解其在2n个确定性载荷工况下的位移而获得.给出了载荷不确定条件下以结构柔度均值与标准差的加权和最小为目标的拓扑优化算法,并通过数值算例验证了该方法的有效性及载荷不确定条件下结构拓扑优化结果的稳健性.该算法可以推广到三维结构问题.     

1基于模糊自适应Kalman滤波的MEMS惯导系统在线修正研究#br#

MEMS惯性导航系统中,针对传感器零偏存在随机启动的不确定性误差,以及抗外界干扰能力低的实际问题.本文提出了一种基于模糊自适应Kalman滤波在线修正的方法,与常规Kalman滤波相比,该方法通过制定模糊规则,将残差的理论方差与实测方差迹的比值模糊化处理作为模糊推理的输入,量测方差的修正因子作为输出,实时评估系统的观测噪声,既抑制了滤波的发散又增强了估计修正过程中的稳定性.仿真结果表明：该方法能够准确的估计出系统的随机误差,并且在系统观测噪声的统计特性发生变化时,估计的精度和系统鲁棒性依然优于常规Kalman滤波.     

基于模糊自适应Kalman滤波的MEMS惯导系统在线修正研究

MEMS惯性导航系统中,针对传感器零偏存在随机启动的不确定性误差,以及抗外界干扰能力低的实际问题.本文提出了一种基于模糊自适应Kalman滤波在线修正的方法,与常规Kalman滤波相比,该方法通过制定模糊规则,将残差的理论方差与实测方差迹的比值模糊化处理作为模糊推理的输入,量测方差的修正因子作为输出,实时评估系统的观测噪声,既抑制了滤波的发散又增强了估计修正过程中的稳定性.仿真结果表明:该方法能够准确的估计出系统的随机误差,并且在系统观测噪声的统计特性发生变化时,估计的精度和系统鲁棒性依然优于常规Kalman滤波.     

装备保障活动分析方法

借助于使用与维修工作任务分析(O&MTA,Operation and Maintenance Tasks Analysis)的结果,在描述保障系统运行机理的过程模型基础上,提出了装备保障活动分析方法.从使用保障和维修保障两个方面抽象出保障活动的频数和执行时间这两个基本属性,并给出了计算方法.通过建立装备群使用任务要求与保障活动频率之间的解析关系,结合保障活动时间属性,依据保障活动之间的层次关系,进行分析汇总计算,最终得到装备保障系统的保障时间参数和保障资源使用时间参数,进而可以对保障系统进行评价,对保障资源的数量进行预测,可以为装备研制部门进行装备群保障系统设计、分析及构建保障方案提供理论指导和方法支持.     

任务准备期内的军用飞机瞬时可用度

军用飞机是一种复杂的可修系统,其瞬时可用度计算是装备综合保障领域研究的难点。本文构建了基于作战任务和飞机技术状态驱动的随机维修网络(SMTN),SMTN中各项活动的维修时间服从不同分布,定义了SMTN的矩母函数并求解系统维修度函数的数字特征,将得到的期望和方差分别代入不同分布形式函数进行验证,从而选定符合实际情况的SMTN的维修度函数,并对任务准备期内的军用飞机可用度进行仿真。在计算过程中基于蒙特卡罗技术设计了一种新方法,在提高计算效率的同时,可以较好地反映维修保障过程的逻辑性、拓扑性和随机性,仿真结果可以真实反映装备在任务准备期内瞬时可用度的波动规律。该方法可以广泛应用到各种复杂的可修系统,为装备的使用决策提供依据,为保障系统的保障效能评估提供量化指标,对于综合保障领域"动态"指标的研究有着一定探索价值。     

载荷不确定的周期性结构稳健拓扑优化

提出了一种考虑周期性几何约束的结构稳健拓扑优化设计方法。针对线弹性体结构,提出了载荷不确定性条件下周期性结构稳健拓扑优化模型;推导了周期性结构柔度均值与方差的敏度数表达式,并基于软删双向渐进结构优化法提出了载荷不确定性条件下的周期性结构稳健拓扑优化设计方法。2个不同约束条件下的实例表明:本文提出的优化模型稳定性较好;考虑载荷不确定性得到的结构与确定性载荷下得到的结构有很大的区别,且稳健性优化设计得到的结构更加稳定。     

