大型复杂仿真系统模型验证的有效途径

根据大型复杂仿真系统的特点,提出了利用贝叶斯(Bayes)理论对大型复杂仿真系统模型进行验证的方法,建立了检验建模与仿真(M＆S)中的复杂假设的规则及实现算法,经过部分实例证明此方法是一种准确、通用和有效的方法。     

建模与信真中复杂假设的贝叶斯检验

提出了利用贝叶斯（Bayes）理论对建模与信真（M & S）中的复杂假调进行检验的方法,推导了检验规则及实现算法.该研究对于大型复杂信真系统的置信度评估和提高仿真结果的正确性及减少仿真工作量具有一定的参考价值.     

MATLAB与C＋＋结合复杂动态对象仿真建模方法

MATLAB/S imu link是一个强大的自动控制系统工程仿真工具,但在进行复杂动态对象仿真建模时需要大量的S imu link模块的堆叠,难度之大使得实现建模上花费的时间预计占系统开发周期的大半,而且得到的仿真模块通常具有可读性差、容易出错等缺点,运行时占用大量的系统时间和内存空间,对其进行调试和修改也很困难。本文介绍了作者探寻的使用MATLAB/S imu link结合C++编写成的现成类库进行复杂对象仿真建模方法,详细论述了C++m ex函数工程创建编译的过程和利用m ex函数和S imu link S-function进行复杂动态对象整体仿真建模的思路。通过应用实践表明,这种仿真建模方法不但减少了重复劳动的代价,加速了自动控制系统设计周期,使得复杂动态对象仿真模块简洁高效,还可以起到保护数据安全和知识产权的作用。     

高级体系结构仿真系统建模研究

高级体系结构(HLA)是一种支持互操作和可重用的分布交互仿真(DIS)标准。本文分析了HLA中的模型,然后提出了仿真系统构建中的虚拟功能模块,并给出了可行的实现方法,以期达到仿真与建模的高效性。     

面向Agent的CGF智能行为建模技术研究

在分析了军事作战等复杂系统仿真中行为建模的作用和特点的基础上,提出了一种基于智能体(Agent)的建模与仿真方法。综合论述了在计算机生成兵力(CGF)中基于Agent的智能行为建模技术,并阐述了基于多Agent技术的作战仿真系统的研究方向。     

支持MBSE的系统全过程设计应用框架研究与实现

针对当前工程系统设计中需求和功能分析多基于文档,难以与物理模型交互进行系统整体仿真验证的问题,研究了基于模型的系统工程(MBSE)方法论和功能模型接口(FMI),提出了一种支持MBSE的系统全过程设计应用框架,并基于该框架设计了某型飞行器舵机伺服系统.结果表明,该框架能满足从需求、功能分析到物理仿真的全过程模型实现和联合仿真,提高了系统设计效率,降低了反复迭代次数,适用于大型、复杂系统的全过程设计建模与仿真.     

建模与仿真的校核、验证和确认工作模式

根据当前国内外研究进展状况,对建模与仿真的校核,验证和确认技术进行了讨论。首先介绍了ＶＶ＆Ａ的概念以及应用于建模与仿真过程的意义。然后着重阐述了建模与仿真的ＶＶ＆Ａ的一般工作模式和其中应当考虑的问题,最后进一步介绍了分布交互仿真的ＶＶ＆Ａ的九个步骤,这九个步骤也可推广适用于其它建模与仿真。     

建模与仿真VV＆A辅助软件设计与实现

设计开发了MSVAS（建模与仿真VV＆A（校核、验证和确认）辅助软件）,提高导弹动力学仿真系统VV＆A自动化程度。过程管理模块通过工程配置文件设计,提供VV＆A流程的图形化设计与管理、任务安排等功能,指导VV＆A工作顺利进行;评估分析模块提供方法库,为各类具体评估工作提供技术方法支持;模型测试模块提供各种试验设计方法,目的是为充分测试评估模型的可信性设计各类测试实例;资源管理模块对导弹动力学系统VV＆A所涉及到的数据、模型和文档等资源进行了合理、有效的管理。MSVAS能为导弹动力学仿真系统VV＆A提供过程管理、技术等支持,提高了VV＆A工作效率,并减轻工作者的负担。     

DATCOM在飞翼无人机飞行运动建模中的应用

动力学建模所需的气动导数一般均采用传统的方法,如流体力学(CFD)或者采取实际的模型进行风洞试验估算,有一定局限性。本文通过DATCOM软件对某大型飞翼无人机进行分析,更快更方便地得到了空气动力系数,再利用Matlab中的相关函数进行数据插值,结合无人机刚体运动模型建立一个以M文件为主体的六自由度仿真模型,并进行了模型开环仿真,仿真结果能一定程度揭示出无人机的实际飞行运动规律。     

引气系统建模及传感器集优化分析

MADe(维修感知设计环境)是基于功能流模型、系统失效知识和测试信息的系统测试性与健康感知综合仿真分析工具。给出了功能流模型定义及其建模流程,详细分析了飞机引气系统的工作模式、层次结构、功能流及典型部件的物理失效过程,并实现了引气系统典型工况的建模。基于引气系统功能流模型和功能流传播表对传感器集进行了优化,包括传感器集的选择和诊断规则分析。仿真结果表明,该方法能有效地实现引气系统的建模,实现引气系统故障诊断与健康监控方案的优化。     

高斯混合概率假设密度算法对多目标的跟踪研究

为了规避数据关联的困难,本文深入研究了适宜多目标跟踪工程应用,线性高斯多目标模型假设下的高斯混合概率假设密度算法（GM—PHD）,详细给出了后验PHD高斯元素的均值、方差和权值的解析递推式,使用了修剪和合并方法控制高斯元素数目的指数增长。最后。给出了一系列仿真实验,验证了在检测不确定和高杂波环境下,即使对目标数量未知和...     

