一种基于遗传算法的环境因子确定方法

提出了一种利用同类或相似产品研制试验故障数据并依据AMSAA模型的时间环境因子最优化确定方法,将遗传算法用于时间环境因子的寻优过程,给出了确定最佳时间环境因子的方法、步骤,最后给出了一个工程应用实例.研究结果表明,依此得到的可靠性评估结果与实际使用水平更为接近.为利用产品研制期间故障数据进行可靠性综合评估提供了一条合理的解决途径.      

多目标系统最优控制方法研究

用多个性能指标评价系统更有实际意义,但在现有的研究中,针对此类问题所采取的方法通常是线性加权,权值是人为选取以达到“最优”,这就使得“最优”控制成为主观最优而非数值实际最优.本文针对这一问题,结合决策者先验知识的多少,给出2种新的解决方法:层次分析和Pareto交互式决策.首次采用免疫克隆选择多目标优化算法来设计多指标情况下的LQR控制器.仿真结果表明:该算法在时间复杂度、分布性等方面均优于现在常用的NSGA-Ⅱ,且本文给出的解决方法更适合于复杂情况下的最优控制器设计.     

基于AMSAA模型的研制试验数据 可靠性综合评估

采用了工程界普遍使用的AMSAA模型,充分利用了同类或相似产品研制试验故障数据,对于研制试验中含较多试验项目的情形将其归结为几种典型的环境应力类型,提出了一种通过最优化过程确定时间环境折合系数的方法,最后给出了研制阶段MTBF(Mean Time Between Failures)置信区间的求解方法.研究结果表明,该方法合理可行,可以满足工程上的精度要求.      

应变测量数据在全尺寸飞机结构疲劳试验裂纹检测中的应用

通过对全尺寸飞机疲劳试验中同一载荷状态下多次重复测量应变数据的统计分析,根据其变化规律和贴片位置,预估飞机结构可能产生裂纹的区域,并利用无损检测确定裂纹的具体位置和长度,为全尺寸飞机疲劳试验探索一种新的裂纹检测方法。