非高斯随机振动的模拟方法

随机振动台根据功率谱密度（PSD,Power Spectral Density）生成的信号为高斯信号,而实际振动环境有时是非高斯的,因此随机振动实验常常无法准确模拟产品在真实振动环境下的失效情况。通过两个案例分别对均方根值（RMS,Root Mean Square）不随时间变化和随时间变化的非高斯随机振动进行了模拟方法研究。案例1利用Hermite多项式法对高斯信号进行了转换,在保证功率谱密度不变的同时得到了具有指定峭度的RMS不随时间变化的非高斯信号,但该方法对于输入的峭度有限制,当输入峭度大于10时,误差达到了20%。案例2利用一种新方法对实测的RMS随时间变化的非高斯振动进行了模拟,模拟后得到的非高斯信号和实测信号具有相同的功率谱密度、峭度以及概率分布,验证了新方法的准确性。     

基于信仰推断的电子设备可靠性增长数据分析

可靠性增长是可靠性工程的重要方面,但针对工程中普遍存在的各阶段小样本试验数据,基本上还没有有效的分析方法.为此,首先研究推广了参数受限制的Fiducial方法,而对于非位置-刻度簇分布,使用规范化的似然方法进行推广,并指出采用Fiducial方法得到的评估结果具有很好的频率性质;然后在顺序单调约束的可靠性增长模型下,使用参数受限制的Fiducial方法研究了电子产品的可靠性评估方法,具体给出了故障可观测情形和区间数据情形下电子产品失效率的置信上限.      

公路路面不平度的数值模拟方法研究

研究了一种公路路面不平度的数值模拟新方法,该方法直接对给定的公路路面不平度功率谱密度进行研究,经过一系列处理获得路面的不平度值.充分考虑了所关心的汽车固有振动频率和行驶速度影响后,利用该方法对C级公路路面进行数值模拟,模拟结果表明:利用该方法所得路面不平度的功率谱密度与给定的功率谱密度是准确一致的.      

疲劳裂纹扩展随机过程相关参数的估计

对数正态随机过程模型是可靠性与损伤容限分析中常用的裂纹扩展随机模型.在裂纹扩展对数正态随机过程模型的基础上,建立了由试验数据估计一般平稳正态随机过程相关参数的方法.应用这种方法可以直接由试验数据估计随机过程的相关参数.同时,给出了用Monte-Carlo方法估算置信区间的方法.最后,给出了用具体试验数据,这组试验数据共有237个数据点,估计随机过程相关参数的算例.     

力限振动试验条件设计方法

给出了一种基于复杂二自由度模型的力限振动试验条件设计方法.该方法应用动态子结构法计算试验件结构和支持结构的模态有效质量和剩余质量,根据模态有效质量在频域上的分布情况确定不同频带内振动系统的复杂二自由度模型参数,结合支持结构激励条件给出试验件与支持结构接触面的力谱和加速度谱,在此基础上进行包络,得到力限振动试验剖面.仿真结果表明,由该方法给出的力限振动试验条件,与传统加速度试验条件相比,能更加真实地反应试验件的振动环境.      

一种新的非高斯随机振动信号的模拟方法

传统的环境振动试验常将随机振动信号假设服从高斯分布,且利用功率谱密度（PSD）来作为试验条件。然而实际环境中结构所受到的振动激励很多呈现非高斯性,且PSD只能描述信号的低阶统计量,无法描述非高斯信号的峭度和偏度等高阶统计量。针对此情况,研究了在窗函数幅值调制法（AMT）基础上利用自PSD和峭度生成非高斯信号的方法。针对调制信号的生成,提出了近似模拟方法。通过Weibull和Beta 2种分布构造调制信号,研究分布参数与目标峭度值之间的关系,并分析2种分布合成目标峭度值的范围。案例验证了仿真生成的非高斯信号与实测外场数据具有相同的PSD、概率密度函数（PDF）和峭度值,进而证明了方法的正确性。      

