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。     

对偶型最大熵概率密度函数模型及其优化解法

针对经典型最大熵概率密度函数模型及其计算目前存在的非线性程度高,优化不收敛,求解效率低等问题,提出了一种对偶型最大熵概率密度函数模型+逐次优化的方法.根据优化过程不稳定,重新推导了拉格朗日系数的线性变换公式.针对几种常见及一种复杂的概率密度函数,采用经典型与对偶型最大熵概率密度函数模型分别计算概率密度及可靠度的对比表明:与经典型最大熵概率密度函数模型相比,对偶型最大熵概率密度函数模型优化函数形式简单,非线性程度低.逐次优化法求解拉格朗日系数不仅克服了初始值敏感性问题,而且计算效率高.对偶型最大熵概率密度函数模型+逐次优化法与其他方法相比,计算精度最高,且能很好的应用于复杂概率分布及可靠性问题.      

Flight safety measurements of UAVs in congested airspace

Describing spatial safety status is crucial for high-density air traffic involving multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) in a complex environment. A probabilistic approach is proposed to measure safety situation in congested airspace. The occupancy distribution of the airspace is represented with conflict probability between spatial positions and UAV. The concept of a safety envelope related to flight performance and response time is presented first instead of the conventional fixed-size protected zones around aircraft. Consequently, the conflict probability is performance-dependent, and effects of various UAVs on safety can be distinguished. The uncer-tainty of a UAV future position is explicitly accounted for as Brownian motion. An analytic approximate algorithm for the conflict probability is developed to decrease the computational consumption. The relationship between safety and flight performance are discussed for different response times and prediction intervals. To illustrate the applications of the approach, an experi-ment of three UAVs in formation flight is performed. In addition, an example of trajectory planning is simulated for one UAV flying over airspace where five UAVs exist. The validation of the approach shows its potential in guaranteeing flight safety in highly dynamic environment.     

中远距空空导弹导引头系统仿真及误差分析

针对中远距空空作战,建立了中远距空空导弹的飞行仿真模型,给出了导弹攻击目标的全过程,并给出了攻击结果,即脱靶量和目标杀伤概率的计算方法。在分析末制导阶段导弹雷达工作过程的基础上,分析了导引头误差对测量目标信息及导弹飞行过程和攻击结果的影响。最后,使用Visual Studio 2010和OpenGL进行了空空导弹的全过程飞行仿真,验证了模型的正确性和有效性。     

展向振荡对激波/湍流边界层干扰的影响

周期振荡作为一种有效的壁面流动控制手段受到广泛关注,而其对激波/湍流边界层干扰的影响目前鲜有研究。本文采用高精度直接数值模拟（DNS）方法对马赫数2.9、12°激波入射角、强振荡下的激波/湍流边界层干扰进行了系统研究。通过与无振荡工况的定量比较,揭示了展向强振荡对干扰区内复杂流动结构的影响规律及作用机制,如分离泡尺度、物面压力脉动非定常特性、物面剪切的非定常特性及统计特征等。研究发现：在展向强振荡作用下,分离点位置提前,间歇区长度增大;同时由于分离泡内强黏性耗散的影响,展向振荡的穿透高度约为分离泡高度的4%,因而对流动结构不会产生实质影响。但展向强振荡会对壁面附近流动造成显著影响,如强振荡诱导的壁面展向速度远大于流向速度,造成流向剪切与展向剪切之间夹角的概率密度函数峰值从0°偏移到80°~90°之间。物面压力及剪切本征正交分解分析表明,展向振荡会导致模态能量从低阶模态向高阶模态转移,降低低频运动的能量占比,增强再附后Görtler涡等壁面附近旋涡结构的强度。     

大型双曲冷却塔表面脉动风压随机特性——风压极值探讨

针对风压信号呈现的非高斯特性和传统极限估计方法的局限,首次提出基于保证率和相关性的极值估计方法——全概率迭代法进行冷却塔表面脉动风荷载极值分析,并和传统的峰值因子法及改进的Sadek-Simiu法计算结果进行对比验证。结果表明：全概率迭代法避开了对随机过程的高斯分布假定,相比传统的极值估计方法其结果更加真实可靠;表达风压极值中脉动分量的峰值因子数值沿着环向和子午向变化显著,如取为同一数值则偏于危险或过于保守;采用全概率迭代法得到的表面风压系数极值分布曲线与规范取值相比,迎风面和负压峰值区域极值偏小,背风区域极值偏大,且最小值对应角度相差约10°。     

民机复合材料典型结构件检修间隔的概率分析

民机复合材料结构在服役过程中的损伤主要来源于意外冲击,会大幅度降低结构强度,影响飞机安全.以某型飞机外翼为例,考虑运行过程中意外冲击损伤的产生、载荷超限和维护过程中损伤的漏检等因素,采用概率分析方法对结构失效概率进行分析,并计算详细目视检测方法对应的检修间隔.结果表明,计算得到的检修间隔略大于工程实际中"4C"值.此概率分析方法用来确定复合材料结构件检修间隔是可行的,并可以实现检修间隔的动态化调整.     

概率安全评定方法的计算程序及其工程应用

考虑四种主要随机因素：载荷（作用应力）、缺陷尺寸、断裂韧性、流变应力等参数的不确定性，针对较为常见的焊接结构型式，如平板、球罐、圆柱形容器等结构上可能存在的不同缺陷类型，基于双判据失效准则，编制了较为通用的含缺陷焊接结构概率安全评定程序。对国产ＣＦ－６２钢制容积为１５３１ｍ３的球罐可能存在的缺陷进行了概率安全评定，通过对评定参数的敏感性分析，指出了影响其可靠性的关键因素。     

Walker星座碰撞检测及碰撞概率分析

针对Walker星座的碰撞问题,在狭义碰撞的基础上,设计一种Walker星座碰撞检测模型。该模型考虑星座实际在轨构型发散与维持偏差,给出了Walker星座构型维持条件下的广义碰撞检测与碰撞概率计算方法,并提出了表征Walker星座构型防碰撞性能的安全度系数。利用该检测模型,在进行Walker星座设计时不仅可以避免狭义碰撞,还可以实现星座在构型维持阈值内的广义碰撞安全性分析,实现星座构型择优。通过案例仿真分析,证明了该系统模型的可行性及可靠性。     

星载GPS接收机RAIM算法性能及参数影响分析

为提高星载GPS接收机的故障鉴别与故障隔离能力,研究了星载接收机自主完好性监测(RAIM)算法的性能,以及参数选取对性能的影响;给出了RAIM算法的可用性及RAIM算法应用的可靠性衡量指标,并推导了内、外灵敏度的计算方法。设计了2种适合于高动态在轨应用环境的参数场景,并基于这2种场景,利用在轨数据分析了性能之间的相互制约关系及不同参数对性能的影响。仿真结果表明:若定位告警门限取300m,可以保证90%的RAIM算法可用性;对于20m的测量误差,能够保证80%的检测概率。将不同性能与先验参数的影响关系具体化,可为不同环境、背景下RAIM算法在工程应用中的参数选取及性能评估提供参考。