基于知识的贝叶斯诊断网络模型建造方法

复杂系统贝叶斯诊断网络模型需要一个非常艰难的人工建造过程,而且故障样本的获得比较困难,通常面临故障样本缺乏的情况.围绕这些问题,本文提出了提取领域专家知识建造因果映射网络,转化因果映射网络为贝叶斯诊断网络的方法,并以运载火箭伺服系统关键部件伺服阀为应用对象,阐述了运用此方法建造贝叶斯诊断网络模型的关键步骤.最后,通过在单故障情况和多故障情况下的案例仿真,验证了贝叶斯诊断网络模型和模型建造方法的有效性.     

基于贝叶斯因子和二阶概率方法的圣地亚热传导模型确认挑战问题

针对美国圣地亚国家实验室为促进模型确认方法的发展所提出的热传导挑战问题,根据现代模型确认思想总结了该挑战问题解答中应包含的核心内容。在确认度量环节采用贝叶斯因子考察了实验数据是否支持所给模型,在此基础上通过二阶概率方法得到了模型预测的分布,以此计算出模型预测结论的置信度。该过程中考虑了模型参数的随机不确定性和认知不确定性,最后通过灵敏度分析辨识了模型参数的不确定性对模型预测的影响。研究表明该挑战问题中的实验数据支持所给模型,模型预测受导热系数的不确定性影响最大,模型预测材料在调控条件下的失效概率不满足调控要求,该结论的置信度为99.97%。     

考虑数值离散误差的湍流模型选择引入的不确定度量化

在流体力学数值模拟过程中存在着多种来源的不确定因素,科学、定量地描述这些因素对模拟结果的影响对模型确认、工业产品设计优化和性能评估等过程十分重要。数值离散、模型选择和模型预测偏差是模拟过程中3种重要的不确定性来源,为将这3种不确定性因素对模拟目标量的影响统一考虑,发展了考虑数值离散误差的贝叶斯模型平均方法。首先,通过对数值离散解和网格尺度进行拟合完成数值离散误差估计,得到每个备选模型真实解的置信区间。然后,通过嵌套方法和条件优化算法,结合贝叶斯模型平均方法构建目标量的概率盒,定义目标变量累积分布函数的上、下限,以此分析其置信区间。最后,针对NACA0012低速绕流和CHN-T1跨声速绕流问题,给出了同时考虑上述3种不确定性因素之后升、阻力系数的置信区间分析示例。     

随机和认知不确定性框架下的CFD模型确认度量综述

随着计算机技术迅猛发展,计算流体力学(CFD)数值模拟技术已广泛应用于航空航天、船舶、风力、水利等领域,为装备的复杂流体分析、性能参数评估以及产品气动设计与优化提供重要验证与决策手段。现有的CFD技术都是在确定性的数学模型、物理参数、边界条件下进行数值模拟的。然而,由于物理过程的复杂性及人们的认知偏差,CFD技术中存在着模型参数、数值离散、模型形式等诸多不确定性因素且表征形式各异,给CFD数值模拟的可信度评估带来了极大挑战。文章阐述了CFD技术中面临的不确定性因素,探讨了主流模型确认度量方法的应用条件和适用范围。着重介绍在认知不确定性下的模型确认度量方法,包括几类重要的区间、概率盒下模型确认度量方法。通过NACA0012翼型绕流问题说明了CFD技术中考虑各种不确定性下的模型确认度量方法的有效性。     

基于贝叶斯模型平均的航空发动机可靠性分析

针对不同失效模式的特点,利用航空发动机状态监测信息,分别采用Gamma过程、Wiener过程和Weibull分布建立可靠性分析模型.采用贝叶斯模型平均（BMA）方法,分析不同失效模式对可靠性影响,对航空发动机可靠性进行集成分析.通过算例跟踪某在翼航空发动机可靠性水平,基于贝叶斯模型平均的航空发动机可靠性模型的计算误差率低于单一可靠性分析模型,计算结果误差率低于1%.说明多模型集成可靠性技术在复杂系统运行可靠性分析中的有效性和准确性.      