结构振动的鲁棒可靠性

以传统的结构振动概率设计方法为基础,用区间集(超长方体)将不确定变量定量化,降低了传统的概率统计方法对统计特性的过分要求,通过区间参数摄动法得到固有频率所在的区间集,建立了激振力频率与结构固有频率干涉的非概率模型,给出了结构振动鲁棒可靠性准则.振动鲁棒可靠性的度量是通过结构避免发生共振所允许的不确定量的大小来体现的.结构所能承受的不确定度越大就越可靠,反之就不可靠,在数学模型上表现为激振力频率区间集与结构固有频率区间集的偏序关系.通过数值算例表明了所提出的结构振动非概率鲁棒可靠性准则的可行性.      

基于EMD及PNN的航天器振动环境分析

针对航天器非平稳随机振动信号模态频率密集的特点,提出了基于经验模式分解EMD (Empirical Mode Decomposition)的多分量过程神经网络PNN(Process Neural Network)自回归模型.通过EMD对原始时间序列进行分解, 使之成为一组不同尺度的局部正交本征模函数IMF(Intrinsic Mode Functions),利用PNN对每个IMF分别进行时变参数分析并以此确定其时变自功率谱密度,对所有分量的时变自功率谱密度通过叠加进行重构, 以此得到原始信号的时变自功率谱密度.仿真结果和实例分析表明:和传统的时频分析法相比,该方法直接使用信号数据,避免了相关估计计算,减小了计算工作量;无交叉干扰项,提高了信号的时频分布特性,具有较高的时频分辨率;对各工况下航天器的振动信号能有效的进行分析,具有较强的信号特征提取能力.      

结构振动主动控制系统的非概率可靠性分析

为了解决结构主动振动控制系统的可靠性问题,考虑结构参数的不确定性,研究了结构振动主动控制系统可靠性分析的非概率方法.对不确定变量用区间数或区间向量进行描述,基于区间数学,提出了含区间不确定参数的闭环控制系统响应的计算方法,在此基础之上结合非概率可靠性分析方法,建立了适用于振动控制系统的非概率可靠性分析方法.该方法无需不确定量的概率信息,只需明确参数所在区间范围即可,对开环系统和闭环控制系统的可靠性分析与基于可靠性的控制器设计具有一定的理论意义.通过数值算例,将非概率可靠性分析方法与蒙特卡洛方法进行了比较,结果表明了本文所提方法的有效性和对复杂结构振动主动控制系统的适用性.      

原子钟噪声的高阶谱分析

处理随机信号通常使用现代谱估计方法,但是这种方法一般只能处理平稳的高斯信号,使用高阶谱分析可以克服这些缺陷。利用现代谱估计法和高阶谱法分别估计原子钟数据的功率谱,并对功率谱进行拟合,可分析原子钟的噪声特性。理论分析及实验结果表明,高阶谱分析能有效处理实际信号中的非平稳非高斯问题。     

可靠性增长的单调约束模型

大型复杂产品研制过程中每一阶段的试验数据通常具有小样本特征.对此在产品可靠性评估中,提出使用约束条件,即"下一阶段可靠度真值总是大于前一阶段",综合利用产品多阶段试验数据的方法.产品研制过程中可靠性通常是增长的,因此这种方法具有广泛的适用性.在上述约束条件下,可靠度被看作一个随机变量.首先推导出了可靠度在此条件下的分布函数表达式,然后给出了一种近似计算方法,最后通过一个实例与仅使用单阶段试验数据的评估结果作了对比.由于该方法的约束条件简单且可以求得可靠度的分布函数,因此其工程适应性强于传统的AMSAA(Army Materiel System Analysis Activity)模型,并能获得Duane模型无法给出的可靠度区间估计.     

