固体火箭发动机可靠性问题探讨

固体发动机可靠性是指在给定的工作条件下发动机能使其参数保持在允许范围内,并不发生导致火箭飞行失败的故障的能力,这就是说,包括了性能可靠性和结构可靠性二方面。 可靠性工程在国外是五十年代发展起来的一门学科。首先是美国国防部可靠性顾问小组(ACREE)研究电子产品的可靠性开始,随之很快推广到其它领域,在军事上解决了民兵-Ⅱ的可靠性问题,基本思想是将统计方法同工程问题结合在一起,如将相关分析,回归分析,方差分析,随机过程理论,贝叶斯方法,运筹学等统计分析日益应用于可靠性工作中,取得了明显的效果。     

LPV模型的动态压缩测量辨识算法

在解决线性参变（LPV）模型的辨识问题上,最小二乘算法以结构简单、计算复杂度低等优点被大量使用。但最小二乘算法辨识结果受制于计算精度和模型近似精度,而这两者在同一个系统中是互斥的。因此,该算法的辨识结果与真值总是存在一定的误差。另外,在高阶LPV模型辨识或采样成本高的情况下,一般模型参数要多于辨识数据,而此时最小二乘算法很难得到稳定的辨识结果。本文提出的动态压缩测量辨识（DCMI）算法从两个方面提高在该情况下的系统辨识精度。其一,利用“匀速变化”及“非匀速变化”模型表示参变函数,以提高模型近似精度。其二,利用压缩感知理论的欠采样能力,在同等数据量的情况下提高参数的计算精度、扩大模型的计算规模。仿真结果表明,基于“匀速变化”模型DCMI算法可以准确地辨识出LPV函数,而且该算法在辨识数据不足的情况下仍然能够获得稳定的辨识结果。      

以可用度为目标的民用飞机不完全预防性维修间隔优化

民用飞机制造商推荐的初始预防性维修间隔通常不考虑运营环境和维修能力的差异,在满足飞机安全性要求的同时,难以达到可用性的最优状态。基于不完全维修理论,采用役龄回退因子修正部件的可靠性模型,以反映维修工作对于部件性能的影响;结合航空公司运行实际情况,以部件可用度为目标函数,可靠度阈值为约束条件,提出不完全维修策略下的预防性维修间隔优化模型,并以某型飞机的空气起动机航线故障数据进行实例验证。结果表明：在满足可靠度阈值的约束条件下,所建立的维修间隔优化模型得出的最优维修间隔与实际相符,该模型合理可行。     

伸展柔性附件对简谐激励的响应分析

从Hamilton原理出发推导了柔性附件伸展过程的时变系数动力学方程。对附件在简谐激励下的响应进行了数值仿真,讨论了伸展柔性附件所具有的一些独特的现象：齐次解的非瞬态特性、特解的非稳态特性、瞬时共振的延续和加强。由于这些特性的存在,大大增加了由激励引发剧烈振动而导致结构破坏的可能性。     

计算有转换判定n∶k交叉贮备系统可靠度的仿真算法

给出有转换判定的ｎ∶ｋ 交叉（ｃｒｏｓｓ ｓｔｒａｐｐｉｎｇ）贮备系统可靠性仿真的通用算法。该算法能计算具有任意部件数和任意部件寿命分布类型的有转换判定的 ｎ∶ｋ 交叉贮备系统可靠度。通过完整的误差分析对该算法的结果进行解释。     

疲劳裂纹扩展速率统计分析

给出了4种常幅载荷下疲劳裂纹扩展速率的统计处理方法,获得了在规定存活率P下的“P-da/dN-△K”关系,并对LC9中心裂纹试样试验数据进行了统计分析,给出了存活率为0.50、0.90、0.95和0.99时Paris方程中的c和n值。最后对4种方法进行了比较。     

基于速度预测的导引律剩余时间估计

将分段线性逼近与迭代求解的思想扩展到对导弹的时变速度进行分段预测,给出了适用于反舰导弹速度时变情况的大前置角下比例导引律和偏置比例导引律的剩余时间估计算法。该算法在现有分段迭代算法的基础上,依据闭环形式的反舰导弹速度微分方程,分转弯平飞段和近似直线飞行段2种情况,对导弹未来速度的大小进行分段迭代预测并对剩余时间估计进行修正。算法中还给出了偏置比例导引律作用下近似直线飞行段剩余飞行航程的估计公式。仿真结果验证了本文算法的有效性。     

基于贝叶斯更新的飞机结构腐蚀可靠度模型

民用飞机结构腐蚀发展的时变性和样本采集的局限性,给腐蚀检测数据分布函数的确定及参数的估计带来了很大的不确定性。针对这一问题,给出了基于贝叶斯公式的合理分布函数选取及参数估计方法。为满足在役飞机结构可靠性动态管理的需求,基于贝叶斯更新思路,将反映结构性能退化共性规律的预测模型视为先验模型,沿着具体结构生命周期不断挖掘利用新信息,建立具体飞机结构腐蚀失效概率和可靠度的动态预测模型。算例采用某型民用飞机地板梁结构腐蚀的无损检测数据,结果显示：腐蚀深度的合理分布为双参数威布尔分布,基于贝叶斯更新后的腐蚀失效概率计算得到的结构可靠度与未更新的显著不同。表明更新后的可靠度因为既考虑了模型参数的历史先验信息,又利用了当前数据实时更新了预测模型,从而有效地降低了有限样本带来的不确定性,使得预测值稳健且具有时变性,更符合工程实际。     

无人集群系统时变编队H∞控制

针对有向通信拓扑网络下具有通信时滞与外部干扰的无人集群系统（AUSS）时变编队H_∞控制问题进行了研究。首先,基于AUSS期望编队构型信息、无人机（UAV）实时状态信息以及通信UAV之间带通信时滞的状态误差信息提出了AUSS的编队控制方法,通过变量替换将AUSS的编队控制问题转换成低维闭环系统的渐近稳定问题,并以线性矩阵不等式（LMI）形式给出了系统稳定的充分条件与最大允许通信时滞的计算公式。其次,通过构造Lyapunov-Krasovskii（L-K）泛函,证明了存在通信时滞与外部干扰条件下AUSS能够实现时变编队。最后,通过数值仿真验证所设计方法的准确性与有效性。