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飞机燃油密度实时测量及其实现方法 总被引:6,自引:2,他引:6
主要讨论了飞机燃油量实时测量的有关问题,并就其中燃油密度测量这一关键环节进行了重点论述,对密度测量的重要性、测量方法和国内外的研究状况进行了探讨。 相似文献
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对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题,本文提出了一种交叉熵重要抽样(CE-IS)方法结合自适应Kriging (AK)代理模型的求解方法(CE-IS-AK)。所提方法基于交叉熵原理,用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数,并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新,从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外,本文还改进了CE-IS方法的收敛准则,避免了方法的冗余迭代,扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型,因此,本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法,本文方法中引入了重要抽样的思想,因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下,大幅缩减小失效概率计算时样本池规模,并且由于利用了混合高斯模型,因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。 相似文献
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针对目前的航空发动机限寿件(ELLP)疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点,提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样(AUMCROAIS)疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样(MCAIS)快速逼近真实设计验算点(MPP)附近,随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样,并依次构造主动学习函数,对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取,从而实现最优抽样半径的更新,通过不断的更新确定出最优抽样半径,加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度,解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题,最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法,并与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法(MCROAIS)和一阶可靠性方法(FORM)进行了对比,验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。 相似文献
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In this paper, we present a novel and efficient track-before-detect (TBD) algorithm based on multiple-model probability hypothesis density (MM-PHD) for tracking infrared maneuvering dim multi-target. Firstly, the standard sequential Monte Carlo probability hypothesis density (SMC-PHD) TBD-based algorithm is introduced and sequentially improved by the adaptive process noise and the importance re-sampling on particle likelihood, which result in the improvement in the algorithm robustness and convergence speed. Secondly, backward recursion of SMC-PHD is derived in order to ameliorate the tracking performance especially at the time of the multi-target arising. Finally, SMC-PHD is extended with multiple-model to track maneuvering dim multi-target. Extensive experiments have proved the efficiency of the presented algorithm in tracking infrared maneuvering dim multi-target, which produces better performance in track detection and tracking than other TBD-based algorithms including SMC-PHD, multiple-model particle filter (MM-PF), histogram probability multi-hypothesis tracking (H-PMHT) and Viterbi-like. 相似文献
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针对航空发动机适航条款FAR33.75中关于发动机限寿件(ELLP)结构失效概率要求,提出了一种基于Kriging和蒙特卡罗半径外重要抽样(MCROIS)混合的结构概率风险评估方法。该方法针对ELLP高维、小失效概率事件以及极限状态函数为隐式、高度非线性的特点,利用Kriging元模型模拟隐式极限状态函数,然后通过主动学习迭代算法,计算最优点(MPP,最接近设计验算点的样本点),更新实验设计(DOE)并提高Kriging元模型的模拟精度。在此基础上,利用Kriging元模型确定最优抽样半径,构造半径外重要抽样密度函数,在最优抽样半径确定区域进行抽样,通过构造主动学习函数,使样本点更多落在抽样半径确定的球区域附近,加速失效概率计算的收敛,并构建了ELLP风险概率模型,解决了高维、小失效概率事件以及隐式、非线性极限状态函数的发动机结构概率风险评估难题,以某型发动机低压压气机轮盘为应用示例,与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法进行了对比,验证了该方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。 相似文献
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系统可靠性的贝叶斯网络评估方法 总被引:12,自引:1,他引:11
针对现有组合法与状态法在可靠性评估方法中的局限性,对基于贝叶斯网络的系统可靠性评估新方法进行了研究。运用该方法进行可靠性评估,不但能计算出系统的可靠性指标,而且能方便地给出一个或几个部件对系统可靠性影响的大小,识别系统的薄弱环节。结合故障树方法建立系统可靠性评估的贝叶斯网络模型,并用实例阐述了贝叶斯网络方法进行系统可靠性评估的有效性。同时通过对贝叶斯网络的条件失效概率与系统可靠性评估中常用重要度指标的对比分析表明,贝叶斯网络的推理算法更便于查找系统的薄弱环节。 相似文献