正态模型结构可靠性贝叶斯下限的计算方法

本文对正态模型结构可靠度的贝叶斯精确下限的评估公式提供一种新的计算方法。该方法能达到任意给定的精度。计算复杂度可由O(n~2)降为O(n)。程序结构简单,使用方便。     

全姿态动调陀螺定北仪研究

介绍一种全姿态定北装置，它以动调陀螺仪和加速度计为测量元件，利用正切法双轴测速定北和重力加速度信息，进行全姿态方位角计算，采用浮点片TMS320C32数字信号处理器（DSP）进行计算和控制，提高了系统的运算精度和速度，可快速自动准确测出真北方位角，着重讨论基于DSP的动调陀螺定北仪的原理，信号处理和误差分析，以及与人工调平定北仪的比较。     

基于狄氏先验分布的固体火箭发动机可靠性增长Bayes分析

针对固体火箭发动机研制存在历史信息和专家信息的特点,提出了一种可靠性增长分析的Bayes模型。以狄氏分布作为先验分布,给出了先验分布参数的确定方法。综合利用了先验信息和每一阶段现场试验信息,推导了各阶段可靠性的后验边际分布。给出了当前阶段和后续阶段产品可靠性的Bayes点估计和置信下限,分析了各阶段试验结果对最终产品可靠性估计的影响。最后给出了一个实例,验证了该模型的有效性。     

格状编码调制——高效数字调制新方法

该文介绍一种近年来发展的高效数字调制方法—格状编码调制(TCM)。它将编码和调制溶为一体、形成一种编码调制合一的信号设计方法,可以取得比常规数字调制方法更为优越的带宽功率效率。文中以8PSK为例阐述格状编码调制的基本思想、实现方法和主要技术性能,并简述其应用前景。     

基于云贝叶斯网络的运输飞机超轮速风险评估

起飞超轮速严重威胁飞行安全,为了有效评估运输飞机起飞时在不确定性因素影响下的超轮速风险水平,提出一种基于云模型和贝叶斯网络的评估模型。选取抬轮速度、总重、低压转子转速、抬轮率、抬轮时机、升降舵控制量、风的分量、总温8个指标,建立超轮速风险指标体系;运用基于启发式高斯云变换算法和正向高斯云算法的云模型,实现超轮速风险等级...     

基于经验的工程变更传播路径预测方法

 针对航空产品工程变更不易预测传播路径的问题,本文利用信息论和统计学的有关原理,提出了一套基于经验的工程变更传播路径预测方法。利用熵和互信息的概念,从海量经验数据中获取在预测过程中起到重要作用的参数;以其为样本空间,提出了一种从语义和变更影响两个角度计算变更参数相似度的算法;基于贝叶斯公式,分析了多因素情况下,相关参数的被影响概率,以此作为判断变更路径的依据;最后,以某型号航空涡轮叶盘为例对本文方法进行了验证,结果表明本文方法具有一定的准确度和优越性。     

基于BBN的航空公司风险评估技术研究

 在人、机、环境和管理(MMEM)系统理论的基础上,通过研究有关民航规则、标准中的相关内容建立航空公司风险评估指标体系;利用层次分析法(AHP)确定指标权重,运用模糊综合评价法(FCE)量化其中的定性指标;基于贝叶斯置信网络(BBN)软件GeNIe完成了整个系统贝叶斯网络拓扑结构的建立,将航空公司历史数据作为贝叶斯网络参数学习的训练数据,获取节点概率表(NPT),建立航空公司风险评估模型,并对其进行概率推理计算;通过环比分析确定影响风险的主要因素。     

2m超声速风洞结构设计与研究

 2 m超声速风洞是一座下吹-引射式暂冲型超声速风洞,采用全钢结构。针对该风洞具有结构尺寸大、运行工况多、流场品质要求高、试验段和模型更换快捷以及采用全挠性喷管实现宽马赫数范围调节等特点进行了风洞总体和主要部段结构设计与研究。在风洞设计中利用试验方法以及丰富的风洞设计经验对洞体结构设计中的重点、难点问题进行了研究,广泛使用有限元分析方法进行理论计算,采用新颖的刚性烧结金属丝网材料进行消声降噪处理,并用挠性喷管和试验段一体化设计技术排除了挠性喷管与试验段间阶差对流场品质的影响,运用气垫运输技术使试验段和模型更换快捷、稳定。通过水压试验、振动检测、风洞静调和流场校测等方法验证风洞的结构设计是合理的,设计中新材料、新技术的应用是成功的。     

基于合作目标的三维空间贝叶斯传感器配准算法

当存在合作目标时,基于合作目标的传感器配准算法往往优于基于多站测量的传感器配准算法.传统的基于合作目标的传感器配准算法将系统误差看作是一个确定未知量,对未知量的估计采用了非贝叶斯的参数估计算法,如极大似然法、最小二乘法等.当传感器量测噪声相对于传感器系统误差不可忽略时,上述算法估计效果较差.在此背景下,提出了基于合作目标的贝叶斯传感器配准算法,通过将传感器系统误差建模成未知的随机过程,并通过卡尔曼滤波消除量测噪声对系统误差估计带来的影响,实验结果表明,方法具有较好的实用性.     

整机产品失效机理危害度定量分析方法

针对整机产品失效机理多而复杂、失效数据少、主失效机理分析为定性方法的现状,提出了一种基于Bayes的失效机理危害度定量分析方法.首先利用Dirichlet分布描述产品的先验信息,结合现场失效数据确定失效频率的Bayes后验分布函数,然后通过Slice抽样方法获得失效频率的满条件分布,进而利用Gibbs抽样得到其Bayes估计,从而实现了各失效机理的定量分析.最后在某型光纤连接器失效机理已分析清楚的前提下,分别用FMMEA(Failure Modes,Mechanisms and Effects Analysis)及Bayes方法确定了其主失效机理,结果表明基于Bayes的失效机理危害度定量分析方法考虑了现场未出现的失效机理危害度,其确定的主失效机理比FMMEA结果更具有可信度.