电离层f_0F_2参数提前24小时预测

利用中国9个垂测站(海口、广州、重庆、拉萨、兰州、北京、乌鲁木齐、长春、满洲里)一个太阳周(1976-1986年)的数据资料,采用三层前向反馈神经网络(BP网络)实现了电离层F2层临界频率(f0F2)参数提前24h预测.通过对f0F2参数的时间序列及其与日地活动之间进行相关分析,确定f(t)(当前时刻f0F2)、经过变换的F10.7指数等5个参数作为神经网络的输入参数,并通过同时段训练法获得不同时刻的预测值,本文与自相关分析法进行了预测性能比较.结果表明,上述方法构建的神经网络可以达到较高的预测精度.针对暴时数据,对神经网络算法进行了改进,提高了神经网络法对暴时数据的适用性.     

基于能双理论的软件可靠性建模

提出了在传统在NHPP软件可靠性模型的基础上加以改进的思路，从能双可靠性理论出发，建立了一种面向软件计失效数的可靠性模型，与现有的模型相比，更能体现软件测试及运行中可能出现的复杂的模糊因素。     

基于贮存退化机理的长贮产品序贯检测方法

为了确定发动机等长贮产品满足一定贮存可靠度要求的最优检测方式,提出了基于贮存退化机理的序贯检测方法.分析了长贮产品贮存寿命的退化机理,即不可修部件的自然老化和可修部件的检测均可能造成贮存寿命的退化;然后基于贮存退化机理给出了Weibull分布产品贮存可靠度模型及模型参数估计的最小二乘方法;进一步,根据贮存可靠度要求,给...     

小子样复杂系统保守可靠性增长模型

航空航天产品多为小子样复杂系统，其寿命分布服从双参数Weibull分布。由于样本量较小，Weibull分布的形状参数难以通过少数几次失效数据由客观方法估计得到。现有的处理方法是由专家设定或通过非参数统计方法解决，这就造成了可靠性分析结果具有很大程度的主观不确定性。为了研究这类系统的可靠性增长规律，文章提出了一种在不对其形状参数作任何假设的情况下的可靠度的保守估计方法，并进一步建立了系统分阶段研制过程中的可靠性增长保守模型，最后通过一个实例说明了该方法在工程中应用的有效性。     

Bayes分析中多源信息融合的最大熵-矩估计方法

本文提出了一种基于最大熵-矩估计理论的多源验前信息融合方法，简称为MEMM。与现有其它融合方法不同的是，该方法完全从数据本身出发，不仅考虑了各验前信息源的可信度，还考虑了如何尽可能减少分析者的主观影响，得到的是最保守的融合估计结果。文章最后用仿真数据说明了该方法在实际工程中应用的有效性。     

电离层暴时经验模型STORM在中国区域的适应性研究

利用中国区域内9个垂测站1976---1987年一个太阳活动周期的电离层暴时f0F2数据, 统计分析了电离层暴事件的等级, 以及不同等级的电离层暴随季节和地磁纬度的分布特征. 研究发现, 中小型电离层暴在春秋季发生的概率较大, 不同季节的发生次数与地磁纬度具有明显的关系. 利用STORM模型对电离层暴时f0F2和大型及特大型电离层暴时f0F2的预测值与月中值进行了比较. 结果表明, 除了冬季误差增大外, 发生电离层暴时STORM模型能够有效地改善月中值模型. 增加中国的暴时数据, 并提高对冬季的暴时参数f0F2的预测是改善STORM模型的重要因素. 建立合适的暴时指数来预测f0F2是未来研究的重点.      

类似系统可靠性信息在复杂系统Bayes可靠性评估中的应用

先验分布的确定是运用Bayes方法进行复杂系统可靠性评估的先决条件。本文研究了利用类似系统的可靠性信息通过加权融合确定先验分布的方法。对Weibull和指数分布模型的可靠性试验结果,给出Bayes方法可靠性计算公式。最后给出的一个实例表明,该方法计算简便、便于工程应用。      

基于等级全息建模的特殊机动动作风险识别

本文基于等级全息建模的思想，建立HHM风险识别框架，构建一套单发飞机特殊机动重点科目训练风险体系。对单发飞机特殊机动中存在的风险点进行深入分析，有助于提升特殊科目飞行训练风险识别的准确性及全面性，为后续风险评估提供依据，并且用于飞行训练安全风险前移和提前介入，保证飞行训练安全。