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1.
测试性建模与分析在提高产品的测试性设计水平上,发挥的作用越发重要.基于多信号流图模型方法,以某典型产品为例,分析其工作原理和结构,建立其测试性模型.根据分析结果,采用增加测点、断开反馈回路的方法,改进了模型的测试性设计,提高了其测试性指标. 相似文献
传统可靠性评估方法只考虑产品处于恒定环境应力下的情况,然而工程实际中产品往往直接暴露于外界的自然环境中,所遭受的工作环境应力或贮存环境应力都是随时间变化的。针对此情况,引入典型地理位置的真实自然环境应力,使用六参数多项式拟合方法得到其环境应力变化趋势,并假定2种时变环境应力模式,在Nelson累积损伤模型的基础上,研究真实时变环境应力下基于加速寿命试验数据的产品可靠性评估方法。结果表明：产品在不同地理位置的可靠寿命差别较大,引入产品所处地理位置的真实环境应力,可更精确地评估产品的可靠性。 相似文献
为进一步提升星群协同的系统容量,考虑在卫星星群上配置阵列天线的传输模式.分析了最大化容量时下行链路的信道条件,给出了系统容量最大化的实现方式,探索了系统参数对信道容量的影响,发现信道容量随地面天线间距成周期性变化,其周期与卫星数目成反比、与地面天线阵列相对于东西方向的夹角的余弦成反比、与相邻卫星之间的角间距成反比.在多卫星多天线环境下,发现信道容量曲线的包络同样随地面天线间距成周期性变化,提出并通过仿真验证了多卫星多天线环境下减小地面天线间距和降低测控精确度要求的地面天线排布方案. 相似文献
当仿真因子数目较多,而真实系统观测数据相对稀少时,仿真模型的验证工作难以进行.针对仿真因子空间庞大,对应于每一组仿真因子配置,有且仅有对真实系统在相应工作条件下的一次观测这一极端情形,提出一种基于最优拉丁超立方设计(OMLHD, Orthogonal-Maximin Latin Hypercube Designs)的仿真模型验证方法.利用仿真验证试验的优化设计技术对仿真因子配置进行筛选,合理的选择、安排验证试验;采用p值分析方法解决验证试验中的数据一致性分析问题;基于逆概率分布定理的思想,对各组验证试验一致性分析结果进行综合分析.以某导弹制导仿真模型验证为例,对方法的性能进行了讨论.结果表明该方法能够实现在整个因子空间上对仿真模型的可信性进行验证的目的. 相似文献
5.
分析了测试性建模的现有方法及在工程应用中存在的不足.在信号流图方法的基础上,提出了一种测试性建模的改进方法.该方法支持单元的多故障模式设置,能够区分全局故障和局部故障,并允许设置全局故障沿单元特定信号流方向传递.给出了测试性模型的图形定义、隐含属性定义、相关性矩阵定义和相应的测试性分析推理方法.在此基础上,提出了基于高阶相关性分析的相关性矩阵生成改进算法.以某惯导系统为例进行了应用,建立了测试性图形模型并生成改进的相关性矩阵,与现有方法建立的相关性矩阵进行对比,结果验证了测试性建模改进方法的可行性和有效性. 相似文献
针对雷达反隐身性能评估过程复杂、算法不完善等现象,提出了一种基于改进证据融合算法的雷达反隐身性能评估方法.针对证据源主观性强、关联性差等现象,依据熵理论、欧式距离等客观分析得到了可信度因子与熵权值、受支持系数间的变化关系,实时修正了可信度分配函数.并结合雷达反隐身分层次性能评估指标体系,建立了基于效用区间的雷达反隐身性能优劣比较方法,得出了客观、准确的评估结果.算例分析和仿真表明,与一般融合算法相比,改进的证据融合算法系统评估能力更强、鲁棒性更好. 相似文献
针对经验的空间大气模型会在轨道预报中造成较大的误差,以某型号卫星作为基准航天器,提出2种不同精度的轨道预报模型作为仿真基础,以产生训练数据和测试数据。利用3种数据挖掘中的分类方法,如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、随机森林（RF）等方法,对空间大气模型在轨道预报时造成的误差进行监督学习,借此反演误差简化模型中大气模型的偏差并进行修正。分类器的训练结果表明,随机森林方法由于随机选择决策树、随机选择分类项目,按照最大概率反演的大气模型误差准确率高达99.99%,支持向量机次之,最大准确率仅为50.7%,前馈负向传播神经网络容易出现不学习的情况,应用效果最差。相比传统数理统计方法,本文方法具有快速处理大数据集、能够挖掘隐藏在轨道预报微小误差中的潜在信息等优势。 相似文献
