一种可靠性试验实测振动数据的处理方法

针对传统实测振动数据归纳方法只能处理正态分布数据的问题,引入选择约翰逊曲线的方法,采用约翰逊曲线对非正态情形的实测振动数据进行拟合,给出了非正态情形一定概率下的实测振动数据功率谱密度上限.在此基础上提出了一种可靠性试验实测振动数据的处理方法.将该方法用于某产品可靠性试验实测振动数据的处理中,计算结果表明,该方法不仅能给出任意分布实测振动数据功率谱密度概率上限,而且与传统方法比较,给出的数据上限能更真实反映产品振动环境条件.      

小样本或单次仿真运行的统计分析方法

提出用Bayes方法对小样本或单次运行的仿真输出进行分析,给出了几种条件下的Bayes方法和伽玛分布置信区间的估计方法,提出了Bayes方法中先验分布的确定方法和准则。并用M/M/1排队系统对几种分析方法进行了实例研究。实验结果表明,Bayes方法有明显的优越性和应用前景。     

基于指数回归模型的可靠性综合评价方法初探

针对我国军工产品在研制过程中由于投试样品相对较少、可靠性信息量不足这一问题,通过引入环境应力严酷程度因子,环境应力综合因子以及产品技术状态因子,利用指数回归模型,建立了多因素多元回归的可靠性综合评价方法,实现了基于性能试验,环境试验及可靠性试验的产品可靠性综合评价.该方法避免了不同环境条件下寿命数据的折合过程,而通过对回归系数的求解给出可靠性指标的估计,与经典的变环境变母体的可靠性综合评价方法有所差别.     

反高斯分布环境因子估计

研究了反高斯分布环境因子估计。根据指数分布和对数正态分布环境因子的定义及数据折算与综合的方便,给出了反高斯分布环境因子的定义。据此定义,用经典方法和贝叶斯方法推证了环境因子的上、下限,并给出了一些近似式以便于计算。实例计算结果较令人满意。     

利用变环境试验数据的可靠性综合评估

研究了试验环境对产品可靠性的影响,提出一种利用变环境试验数据的可靠性综合评估方法.利用Cox比例风险模型来描述产品的可靠性与试验环境因素的关系,给出不同环境因素对产品可靠性影响的定量度量.结合产品的可靠性模型提出一种数据折合方法.分别以指数分布和双参数Weibull分布为例,把不同环境条件下的试验数据折合为相同环境条件下的试验数据,进而利用这些试验数据对产品进行可靠性综合评估.该方法综合利用产品在不同环境条件下的试验数据,扩大了样本量,提高了产品可靠性评估精度.实例表明该方法合理可行,便于工程应用.     

成败型系统可靠性增长的Bayes评估

针对成败型系统在研制阶段的动态增长的可靠性评估问题,依据前期可靠性增长试验中多阶段的试验信息和专家经验,提出了基于新Dirichlet先验分布的可靠性增长的Bayes评估方法。该方法根据已有的不同阶段试验信息,利用离散AMSAA（Army Material System Analysis Activity）可靠性增长模型描述可靠性增长试验中不同阶段可靠性的增长趋势,并对各个阶段的可靠性进行评估;针对下一阶段建立基于新Dirichlet分布的可靠性先验分布,并根据下一阶段可靠度的估计值采用最大熵模型给出先验分布参数估计;在获得现场试验数据的条件下,给出下一阶段的可靠度后验估计,并讨论不同区间范围对后验可靠性的影响。最后通过实例分析,表明相较于直接利用离散AMSAA模型和Beta先验分布,该方法在合适的专家经验的指导下能够给出更为准确的可靠性评估。     

伽玛分布环境因子估计

研究了二参数伽玛分布环境因子的估计。根据伽玛分布的特点,指数分布环境因子的定义,并考虑数据折算的方便,给出了伽玛分布环境因子的定义。根据此定义,用经典方法、贝叶斯方法和Fiducial 方法推证了环境因子的上、下限,并给出了一些近似式。     