动态系统失效的不确定性分析及其高效算法

为了分析在不确定性元器件失效率影响条件下动态系统的失效问题,提出了满足工作时间要求的系统失效概率和满足失效概率限制的系统正常工作时间的分析方法。同时,为了研究元器件失效率对动态系统失效的影响程度,提出了元器件失效率对系统失效概率以及系统正常工作时间不确定性影响的重要性分析方法,建立了元器件失效率对系统失效概率和系统正常工作时间方差贡献的重要性测度指标。首先给出了指标求解的直接蒙特卡罗方法,然后采用基于分数矩的极大熵方法来高效估计系统失效的概率密度函数,采用乘法降维积分建立了2种重要性测度指标的高效解法。阀门控制系统和民用飞机电液舵机系统的算例结果表明所提方法的合理性和算法的高效性。     

可靠性灵敏度分析的一种偏倚蒙特卡罗方法

根据可靠性灵敏度分析的需求和特点,选择似然比方法作为基础的导数/梯度估计方法.立足经典可靠性系统和基于元件的蒙特卡罗方法,推导了原始蒙特卡罗仿真环境下的似然比导数估计方法.为加速仿真,进一步提出了一种偏倚技巧,该技巧在系统结构函数的基础上定义一个应用重要抽样的无偏估计量,并通过最小化该估计量的方差来获得最优偏倚参数值.该估计量拥有的一个重要优势是其方差优化任务可以分解到单个元件的层次上进行,从而避免了高维优化的难题.通过一个可解析求解的简单实例验证了似然比导数估计方法应用于可靠性灵敏度分析的有效性,以及所提出的偏倚技巧对于降低导数估计方差的有效性.对于所考虑的实例系统,提出的偏倚蒙特卡罗方法对各个感兴趣的量都给出了很好的估计,与原始蒙特卡罗方法相比,各个估计量的方差均降低了至少6个数量级.     

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.     

基于贝叶斯准则的支持向量机预测模型

对实际统计数据中存在的相关性、不确定性和非线性问题,提出贝叶斯支持向量机预测模型方法.构建基于高斯分布的权值分布模型描述信息的不确定性,基于先验概率分布和贝叶斯关系获得后验分布模型,利用极大似然方法和递推迭代算法求解后验分布的最佳参数,从而得到关联向量机.建立起基于参数分布多维时间序列预测模型,将每一步迭代过程中的支持向量机输入作为随机变量,考虑数据不确定性的传递,递推得到贝叶斯支持向量机预测输出.由于贝叶斯支持向量机可以有效反映随机影响及其传递,可以克服数据不确定性和相关性的影响,因此基于贝叶斯支持向量机预测效果更加符合实际.实例表明利用贝叶斯支持向量机预测高科技企业发展趋势与实际发展趋势接近,可以克服数据相关性、不确定性和非线性对信息模型的影响,具有较高的预测精度和预测鲁棒性.     

基于保障活动流程的装备群保障规模预测模型

为解决研制阶段装备群保障规模预测的问题,建立了基于保障活动流程的装备群保障规模预测模型.模型从装备群的使用任务入手,以研制阶段保障性分析和保障系统建模数据为输入,通过分析资源在保障活动中被占用或被消耗的定量关系,从占用型资源和消耗型资源两方面分别提供了由功能分析框图中各层保障活动的流程汇总保障活动资源需求的方法,对保障资源数量进行计算,进而依据这些资源的重量与体积参数预测装备群的保障规模.给出了某型机群保障规模预测的算例,验证了模型的合理性与工程适用性,能够为研制阶段装备保障的改进、系统部署性分析提供理论指导与技术支持.      

压力传感器动态特性参数不确定度评定

压力传感器动态特性参数的不确定度是表征其动态测量性能的重要指标。提出了一种压力传感器动态特性参数的不确定度评定方法。首先,使用激波管动态校准系统产生阶跃压力信号激励压力传感器,得到传感器的输出信号;其次,采用基于经验模态分解（EMD）的传感器输出信号预处理方法,减小动态校准过程中噪声的影响;然后,根据传感器的输入输出信号,采用自适应最小二乘法建立压力传感器的数学模型,进而得到其时频域动态特性参数;最后,针对重复校准实验得到的动态特性参数序列的小样本特点,采用自助法计算参数的扩展不确定度和相对不确定度。采用激波管系统对压力传感器进行多次重复动态校准实验,计算时频域动态特性参数的不确定度,并与现有方法进行对比。实验结果表明:本文方法可以弥补贝塞尔法在处理小样本量数据中的不足,且与蒙特卡罗法的不确定度评定结果相对误差小于10%,说明本文方法可以有效地评定压力传感器动态特性参数的不确定度。分析时频域动态特性参数的相对不确定度得到传感器的工作频带和超调量受噪声的影响较大,为动态校准实验条件的改善提供了重要依据。      

