基于Kriging模型梯度解析解的改进一次二阶矩方法

改进一次二阶矩（AFOSM）法是一种基于功能函数梯度的结构可靠性分析方法，鉴于其对隐式函数的梯度较难求解，提出了一种基于Kriging模型梯度解析解的AFOSM方法，利用Kriging代理模型的解析表达式推导得到功能函数对输入变量的梯度解析解，为AFOSM中设计点的确定提供高精度的梯度信息。通过Kriging与AFOSM的结合，很好地解决了基于有限元模型的隐式情况下梯度计算量相当大、可靠性分析难的问题。数值与工程算例验证了所提Kriging梯度解析解的较高精确性，同时验证了所提基于Kriging解析解的AFOSM结构可靠性分析方法的正确性与较高精度。     

CFM56-5B发动机振动监控系统原理及应用

发动机N1、N2转子的振动值作为发动机运行、监控的重要参数,为发动机运行过程中提前发现潜在故障提供重要参考。本文从发动机振动指示的原理、发动机状态监控、典型故障分析三个方向,全面解读发动机振动监控系统。     

通信拓扑切换下的多飞行器协同拦截方法

针对通信拓扑切换条件下的多飞行器协同拦截问题，提出了一种基于扩张状态观测器的协同制导方法。建立协同制导设计模型，将协同拦截问题转换为视线稳定条件下的剩余飞行时间调节问题。为解决机动目标状态不确定的问题，将目标的状态视作扰动，设计扩张状态观测器来估计机动目标的状态，并在制导律中对目标的机动进行补偿。利用有限时间一致性理论进行一致性控制协议的设计，实现各飞行器剩余飞行时间的有限时间一致，并利用Lyapunov稳定性理论分析通信拓扑切换情况下闭环系统的有限时间稳定性，给出了系统一致收敛时间。仿真结果表明，在通信拓扑变换的情况下，设计的观测器能够有效估计目标状态，且协同制导律能够满足对剩余飞行时间的控制要求，进而实现协同拦截。     

利用捷联导引头打击机动目标的自抗扰制导律设计

针对导弹制导系统中存在模型不确定性和目标机动信息难以获取等特点,提出了一种线性自抗扰(LADRC)制导律的设计方法。该方法以捷联导引头弹目视线角为输入量,对控制对象模型已知部分进行前馈补偿,对控制对象模型的不确定部分和目标的未知信息通过线性扩张状态观测器(LESO)进行估计并予以动态补偿,对改造后的系统再利用比例微分(PD)控制,完成制导律的设计。该方法无需获取目标运动加速度即可实现对加速运动机动目标的打击。仿真结果表明,弹道末端需用过载小于导弹的最大可用过载,脱靶量满足指标要求,具有很高的工程应用价值。     

基于自适应Kriging代理模型的交叉熵重要抽样法

对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题，本文提出了一种交叉熵重要抽样（CE-IS）方法结合自适应Kriging （AK）代理模型的求解方法（CE-IS-AK）。所提方法基于交叉熵原理，用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数，并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新，从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外，本文还改进了CE-IS方法的收敛准则，避免了方法的冗余迭代，扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型，因此，本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法，本文方法中引入了重要抽样的思想，因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下，大幅缩减小失效概率计算时样本池规模，并且由于利用了混合高斯模型，因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。     

空间隔膜压缩机的可靠性评估方法

针对目前没有适合空间隔膜压缩机可靠性评估方法的问题,文章以无失效贝叶斯可靠性评估方法为基础,综合利用配分布曲线法、零部件失效率函数特性、可靠性预计数据,提出了适用于空间隔膜压缩机可靠性评估方法,通过计算实例证明了该方法能够解决空间隔膜压缩机小子样、无失效子样可靠性评估问题,可为同类产品可靠性评估提供参考。     

端部状态对斜置圆柱气动力分布的影响

在有限长度圆柱气动力测试风洞试验中，端部状态的变化对气动力有很大影响。在雷诺数为6.43×104时，通过刚性模型风洞测压试验对3种端部状态下的斜置圆柱气动力特性进行研究，基于平均风压系数沿斜置圆柱的轴向和周向分布规律，分析端部状态对斜置圆柱气动力测试结果的影响。结果表明:斜置圆柱表面风压沿轴向可分为近上游端部区、中间区和近下游端部区；由于马蹄涡的存在，在近上游端部区的背风面，风压沿轴向有一个突变，端部状态对马蹄涡强度有很大影响；在中间区，背风面风压沿轴向出现交替变化，可能是由于在近上游端部区形成的旋涡受到轴向流作用向中间区流动导致的，端部状态对交替风压变化的幅度和阻力系数有很大影响；当下游端部封闭时，近下游端部区的迎风面和背风面风压都会出现突变，且迎风面的突变幅度更大，下游端板对近下游端部区迎风面的风压分布影响更大。     

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

一种新的基于可解释性置信规则库的飞轮健康状态评估模型

飞轮系统的稳定运行对于航天器在轨安全影响重大，因而对飞轮系统进行健康状态评估至关重要。在进行飞轮系统健康状态评估建模时，不仅要求模型能够处理各种不确定性以保障评估结果的准确性，同时要求其具有透明合理的评估过程与可解释、可追溯的评估结果。因此，在深入研究置信规则库（BRB）建模方法的基础上，构建了一种新的基于可解释性建模的置信规则库（BRB-e）飞轮系统健康状态评估模型。首先，结合飞轮系统特征对模型的可解释性建模准则进行定义；在此基础上，设计了BRB-e评估模型的推理过程；然后，基于鲸鱼优化算法（WOA），提出了一种具有可解释性约束的BRBBRB-ee模型参数优化方法；最后，通过对某飞轮系统中轴承组件的评估案例研究，验证了模型在飞轮系统健康状态评估中的有效性。对比研究表明，BRBBRB-ee模型在评估结果准确性和评估过程可解释性方面具有一定的优势。