整机产品失效机理危害度定量分析方法

针对整机产品失效机理多而复杂、失效数据少、主失效机理分析为定性方法的现状,提出了一种基于Bayes的失效机理危害度定量分析方法.首先利用Dirichlet分布描述产品的先验信息,结合现场失效数据确定失效频率的Bayes后验分布函数,然后通过Slice抽样方法获得失效频率的满条件分布,进而利用Gibbs抽样得到其Bayes估计,从而实现了各失效机理的定量分析.最后在某型光纤连接器失效机理已分析清楚的前提下,分别用FMMEA(Failure Modes,Mechanisms and Effects Analysis)及Bayes方法确定了其主失效机理,结果表明基于Bayes的失效机理危害度定量分析方法考虑了现场未出现的失效机理危害度,其确定的主失效机理比FMMEA结果更具有可信度.     

航天电子设备可靠性评估方法研究

建立了一种综合利用航天电子设备分系统可靠性信息和试验数据以及整机系统试验数据的Bayes可靠性评估方法.该方法利用最大熵方法融合分系统可靠性信息,推导了从分系统可靠性矩到系统可靠性矩的计算公式,然后建立了基于继承因子ρ的混合β先验分布,结合整机系统试验数据确定后验分布,最后,基于后验分布推断航天电子设备可靠性.采用该方法对航天电子设备可靠性进行了评估,当整机系统试验数据为240次时,航天电子设备在置信水平0.70的情况下可靠度可达到0.9991,所要求的整机系统试验次数比经典方法约降低了4/5.     

基于专家信息的先验分布融合方法

运用Bayes方法进行复杂系统可靠性分析时 ,先验分布的获取与表示是一个关键问题。文章研究了利用专家信息进行先验分布融合的方法 ,对基于AHP方法和综合因子法的先验分布权重确定方法进行了分析 ;在给出各先验分布权重的基础上 ,对多源先验信息的融合后验分布进行分析     

利用半导体二极管伏安特性进行朗缪尔探针性能测试研究

研究讨论了一种利用半导体二极管伏安特性进行朗缪尔探针性能测试的方法. 设计的朗缪尔探针性能测试方法对外界因素要求较低,在常温常压的通常实 验室环境下即可进行,其测试结果可作为利用地面等离子体环境进行定标测试 前的初步性能验证. 通过实验室环境下的测试试验, 验证了该方法的有效性和 可行性.      

基于概念空间学习认知的机器人目标识别方法

针对复杂环境中机器人多类目标识别通常所依托的原始特征空间中数据区分度低、难以直接表达高层次特征知识的挑战性问题,采用概念空间知识表达方法,通过多传感器数据融合与特征提取建立基本特征空间,并运用高斯混合模型表示目标的各种属性,形成具有高层知识特性的概念空间,在此基础上进行高层知识的概念学习,增强多类目标在概念空间中的可区分性.利用支持向量机作为机器人的分类器,实现针对室内环境的多类目标物体的准确识别.实验结果表明:该方法不但有效地获取和表达待识别目标的高层特征知识,而且能有效提高机器人的目标识别与环境感知能力,展现出优越的分类识别性能.     

基于奇异谱分析的空间环境数据插补方法

空间环境数据具有典型的非线性、非平稳特征,并经常包含有缺失数据,给预报模型的建立、预测以及物理过程的分析带来了一定的困难。为了实现对缺失数据的插补,基于奇异谱分析(SSA)迭代插补的思想,设计了一种能够适用于不同缺失数据分布的插补方案。该方案提取出原始时间序列中缺失数据分布数组,利用缺失数据分布数组生成交叉验证所用的测试数据集,并利用离散粒子群优化算法寻找SSA的2个关键性参数,即嵌入窗口长度和主成分个数。通过不同太阳活动年份实际观测的太阳风参数、地磁指数等实例验证了算法的有效性。      

基于朴素贝叶斯分类器的空中红外目标抗干扰识别方法研究

红外诱饵对抗技术的发展使得空战环境日益复杂化,对红外成像制导空空导弹抗干扰目标识别技术提出了更高的要求。红外诱饵的投放使得目标特征的完整性、显著性及稳定性遭到破坏,基于特征融合匹配的统计模式识别方法无法准确识别目标。提出了一种基于朴素贝叶斯分类器的抗干扰目标识别方法,该方法对空战对抗仿真图像数据集进行了特征挖掘,利用实验拟合方法构建了典型特征的概率密度函数模型,构造了朴素贝叶斯分类器,实现了飞机目标和干扰的分类识别。仿真实验结果表明,该方法在已测试的弹道图像数据集下的平均识别正确率达到了81.82%,且能够解决假目标、目标遮挡等抗干扰目标的识别难题。     