超静空间科学卫星分离式主动隔振技术

针对量子科学实验、时频传递实验等项目研发的先进载荷对微振动频谱积分的特殊指标需求,研究一种分离式主动隔振技术。分离式隔振技术将卫星划分为载荷模块和服务模块,考虑两模块之间柔性连接线缆和限位弹簧,首先建立两模块的动力学模型。随后,设计基于加速度反馈的六自由度隔振控制器,考虑执行机构控制和驱动电路的电气噪音,在时域和频域仿真分析载荷模块对服务模块的振动隔离性能。仿真结果表明,主动隔振后载荷模块三轴加速度功率谱密度在05~200Hz内积分值小于2 μgn。最后,分析主动隔振控制器参数对载荷模块加速度功率谱积分指标的影响。分离式主动隔振可为我国超静科学卫星的振动隔离提供一种技术途径。     

乏信息空间机械臂随机振动信号的灰自助评估

经典的统计学方法无法解决乏信息数据的评估问题。结合自助法和灰色系统理论,提出一种实现乏信息空间机械臂随机振动数据估计的灰自助方法。运用自助法对乏信息振动功率谱密度进行自助再抽样得到大量样本数据;利用灰色系统理论和最大熵理论建立灰自助模型,构建振动功率谱密度在不同频率点的灰自助分布。利用灰自助方法得到随机振动功率谱密度的真值估计和区间估计。提出了可靠度偏差和区间准确度2个指标对区间估计进行评价。灰自助方法与灰色方法和自助法的对比与测量实例表明,真值估计平均相对误差小于5%,在不同置信度水平下区间估计的准确度高于97%。      

非均匀螺距的双绞线串扰统计特性分析

双绞线的螺距误差会直接影响其抗干扰水平,螺距误差的随机性会造成双绞线串扰预测的不确定性.通过双绞线制作原理的分析,利用制作参数可以较准确得到任意双绞线螺距误差的概率密度.采取等弧度离散法和广义多端口网络的概念,快速建立非均匀螺距双绞线的频域串扰模型,得到感性耦合和螺距误差的关系.基于螺距误差的概率密度函数,可以有效分析任意双绞线串扰的统计特性.仿真结果表明双绞线制作参数转轴角速度的均值和方差是影响双绞线感性耦合大小的关键因素,在双绞线制作过程中必须予以考虑,以保证双绞线的抗干扰能力.      

一种不等差错保护的多用户随机接入方法

针对在随机接入中由于碰撞导致吞吐率低、信道拥塞时不能满足高优先级数据有效传输的问题,提出一种具有不等差错保护性能的多用户随机接入方法。该方法将数据包复制多份,根据选定的度分布在不同时隙中传输,将随机接入过程映射到二分图上;接收端利用连续干扰消除(SIC)技术,将碰撞的数据包恢复出来。在高链路负载下,从每帧中选取若干时隙,只允许高优先级用户接入,以提高对高优先级数据包的译码概率。使用"与或树"理论对提出的方法进行了理论分析,并进行了实验仿真验证。仿真结果表明:提出的多用户随机接入方法与传统ALOHA协议相比,在低链路负载下有效避免由于碰撞引起的吞吐率下降;与IRSA协议相比,高链路负载下有效提高高优先级用户的吞吐率。     

多项式基函数神经网络的结构可靠性分析

研究了多项式基函数神经网络法的结构可靠性计算.当结构的极限状态函数复杂,非线性程度较高,功能函数为隐式时,传统的结构可靠度分析方法计算困难,多项式基函数神经网络法为解决结构可靠性分析提供了一种新方法.基于多项式逼近理论,利用神经网络模拟逼近能力,将多输入多项式作为网络的激励函数,利用激励函数的广义逆矩阵形式计算网络隐层与输出层的连接权值,拟合结构的功能函数.利用可靠度的一阶可靠性方法计算结构的失效 概率.通过实例计算,表明了本方法计算精度高,同时公式简单,易于编程,具有通用普遍性.