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通过分析现有的多学科设计优化中任务分解方法(枚举法、聚类识别法和分支定界法)的特点,指出了现有方法的不足.提出了将遗传算法应用于优化任务的分解问题,给出了具体的算法描述和详细的任务分解算法流程,并分析总结给出了该算法的优点:①遗传算法对搜索空间没有任何要求,因此对函数关系矩阵(FDT,Function Dependence Table)也没有任何要求;②遗传算法是一种随机迭代方法,不需要估计初值;③遗传算法同时对一组解进行搜索,大大提高了搜索速度,在保证计算精度的基础上得到全局最优解.最后还以齿轮减速器优化问题为例,将遗传算法应用于上述问题的任务分解过程,得到了较为满意的分解结果,并从计算方案次数的角度定量地比较了所提出方法与现有方法的区别,从而证明了该方法的正确性和优越性. 相似文献
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功能分析与失效物理结合的可靠性预计方法 总被引:2,自引:0,他引:2
可靠性预计是产品设计、研发过程中的重要工作,全面准确的可靠性预计可以评价产品的可靠性水平,也可以为设计提供信息,指导设计。全面分析总结当前电子设备可靠性预计相关技术方法,以当前基于失效物理(POF)技术的系统可靠性预计方法中,并未考虑产品功能组成关系的缺陷为突破点,建立了一种以失效物理分析为基础,综合考虑电路功能组成关系的电子设备可靠性预计方法。该方法从电路功能出发,通过灵敏度仿真和主成分分析两种方法,确定对电路性能起主要影响的关键单元,再通过失效物理分析或统计规律明确单元的失效概率分布,通过混合分布获得系统的分布,得到系统可靠性指标。最后以某航空机电产品的电源电路为案例,对本预计方法进行验证。 相似文献
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飞控系统性能与可靠性一体化设计技术 总被引:2,自引:1,他引:1
通过分析性能与可靠性一体化设计国内外相关研究工作的研究成果与不足,提出了性能与可靠性一体化设计(IDPaR,Integrating Design for Performance and Reliability)的研究思路.从产品发生故障的内、外因角度建立了性能与可靠性一体化设计综合模型,提出了性能可靠度的定义和计算方法.并针对典型飞控系统,给出了各类内外影响因素的具体建模方法,总结提出了性能与可靠性一体化设计算法流程和分析方法.最后以某型导弹为案例,进行性能与可靠性一体化设计技术的应用验证. 相似文献
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知识与数据融合的可靠性定量模型建模方法 总被引:1,自引:0,他引:1
可靠性定量设计的关键是建立可靠性定量模型。现有的可靠性定量模型建模方法主要基于设计人员对产品对象故障规律的知识,包括故障模式、环境扰动、故障机理等。但知识固有的有限性和不完整性必然会给可靠性定量模型带来模型误差和输入参数的不确定性。针对这个问题,提出了基于贝叶斯理论融合知识和数据的可靠性定量模型建模方法,量化并更新模型误差和输入参数的不确定性。为此,首先说明了知识与数据融合的可靠性定量模型建模工作,建立了知识与数据融合的可靠性定量模型建模框架;接着阐述了基于贝叶斯理论的知识与数据融合原理;然后介绍了基于贝叶斯理论融合知识与数据的通用方法,并分别针对性能波动数据和性能退化数据2种常见数据类型进一步详细讨论了各自适用的贝叶斯融合方法;最后通过机载轴向柱塞泵的案例验证了前述方法的可行性和有效性。 相似文献
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基于多主体系统(MAS)技术研究了充分考虑舰载机故障与维修影响的实时动态调度模型。通过系统分析舰载机的基本作业流程,建立了3层混合控制的柔性模型架构。充分考虑故障等系统扰动的影响,提出基于合同网协议(CNP)的两级交互协同机制提高主体(Agent)间的协商效率,并尽可能消除重调度的影响。给出Agent个体的抽象原则以及开放性式内部结构。深入探讨了基于MAS的舰载机动态调度的基本算法。最后,选取舰载机的典型任务,在特定舰载机可靠性维修性水平下对调度过程进行仿真验证,获取了与实际调度过程趋势相符的舰载机出动能力曲线,证明了模型的可行性。 相似文献
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故障预测与健康管理(PHM)技术的现状与发展 总被引:45,自引:5,他引:40
结合故障预测与健康管理(PHM)的技术发展过程,阐述了PHM的应用价值。论述了PHM技术系统级应用问题,提出了故障诊断与预测的人-机-环完整性认知模型,并依此对蓬勃发展的故障诊断与故障预测技术进行了分类与综合分析,给出了PHM技术的发展图像。针对故障诊断与预测的不确定性特征,对故障诊断与预测技术的性能要求、定量评价与验证方法进行了分析。最后,以PHM技术的工程应用为线索,提出了PHM技术发展中的几个问题。 相似文献
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提出了一种工程化的任务可靠性指标分配的方法。分析了任务可靠性分配的实质,把适用于基本可靠性指标分配的比例组合法与评分分配法的原则拓广到任务可靠性指标的分配,提出了工程化的任务可靠性指标分配方法,给出了表格化、规范化的工作程序,并讨论了这种工程处理方法的精度、收敛性等特点。 相似文献
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系统关键故障的发生,会导致系统处于各种离散性能降级状态.针对传统的基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)的自适应重要抽样法只适用于连续变量系统的不足,提出考虑混合变量的基于MCMC的自适应重要抽样法,以支持系统性能可靠性的高效仿真.该方法首先将由关键故障产生的不同失效域组成失效空间,并通过初始样本点在失效空间中随机游走构造马尔可夫链模拟样本;然后综合考虑连续变量与离散变量,利用核密度估计构建混合核抽样密度函数;再根据该密度函数进行重要抽样仿真并计算系统的性能可靠性;最后对该方法的仿真效率进行理论分析.通过电液舵机(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)案例对方法的正确性和仿真效率进行验证. 相似文献
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基于MCP的无人机系统可靠性指标分析计算 总被引:2,自引:0,他引:2
为计算无人机系统的可靠性指标,论述了现代无人机系统的组成,利用可以收集到的国外无人机外场使用数据,结合无人机系统的不同工作模式,建立了系统的任务可靠性模型,以任务成功概率(MCP)计算为出发点,对无人机系统的平均致命性故障间隔时间(MTBCF)和平均无故障工作时间(MTBF)进行了初步分析计算. 相似文献