Characterizing space debris longitude-dependent distribution based on RAAN perturbation rate

The space debris environment is one of the major threats against payloads. Space debris orbital distribution is of great importance for space debris environment modeling. Due to perturbation factors, the Right Ascension of Ascending Node (RAAN) of space objects changes consistently, causing regular rotation of the orbit plane around Earth’s axis. Based on the investigation of the RAAN perturbation rate of concerned objects, this paper proposes a RAAN discretization method in order to present the space debris longitude-dependent distribution. Combined with two line element (TLE) data provided by the US Space Surveillance Network, the estimated value from RAAN discretization method is compared with the real case. The results suggest that using only the initial orbital data at the beginning of the time interval of interest, the RAAN discretization method is able to provide reliable longitude distribution of concerned targets in the next following period. Furthermore, spacecraft cumulative flux against space debris is calculated in this paper. The results suggest that the relevance between spacecraft RAAN setup and flux output is much smaller for LEO targets than MEO targets, which corresponds with the theory analysis. Since the nonspherical perturbation is the major factor for RAAN variation, the RAAN perturbation rate has little connection with the size of orbital objects. In other words, the RAAN discretization method introduced in this paper also applies to space debris of different size range, proposing a possible suggestion for the improvement of space debris environment engineering models.     

基于比例风险模型的环境折合系数确定方法

研究了环境因素对产品可靠性的影响,给出了一种综合利用变环境试验数据的环境折合系数确定方法.利用比例风险模型来描述可靠性与环境因素的关系,给出了环境因素对产品可靠性影响的定量度量.基于该模型给出了常用寿命分布下的环境折合系数的统计推断方法.针对复杂环境,采用广义比例风险模型用于度量不同环境因素之间对可靠性的交互作用.利用径向基函数法来拟合该模型,并对模型进行了优化.计算实例表明:该方法合理可行,便于工程应用.     

MEMS陀螺仪随机漂移仿真和试验

为了提高使用精度,研究了某微机电系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)陀螺仪的随机漂移模型.应用时间序列分析方法对经过预处理的陀螺仪量测数据进行建模,提出采用状态扩增法设计Kalman滤波器.进行速率试验和摇摆试验,验证了在静态和恒定角速率条件下,滤波后的误差均值和标准差分别为滤波前的55%和12%.针对在摇摆运动时随着振幅的增加滤波效果下降的问题,设计了自适应Kalman滤波器,分析了衰减因子的选取原则.仿真结果表明:常值衰减因子法和自适应衰减因子法都能显著改善摇摆运动时的滤波效果,而自适应衰减因子法的精度更高.     

Finite element reconstruction approach for on-orbit spacecraft breakup dynamics simulation and fragment analysis

Breakup model is the key area of space debris environment modeling. NASA standard breakup model is currently the most widely used for general-purpose. It is a statistical model found based on space surveillance data and a few ground-based test data. NASA model takes the mass, impact velocity magnitude for input and provides the fragment size, area-to-mass ratio, velocity magnitude distributions for output. A more precise approach for spacecraft disintegration fragment analysis is presented in this paper. This approach is based on hypervelocity impact dynamics and takes the shape, material, internal structure and impact location etc. of spacecraft and impactor, which might greatly affect the fragment distribution, into consideration. The approach is a combination of finite element and particle methods, entitled finite element reconstruction (FER). By reconstructing elements from the particle debris cloud, reliable individual fragments are identified. Fragment distribution is generated with undirected graph conversion and connected component analysis. Ground-based test from literature is introduced for verification. In the simulation satellite targets and impactors are modeled in detail including the shape, material, internal structure and so on. FER output includes the total number of fragments and the mass, size and velocity vector of each fragment. The reported fragment distribution of FER shows good agreement with the test, and has good accuracy for small fragments.