未知测量噪声分布下的多目标跟踪算法

 粒子概率假设密度滤波(SMC-PHDF)在进行粒子更新时需要知道测量噪声的概率分布以计算似然函数,这使得SMC-PHDF依赖于测量噪声的概率模型。针对这一点不足,提出一种未知测量噪声分布下的多目标跟踪算法——基于风险评估的概率假设密度滤波(RE-PHDF)。该算法在SMC-PHDF进行概率假设密度(PHD)粒子更新时采用风险函数计算每个PHD粒子的风险值,并通过一个风险评估函数评估每个PHD粒子,然后用评估后的结果更新粒子的权值。由于粒子更新时避免了在多维测量空间中计算似然函数,算法不仅不依赖于测量噪声的概率分布,还可以节省大量计算时间。仿真结果表明：和SMC-PHDF相比,RE-PHDF在未知的复杂测量噪声环境下具有更高的鲁棒性和稳定性;同时,在两种算法跟踪精度接近的情况下,所提算法节省了50%的运行时间。     

An improved multiple model GM-PHD filter for maneuvering target tracking

In this paper, an improved implementation of multiple model Gaussian mixture probability hypothesis density (MM-GM-PHD) filter is proposed. For maneuvering target tracking, based on joint distribution, the existing MM-GM-PHD filter is relatively complex. To simplify the filter, model conditioned distribution and model probability are used in the improved MM-GM-PHD filter. In the algorithm, every Gaussian components describing existing, birth and spawned targets are estimated by multiple model method. The final results of the Gaussian components are the fusion of multiple model estimations. The algorithm does not need to compute the joint PHD distribution and has a simpler computation procedure. Compared with single model GM-PHD, the algorithm gives more accurate estimation on the number and state of the targets. Compared with the existing MM-GM-PHD algorithm, it saves computation time by more than 30%. Moreover, it also outperforms the interacting multiple model joint probabilistic data association (IMMJPDA) filter in a relatively dense clutter environment.     

加速退化模型及外推结果准确度的定量验证方法

加速退化试验本质上是牺牲可靠度评估精度换取可靠度评估效率,外推出的可靠度结果通常会与真实值存在一定的偏差,因此,验证加速退化模型与外推结果的准确度是非常必要的。根据可靠性建模的步骤设计了验证加速退化模型及外推结果的技术流程,结合Wiener-Arrhenius加速退化模型构建了验证技术框架。采用了基于假设检验的模型验证方法,利用Kolmogorov-Smirnov检验法、Anderson-Darling检验法分别验证Wiener退化模型、加速退化模型及外推的可靠度模型是否合理。提出了具有工程实用性的基于面积比的外推结果验证方法,利用蒙特卡罗仿真解决复杂可靠度函数积分问题,用于定量表征外推结果的准确度,通过面积比阈值判定是否接受外推结果。通过惯导系统伺服电路实例应用说明了技术框架的可行性与有效性,研究工作为解决加速退化试验中的验证难题做出了有益的探索,所提出的各种定量验证方法具有较好的工程应用价值。     

改进的MMPHD机动目标跟踪方法

基于序列蒙特卡罗方法的经典多模概率假设密度滤波方法及其各种衍生方法,在预测过程中依据多个并行的状态转移模型,通过将大量粒子散布到下一时刻目标所有可能出现的状态空间实现目标状态的捕获,造成计算量大、目标跟踪精度差。为此,提出一种改进的多模粒子概率假设密度机动目标跟踪方法。该方法利用最新量测信息估计目标运动模型概率及模型参数,并将估计得到的目标模型应用到粒子概率假设密度滤波方法的预测过程中生成预测粒子,从而将大部分粒子聚合在目标最可能出现的状态空间邻域中,实现粒子的有效利用。数值仿真表明,所提方法不仅显著地减少了目标丢失个数,而且提高了目标跟踪精度。     

统计分析和优化技术相结合对有限元模型参数修改的研究

针对工程中试验位移和有限元计算位移不吻合的问题,提出了以试验位移为目标的多元统计分析和优化技术相结合对有限元模型参数修改的方法。首先利用统计分析相关度的概念提取影响测点响应的主要模型参数,然后应用优化技术对这些参数进行修正,数字算例显示了这一方法的工程可行性和实用性     

圆形湍流射流中的Taylor假设

在一湍流射流自模区的中心线上，沿流向的温度空间相关和差分量的统计关系由两种方法获得。一是用两根平行并在流向分离的冷丝直接测量；另一方法是通过计算关于时间的相关和分（根据来自下游位置的冷线信号），以及Ｔａｙｌｏｒ假设法获得关于空间的以应量。本文对有关的时，空量，如相关系数，均方根值，偏斜和平坦因子以及谱密度函数，作了对比和讨论。可以认为，Ｔａｙｌｏｒ假庙所测量的流动中是相当合理有和有用的。     

连续分布百分位值和百分率的区间估计和假设检验

提出了一种对连续分布百分位值和百分率(或可靠度)进行区间估计和假设检验的理论与方法。并对Weibull分布、对数正态分布、极值分布等常用的两参数分布和三参数分布进行了详细讨论。该方法不仅适用于完全数据,而且还适用于不完全数据和无失效数据。