结构动力学模型修正的三步策略及其实践

首先构建了由模型结构调整、模型参数修正以及模型确认组成的三步模型修正策略。该方法优于传统模型修正方法的是:在模型修正之初基于误差定位、灵敏度分析以及工程经验进行的模型结构调整可以给出一个适于参数修正的初始有限元模型,从而保证了模型修正的成功。然后,采用三步法针对国际上模型修正的标准考题——GARTEUR19结构动力学模型进行修正,详尽论述了模型结构调整、参数修正以及模型确认的过程,并将修正结果与国外同行的研究结果进行了对比,综合精度与国际先进水平相当,从而验证了三步模型修正策略的有效性。     

考虑气动不确定性的气动弹性系统模型确认

研究了机翼气动弹性系统的不确定性建模及其模型确认问题。结构的不确定性考虑为参数形式,气动力的不确定性分为未建模动力学和参数不确定性两种形式进行讨论。建立不确定气动弹性系统的线性分式变换（LFT）模型,给出了频域的模型有效性检验方法,对有效模型集进行参数化并将不确定性幅值最小的模型集求解归结为优化问题。在建模中计入了实际存在的、未知但能量有界的外扰和噪声的影响,降低了结果的保守性。最后,根据模型确认的结果,使用结构奇异值μ 分析方法进行不确定系统的鲁棒颤振分析。仿真计算结果表明了模型确认方法的有效性。     

Bayesian图模型的化简及在软件测试中的应用

介绍了一种基于贝叶斯图模型的软件测试新方法,该方法为具有不确定性的软件测试问题的逻辑结构提供了形式化机制。分析了该方法的优点和不足,并进行了改进。提出了简化模型,给出了测试过程,通过实例介绍了该模型。表明通过基于贝叶斯图模型的测试方法所构造的模型可以作为软件测试的动态表示,并用于驱动测试设计,为测试者提供决策支持。     

基于贝叶斯理论的低循环疲劳寿命模型不确定性量化

为量化低循环疲劳寿命模型中的不确定性因素,利用贝叶斯理论,采用经典的模型校准形式确立了寿命模型的不确定性量化形式,并结合正态性检验对误差项进行验证;应用马尔可夫链-蒙特卡罗(MCMC)算法获得了模型参数后验分布的抽样样本,在小子样试验数据条件下确定了低循环疲劳寿命的95%不确定性区间,较好地覆盖了寿命的分散性;对参数样本进行了相关性分析,并将异方差回归概率模型与贝叶斯概率模型进行了比较。最后,利用Morris全局灵敏度分析方法获得了Manson-Coffin模型参数的全局灵敏度指标;同时,验证了在模型参数对先验信息敏感,或者说在先验信息影响极大的情况下,采用无信息先验处理方法的合理性。     

基于STAMP与贝叶斯网的装备软件缺陷预测模型研究

针对现有缺陷预测技术未充分考虑航空装备软件运行特点,软件缺陷识别与预计存在不确定性与主观性等问题,开展基于STAMP与贝叶斯网的装备软件缺陷预测模型研究。包括软件缺陷预测框架、基于STAMP的软件控制过程模型、基于贝叶斯网的软件缺陷预测模型等几部分内容,并在某型航空装备软件上开展工程应用。工程应用结果表明,该软件缺陷预测模型对某型航空装备软件的缺陷预测准确率达到71.7%,验证模型是可行且有效的。     

Static Frame Model Validation with Small Samples Solution Using Improved Kernel Density Estimation and Confidence Level Method

An improved method using kernel density estimation (KDE) and confidence level is presented for model validation with small samples. Decision making is a challenging problem because of input uncertainty and only small samples can be used due to the high costs of experimental measurements. However, model validation provides more confidence for decision makers when improving prediction accuracy at the same time. The confidence level method is introduced and the optimum sample variance is determined using a new method in kernel density estimation to increase the credibility of model validation. As a numerical example, the static frame model validation challenge problem presented by Sandia National Laboratories has been chosen. The optimum bandwidth is selected in kernel density estimation in order to build the probability model based on the calibration data. The model assessment is achieved using validation and accreditation experimental data respectively based on the probability model. Finally, the target structure prediction is performed using validated model, which are consistent with the results obtained by other researchers. The results demonstrate that the method using the improved confidence level and kernel density estimation is an effective approach to solve the model validation problem with small samples.     