提出利用全球导航卫星系统反射信号的干涉方法（GNSS-IR）进行测高。深入分析全球导航卫星系统反射信号的多径信号模型（GNSS-MR）,在此基础上提出单天线测高模型,旨在获取多径信号信噪比（SNR）频率信息,从而反演出高度信息。Lomb-Scargle（LS）谱分析方法是单天线测高模型中常用的频率提取方法;提出了基于解析模型拟合的方法对多径信号信噪比数据提取频率,同样可以准确获取频率信息,从而反演出天线到地面的高度。在此基础上,讨论了单天线测高的最大测量高度和接收机需要满足的最小输出率。由实验数据分析得出：传统LS谱分析方法和拟合法在反演效果最优时,即LS谱分析方法在高度角上限为17°时,均方根误差为0.028 75 m;拟合法在高度角上限为21°时,均方根误差为0.024 85 m。通过比较不同高度角上限的均方根误差,可以获得最优化的高度反演条件,同时也表明了拟合法的可行性。 相似文献
传统的加速退化试验(ADT)评估方法基于精确退化数据进行可靠性和寿命评估,然而考虑到测量中人的不确定因素,试验数据可能是区间型而非精确数据.针对此类问题,基于维纳过程提出一种采用区间分析的加速退化试验寿命评估方法,区间分析方法包括可能性模型和必要性模型.首先基于区间回归将各加速应力条件下的区间退化数据的建模分析问题转化为二次规划问题,利用可能性模型获取各应力条件下的漂移系数区间和扩散系数.然后利用必要性模型结合加速模型,外推得到正常工作应力条件下的漂移系数区间,进而分析测量不确定性与可靠性和寿命评估结果的关系.最后通过数值案例对提出的方法进行阐述和验证,并进行不确定性敏感性分析.结果表明,可靠性和寿命评估结果受测量中认知不确定性的影响,降低该不确定性水平能够保证评估结果的合理性. 相似文献
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为了对分层系统进行测试性分析,提出基于多信号流图模型的分层系统测试性建模与分析方法.该方法利用多信号流图模型建立分层系统的层次结构模型,进行测试性分析时,首先利用相关性模型法对顶层模型进行测试性分析,当层次性模块与其它模块不能区分时,再利用相关性模型法对模糊组进行测试性分析,最终实现对分层系统的诊断设计.最后,利用某具有层次性结构的滤波放大器电路对该方法进行了验证,试验结果证明,该方法对于分层系统的测试性建模与分析是有效的,能够为分层系统制定有效的诊断策略. 相似文献
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现有测试性建模方法有一定的约束条件,包括故障判据的一致性、故障传递关系的一致性、测试的逻辑值判据一致性.针对通断式多态系统具有的状态差异性的特点,提出了一种扩展测试性建模方法.在引入状态集合的基础上,对故障、测试、 D 矩阵和诊断树进行了扩展定义,最后定义了扩展测试性模型.介绍了扩展测试性建模分析的算法,主要有模型建立算法、扩展 D 矩阵生成算法、扩展诊断树生成算法.以某液压操纵系统为例进行了应用,结果验证了方法的可行性和有效性. 相似文献
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为了提升人力资源效用,减少用人风险,测评个体胜任力,针对七维度的元胜任力模型,提出了多维递阶熵决策模型.首先分析元胜任力性质呈现动态渐变的特征,进行信度和效度检验,然后通过层次分解和维数递进的方式,运用熵模型集结元胜任力的多个维度:概念能力、创造力、学习能力、反省能力、情绪能力、沟通能力、解决问题能力,获得综合测评值.最后,人力资源案例的实证研究表明,基于递阶熵计算元胜任力值,验证了元胜任力模型在实际工作中具有有效性和可行性,为提升人力资源效用提供了科学依据. 相似文献
13.