低噪声封装器件噪声参数不确定度评定

本文开展了基于Maury公司的Tuner和Agilent公司PNA-X矢量网络分析仪组建的超快噪声参数测量系统的不确定度评定研究工作,通过分析测量系统的输入、输出数据,独立开发了不确定度评定的测量模型,设计了满足国际标准ISO/IEC98-3要求的不确定度评定方法,编制了不确定度仿真软件,首次报道了四个噪声参数的不确定度数据,最佳估计值和95%概率下得包含区间。     

基于可能性矩的混合不确定性全局灵敏度分析

在同时包含随机不确定性和模糊不确定性结构系统中,为了分别度量随机输入变量和模糊输入变量对输出响应的统计特征的影响,提出了随机输入变量和模糊输入变量的全局灵敏度新指标。在模糊变量可能性矩定义的基础上,分析了混合不确定性下输出响应的特征。从输出响应可能性矩的角度出发,以输出响应的可能性期望为例,通过比较输出响应有条件和无条件可能性期望的概率密度函数(PDF)的平均差异,分别建立了随机输入变量和模糊输入变量关于输出响应的可能性期望的灵敏度指标。讨论了所提指标的性质,并采用Kriging代理模型来提高混合不确定性全局灵敏度指标的计算效率。最后通过算例验证了本文所提方法的准确性和高效性。     

基于改进GERT的任务过程时间特性建模分析方法

随着系统任务需求的日渐密集，用户对系统的时间特性提出了更为严苛的要求。首先，利用图示评审技术（GERT）构建系统任务流程的随机网络模型，针对任务中由于资源共享引起的活动排队执行以及部分上下游活动之间存在重叠的情况，基于排队论并引入时间因子以修正任务中各活动的执行时间，并给出任务执行时间的求解步骤。经考虑这2种情况，最终任务平均执行时间增加了22.9%。其次，通过不确定性分析，找出了任务中的关键活动，为进一步任务优化提供方向和思路。最后，以舰载机着舰任务为例进行案例应用分析，验证所提建模分析方法的有效性和适用性。      

基于随机与区间分析的状态方程不确定性比较

基于现代控制理论中状态方程的求解算法,对具有参数不确定性的控制系统采用非概率区间分析方法与随机控制理论进行研究。首先明确实际工程应用中不确定性的概念和影响,分别建立了区间值和随机过程2种描述方法,求解系统的响应区间,并分为与初始条件和输入相关的零输入和零状态两部分不确定量。根据区间数学中的区间函数扩张原理和概率统计理论中的切比雪夫不等式,从数学证明和数值计算2个方面,分别用非概率区间分析和概率统计方法求解不确定系统的响应,并对二者进行比较,分析其相容性。结果表明,在由概率统计信息得到不确定性变量的区间向量为系统输入的情况下,非概率区间分析方法得到的响应区间包含由随机控制理论得到的响应区间。     

采用BP算法的模糊自适应控制

在对不熟悉的过程进行模糊控制时,由于对过程的不了解,很难得到合适的控制规则.基于模糊控制器的一种解析结构,提出了将模糊控制器与神经网络相结合的方法.由神经网络对系统进行辨识,并为学习系统提供必要的信息,将控制对象视为神经网络的输出部分,采用BP算法根据神经网络提供的信息对经验规则进行修改,从而改善模糊控制系统动态响应.仿真结果表明该控制器对模型参数变化具有较好的适应能力,能够较快地修改系统的原控制规则,使对象输出较快地跟踪系统的输入.     

超流体陀螺相位波动噪声自适应抵消系统分析

针对超流体陀螺相位波动噪声影响陀螺角速度检测精度的问题,提出了一种基于递推最小二乘（RLS）算法的陀螺自适应噪声抵消系统。首先,建立了超流体陀螺的相位检测模型,得到了陀螺输出薄膜幅值和相位的关系。其次,考虑热运动的影响,建立了相位波动噪声的等效输入角速度模型,探索了陀螺参数对角速度噪声的影响,得到了陀螺角速度噪声幅值范围。在此基础上,考虑该角速度噪声与输入角速度的互不相关性,将超流体陀螺薄膜幅值解算输出的混合角速度信息作为抵消系统的期望输入,将相位波动噪声引起的角速度噪声作为RLS自适应滤波器的参考输入,通过自适应调节参数使得RLS自适应滤波器的输出与混合角速度信息的噪声部分相抵消。通过与最小均方（LMS）算法仿真对比表明,在大角速度、大噪声情况下,该抵消系统能够有效消除陀螺混合角速度信息中的噪声成分,且具有较快的收敛速度和较好的稳定性。