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81.
“尤利西斯”1990年由航天飞机发射,是研究太阳两极上下空间环境的首个探测器,全部探测任务由欧空局和美国航宇局联手实施。它传回的大量数据永久改变了科学家对太阳及其周围空间影响的看法。到目前为止,“尤利西斯”服役时间已达到预期寿命的近4倍,可能将在一两个月内因再也无法耐受恶劣的环境而“退出历史舞台”。它处在绕太阳运行、周期6年的轨道上,最远处达到木星轨道。 相似文献
传统的加速退化试验(ADT)评估方法基于精确退化数据进行可靠性和寿命评估,然而考虑到测量中人的不确定因素,试验数据可能是区间型而非精确数据.针对此类问题,基于维纳过程提出一种采用区间分析的加速退化试验寿命评估方法,区间分析方法包括可能性模型和必要性模型.首先基于区间回归将各加速应力条件下的区间退化数据的建模分析问题转化为二次规划问题,利用可能性模型获取各应力条件下的漂移系数区间和扩散系数.然后利用必要性模型结合加速模型,外推得到正常工作应力条件下的漂移系数区间,进而分析测量不确定性与可靠性和寿命评估结果的关系.最后通过数值案例对提出的方法进行阐述和验证,并进行不确定性敏感性分析.结果表明,可靠性和寿命评估结果受测量中认知不确定性的影响,降低该不确定性水平能够保证评估结果的合理性. 相似文献
83.
COTS星载计算机容错设计及可靠性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现微小卫星“好、快、省”的目标,商业货架产品(Commercial off the shelf, COTS)被大量采用,如何确保COTS产品的可靠性是必须要解决的问题.以基于工业器件的计算机产品为例,针对星载计算机产品存在的空间应用无可靠性预计指标、无抗单粒子设计等问题,开展了星载计算机容错设计及空间应用可靠性研究.为了保证星载计算机高可靠性航天应用,从产品的设计、分析、试验等方面提出了有效的保证措施.最后,利用星载计算机加速寿命试验数据和在轨实际运行表现证明了该方法的有效性;可靠性评估结果表明星载计算机三年内可靠度可以达到0.976以上(置信度取0.6),能够实现高可靠航天应用. 相似文献
84.
利用神经元拓展正则极端学习机预测时间序列 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learning Machine),并研究了其在时间序列预测中的应用.NERELM根据结构风险最小化原理权衡经验风险与结构风险,以逐次拓展隐层神经元的方式自动确定最佳的网络结构,以避免传统神经网络训练过程中需人为确定网络结构的弊端.应用于时间序列的仿真结果表明:NERELM可有效实现对于RELM最佳网络结构的自动确定,具有预测精度高与计算速度快的优点. 相似文献