针对装备研制过程中,缺乏试验手段测定产品测试性水平,确定其与规定要求间的差距的情况,界定了测试性试验和测试性测定试验的概念,在仅考虑测定故障检测率(FDR,Fault Detection Rate)的情况下,研究给出了基于功能相关特征矩阵和重要度特征的故障特征建模方法,构建了二元组故障特征模型,用于测定FDR试验的试验样本选取.在该种试验样本选取方法中,为了减少进行故障注入试验时,注入不同故障样本的工作量和复杂度,充分考虑了试验样本间的等效关系,定义了等价集合和等效样本的概念,并在此基础上给出了考虑等效样本存在的试验结果评估方法.该研究在某型导弹飞控系统中取得了很好的应用. 相似文献
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针对目前测试性验证试验方案样本量过大、工程上实现困难的问题,提出了基于验前信息的复杂设备的Bayes测试性验证试验方案.首先,利用Beta分布对测试性验前信息的不确定性进行描述,运用不同来源的验前信息确定验前分布超参数;然后,定义了验前分布不确定性测度和支持度作为验前信息加权因子,设计了相应的融合算法;接着,利用融合后的验前信息建立成败型装备测试性验证试验方案的Bayes决策模型;最后,通过实例分析表明,与经典验证试验方案相比,新方案减少试验样本量40%左右,又克服了传统Bayes验证试验方案的冒进. 相似文献
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针对纯数据驱动的贝叶斯网络结构学习算法的准确度和效率较低的问题,提出了一种融合多信号流图模型与K2学习算法的贝叶斯网络自动建模方法。该方法利用多信号流图模型能够描述信号之间传递与依赖关系的能力,结合K2学习算法在结构学习中的优势,实现了专家知识与数据驱动方法有效融合的贝叶斯网络结构自动学习算法。通过与常用网络结构学习算法的对比实验证明,该融合算法显著降低了结构学习对学习范围和训练数据规模的要求,具有更高的学习准确度和运算效率。采用真实系统实例阐述了该融合算法的应用过程,验证了算法的实用性。 相似文献
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针对部队复杂系统故障诊断中存在的诊断精度低,虚警率高等问题,提出一种测试不可靠条件下多故障诊断方法.为解决系统诊断贝叶斯网络结构和概率映射表建立困难的问题,通过建立系统的多信号流图模型,从而获得系统诊断贝叶斯网络.将测试不可靠度引入概率映射表,增加了算法工程应用中的鲁棒性.利用后验概率诊断推理将问题归结为不等式约束极值问题,采用0-1规划隐数法对不等式极值问题求解,从而获得最优解.以某型导弹制导系统电子部件为例,验证了该方法对复杂系统多故障诊断的有效性. 相似文献
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针对作战飞机的任务效能评估问题,提出了基于作战飞机任务的任务效能新概念;采用概率分析方法将飞机作战过程分解并抽象为一组概率值,建立了相应的任务效能评估模型;该模型可以在兼顾传统仿真评估模型结果精度的同时,具有模型简明、计算消耗低、方便快捷等特点;更具有实际作战指挥意义,其快速可信的评估结果有利于作战指挥官进行合理的、科学的任务规划,从而有利于在执行特定任务时更好地运用现有的作战飞机和武器;算例结果表明该模型可以较为有效地对作战飞机携带不同机载武器时在不同作战环境中打击不同作战目标进行效能评估. 相似文献
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