经验Bayes岭估计在GINS车载试验工具误差辨识中的应用

在利用车载试验进行GINS工具误差辨识过程中,由于输入加速度很小使得系统存在严重的复共线性。应用传统的最小二乘方法会出现增大最小二乘估计量的方差、参数估计值不稳定、产生弃真错误等问题。本文引入经验Bayes岭估计方法来进行GINS车载试验工具误差辨识工作。仿真结果表明,和传统最小二乘方法相比,经验Bayes岭估计的辨识精度有所提高,并可克服系统存在的复共线性的影响。     

一种提高空间实验室定轨精度的方法

以近地航天器轨道动力学为基础,建立变阻力系数大气摄动模型,设计了求解变阻力系数的算法。然后利用天宫一号飞行器的测轨数据进行计算,分析了空间实验室飞行高度的轨道特性,其中包括：大气模式密度误差、变阻力系数与空间环境关系、定轨残差和星历误差。在空间环境平静和磁暴的条件下,制定了多种求解变阻力系数的策略,解决了空间实验室长弧段定轨精度受限的问题,并在空间环境平静条件下实现了优于10米的定轨精度,在磁暴条件下实现了优于20米的定轨精度。     

一种基于通用失效率的航天设备可靠性评估算法

针对高可靠、长寿命的航天电子设备的可靠性评估问题,从Bayes定理出发,进行了理论推导,提出了一种等效任务数折合算法.在此基础上,建立了一种基于电子元器件通用失效率的电子设备可靠性评估算法模型,并对一具体航天电子设备进行了可靠性评估.      

利用相似产品信息的电子产品可靠性Bayes综合评估

 在电子产品试验的可靠性评估中,为提高估计精度,经常利用历史样本数据来确定先验分布。但在工程实际中,历史样本和样本实际上属于不同的总体,这对可靠性评估结果有显著的影响。为此,采用相似系统分析确定历史样本和样本的相似程度,将其归纳为继承因子;然后根据历史样本信息确定产品可靠性的历史后验,基于无信息先验得到产品可靠性的更新后验;最后通过继承因子,综合历史后验和更新后验,得到产品可靠性的融合后验,并在此基础上进行可靠性推断。该方法不仅充分利用了相似产品的信息,而且突出了产品的独有特性。     

机匣包容性的贝叶斯评价方法

用击穿率描述机匣包容性,知识状态曲线表达击穿率评价结果。针对实际评价中有关知识和信息逐步完善的特点,运用贝叶斯理论,研究出一个动态递推的评价方法。解决了贝叶斯方法实用中难题：如何简易地确定先验的贝塔分布。     

An inverse design method for supercritical airfoil based on conditional generative models

Inverse design has long been an efficient and powerful design tool in the aircraft industry.In this paper, a novel inverse design method for supercritical airfoils is proposed based on generative models in deep learning. A Conditional Variational Auto Encoder(CVAE) and an integrated generative network CVAE-GAN that combines the CVAE with the Wasserstein Generative Adversarial Networks(WGAN), are conducted as generative models. They are used to generate target wall Mach distributions for the inve...     

军用危险品航空运输装卸保障风险预测 ac

针对军用危险品航空运输装卸保障过程中的风险问题,根据军用危险品航空运输装卸保障理论与实际,梳理出影响军用危险品航空运输装卸保障的因素,建立了影响因素层次模型。针对影响因素的不确定性,将模糊集理论应用到贝叶斯网络中去,建立了基于模糊贝叶斯网络的军用危险品航空运输装卸保障风险预测的数学模型。最后,将实例中的节点证据输入到模糊贝叶斯网络中,对保障风险进行推理,验证了模型的有效性和实用性。     

命中精度Bayes推断中基于P值的验前可信度建模

在对散布参数验前可信度的定义与必要性进行分析的基础上，给出了给定散布参数（方差）的P值计算模型，构建了一维散布分析时验前分布可信度的P值模型，给出了验前P值与验前可信度的定义，并对其变动情况进行了阐述，给出了验前分布的拒绝条件.对二维散布分析条件下的验前可信度分析，分别构建了验前P值的独立求解模型和集成求解模型.并从0.05，0.2，0.4区分的数据区间，给出了验前分布选择的原则和要求.基于案例比较可见，验前可信度能较为显著地完成验前分布的差异化比较，相对现有的仅对验前可信度的定性说明，基于P值的验前可信度建模与计算，不仅能完成验前可信度的量化计算，而且能从概率的角度对验前分布选择的正确性进行假设检验.      

熵损失下无失效数据的 Bayes估计

讨论了在熵损失下定时截尾数据的Bayes估计问题，将无失效数据看作逐次定时截尾试验的结果，进而得到无失效数据的Bayes估计，利用相关定理证明该估计是容许的。通过数值例子，进一步说明所得估计的合理性。