小子样下导电滑环磨损失效仿真的可靠性评估研究

针对滑环失效数据较少的特点，构建导电滑环磨损失效模型，结合小子样数据处理法和随机性理论对滑环摩擦副进行可靠性评估研究。首先，考虑滑环摩擦副在热力电多场耦合环境下的特点，应用传热学、赫兹理论、能量守恒定律量化多场耦合对滑环摩擦副的影响，再结合Archard模型理论构建导电滑环摩擦副磨损失效模型。然后，采用小子样数据的虚拟增广法和Boot-strap法对仿真数据进行扩展，根据滑环磨损特征量分布规律分别得到随机失效阈值与固定阈值下的可靠度函数曲线，以某厂制造的导电滑环为例，进行滑环摩擦副可靠性评估，实验结果表明随机失效阈值下的可靠度与实际更接近。研究表明所构建的磨损模型和方法可以有效地对导电滑环进行可靠性评估，避免了传统的必须依赖大量试验数据的方法，解决了缺少滑环试验数据而难以进行可靠性评估的问题，填补了导电滑环可靠性研究的空白。     

同条件多组定数截尾试验整体数据融合方法

针对正态分布、对数正态分布、极值分布和Weibull分布等位置一尺度分布,提出一种同条件多组定数截尾试验的整体数据融合方法,能够对相同试验条件下的多组定数截尾试验数据进行综合分析,给出位置参数和尺度参数的整体融合估计,并在此基础上建立百分佗值的点估计和区间估计.与传统方法相比,该方法具有信息量大、精度高的特点,能够进行...     

矩形件排样的研究进展

从复合材料排样的需求出发,研究了矩形件排样问题.给出了矩形件排样的定义、分类，综述了国内外有关矩形件排样的各种算法，包括经典的近似算法、启发式算法及超级启发式算法和精确求解算法；并对各种算法的排样质量和效率进行比较,以期能为复合材料排样的研究提供帮助。     

导弹精度评估的非参数Bootstrap方法

基于目前导弹试验的实际状况，讨论了小子样情况下精度指标的置信区间估计的非参数Bootstrap方法。介绍了Bootstrap方法的基本概念，综合比较了非参数Bootstrap抽样和参数Bootstrap抽样的特点，对基于传统百分位法的改进区间估计方法进行了简要说明，包括迭代Bootstrap方法、Bootstrap-t方法及纠偏百分位方法；最后，通过大量仿真计算初步分析了各种非参数Bootstrap区间估计方法的性能和适用范围，并给出了若干建议。     

Bootstrap方法的几点思考

通过对自助统计量统计特性的分析，对Bootstrap方法的应用进行了研究。指出在应用Bootstrap方法时，尤其在小子样条件下应注意的几个问题。     

矩形件优化排样的研究

提出了满足BL条件的最低轮廓线搜索算法,并与模拟退火算法相结合,用于矩形件排样的求解。计算实例表明该算法能在50 ms内获得近百个矩形件的较优排放图,并能获得较少矩形件的最优排放图;其排样效果和效率优于SA 最低水平线算法和SA BLF算法,是解决大规模矩形件排样的一种有效方法。     

Bayes融合方法在武器小子样试验中的应用

提出了在小子样武器试验中，利用Bayes融合理论对其参数进行评估，分析了Bayes理论基础和应用条件，在此基础上，建立了融合算法模型，经过仿真验证，在小子样试验中，该方法是提高评估置信度和精度的一种有效的途径。     

导弹落点散布的Bayes试验鉴定优化设计

针对工程实际中所普遍存在的小子样问题，研究了落点样本量、验前信息可信度以及Bayes决策风险三者之间的关系，得到了有意义的结论，即：在综合Bayes决策风险上限的条件下，试验次数越少，则对“验前信息可信度”的要求就越高。在此基础上，通过算例说明了“最优样本量”概念在实际工程应用中的不适应性，为尽量减少试验次数，提出了“次优样本量”的概念，并由此得到了一种确定落点样本量的新方法。     

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。