基于贝叶斯更新的飞机结构腐蚀可靠度模型

民用飞机结构腐蚀发展的时变性和样本采集的局限性,给腐蚀检测数据分布函数的确定及参数的估计带来了很大的不确定性。针对这一问题,给出了基于贝叶斯公式的合理分布函数选取及参数估计方法。为满足在役飞机结构可靠性动态管理的需求,基于贝叶斯更新思路,将反映结构性能退化共性规律的预测模型视为先验模型,沿着具体结构生命周期不断挖掘利用新信息,建立具体飞机结构腐蚀失效概率和可靠度的动态预测模型。算例采用某型民用飞机地板梁结构腐蚀的无损检测数据,结果显示：腐蚀深度的合理分布为双参数威布尔分布,基于贝叶斯更新后的腐蚀失效概率计算得到的结构可靠度与未更新的显著不同。表明更新后的可靠度因为既考虑了模型参数的历史先验信息,又利用了当前数据实时更新了预测模型,从而有效地降低了有限样本带来的不确定性,使得预测值稳健且具有时变性,更符合工程实际。     

计及不确定性因素的结合面参数识别

结合面参数识别是复杂结构动力学建模的关键问题。由于连接结构的接触面的大小、摩擦系数，以及安装预应力等相关参数存在不确定性，本文提出把连接结构的接触刚度及接触阻尼作为随机分布参数处理，并使用基于响应面法的模型修正方法和分布代数方法进行识别，方法可行，便于实际工程应用。研究表明，连接结构参数具有正态分布或近似正态分布的特点；用线性有限元模型加上具有正态分布的接触刚度、接触阻尼模型可以描述真实结构的动态特性。     

Probabilistic inference of fatigue damage propagation with limited and partial information

A general method of probabilistic fatigue damage prognostics using limited and partial information is developed.Limited and partial information refers to measurable data that are not enough or cannot directly be used to statistically identify model parameter using traditional regression analysis.In the proposed method, the prior probability distribution of model parameters is derived based on the principle of maximum entropy(Max Ent) using the limited and partial information as constraints.The posterior distribution is formulated using the principle of maximum relative entropy(MRE) to perform probability updating when new information is available and reduces uncertainty in prognosis results.It is shown that the posterior distribution is equivalent to a Bayesian posterior when the new information used for updating is point measurements.A numerical quadrature interpolating method is used to calculate the asymptotic approximation for the prior distribution.Once the prior is obtained, subsequent measurement data are used to perform updating using Markov chain Monte Carlo(MCMC) simulations.Fatigue crack prognosis problems with experimental data are presented for demonstration and validation.     

GARTEUR有限元模型修正与确认研究

待修正参数的选择以及修正后模型的质量评估是有限元模型修正的两个重要问题。以欧洲学术界广泛采用的GARTEUR飞机模型为例,利用基于灵敏度分析的模型修正方法,通过仿真算例研究参数选择对模型修正质量的影响,并以试验数据为目标值对有限元模型进行修正与确认。为全面评估模型的修正质量,引入三级标准对修正后有限元模型进行确认。     

具有结构不确定性因素的模型验证

研究了具有结构不确定性因素的系统线性分式变换（LFT）的模型验证问题,考虑如何同时基于时域和频域数据对模型进行验证,利用有关时域和频域混合数据的插值理论,提出了模型验证的混合途径及判别模型是否无效的必要条件。     

一类回归分析预测模型及其应用

提出了一类回归分析预测模型，这类模型将多项式和一些简单的数学函数相乘．得出分两步求解模型中待定参数的近似方法，简化了待定参数的求解过程。给出了这类模型的应用实例，结果表明：同一些简单函数构成的模型相比，这类模型具有较好的预测能力。     

阻尼不相似动力学模型的时域响应修正方法

 动力学相似的缩比模型试验中,阻尼往往难以保证相似,使得缩比模型的动响应测试数据难以直接换算到结构原型上,因此提出一种阻尼不相似动力学模型的时域响应修正方法来解决这一问题。该修正方法假定缩比模型的阻尼可用比例阻尼模型近似表征,并直接从实际缩比模型与理想缩比模型的一般强迫振动响应计算方程出发,利用线性系统的叠加原理和模态叠加法,将动响应修正量的求解转换为理想模型在一个等效附加激励力作用下的时域响应求解。同时,针对实际工程中响应测点数目有限的问题,利用模态缩聚法进行了未测量点的响应反演。该修正方法仅需已知结构原型和实际缩比模型的模态阻尼比,以及准确建立的实际缩比模型的质量矩阵和刚度矩阵,即可实现实际缩比模型在任意激励工况下的测试动响应修正。以某型飞机的翼梁缩比模型为研究对象,对所提出的响应修正方法进行了验证。试验和计算结果对比分析表明,修正后的响应功率谱密度(PSD)和响应的均方根(RMS)值与理想模型基本一致,表明了本文方法的可行性和有效性。