离散Weibull分布产品的统计分析

给出求离散Weibull分布产品的参数点估计方法,通过大量Monte-Carlo模拟考察了估计的精度。     

一种新的鲁棒非线性卡尔曼滤波

Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率.基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失了无味变换的精度.从Huber方法的数学意义出发,对观测信息(观测值或观测噪声)进行重新构造,然后对精确的非线性观测方程进行标准的无味卡尔曼滤波,这种新的基于Huber方法的无味卡尔曼滤波无需对非线性观测方程进行线性近似,在保持鲁棒性的前提下提高了滤波精度.通过一个具有混合高斯分布观测噪声的简明实例,验证了新算法在鲁棒性、滤波精度以及估计一致性方面的优势.     

几何分布参数的区间估计和统计贴近性研究

给出了几何分布产品全样本场合下参数的近似区间估计,通过Monte-Carlo模拟考察了区间估计的精度,并与Bootstrap置信限作了比较,最后研究了几何分布和离散寿命分布类的统计贴近性。     

某型Hall磁敏元件的可靠性分析

某型磁敏元件寿命试验样本量很大,很难应用可靠性试验用表与Weibull分布基于最佳线性不变估计（BLIE）,最佳线性无偏估计（BLUE）枢轴量的数表,本文基于Bayes方法、Blom近似等,对产品进行了拟合优度检验、分布鉴别与可靠性评定。     

Weibull分布逐步增加的Ⅱ型截尾试验的统计分析

本文给出Weibull分布在逐步增加的Ⅱ型截尾寿命数据参数的极大似然估计与逆短估计，并通过Monte—Cardo模拟考察了估计的精度，认为极大似然估计优于逆短估计。     

某型Hall磁敏元素的可靠性分析

某型磁敏元素寿命试验样本量很大,很难应用可靠性试验用表与Ｗｅｉｂｕｌｌ分布基于最佳线性不变估计（ＢＬＩＥ）,最佳线性无偏估计（ＢＬＵＥ）枢轴量的数表,本文基于Ｂａｙｅｓ方法、Ｂｌｏｍ近似等,对产品进行了拟合优度检验、分布鉴别与可靠性评定。     

全样本并—串联系统屏蔽数据的统计分析

详细推导了完全样本并—串系统屏蔽数据场合下的似然函数,并且给出了常数失效率单元和线性失效率单元所组成的并—串联系统屏蔽数据的参数的极大似然估计以及采用似然比构造区间估计的方法得到参数的近似区间估计。     

正态结构可靠性的区间估计

在强度分布与应力分布的参数均未知的情况下,本文推导了完全样本时正态结构可靠性的经典精确限、Fiducial精确限及共轭型验前分布的Bayes精确限。当取元信息验前分布时,Bayes精确限与经典精确限、Fiducial精确限相等。同时也给出了一种正态结构可靠性的Bayes和Fiducial近似限。最后顺便得到了对数正态结构可靠性的区间估计。     

Weibull分布定时截尾寿命试验参数的近似联合置信域

研究了Weibull分布大样本定时截尾寿命试验，利用一种新的途径给出了试验参数的近似联合置信域。设产品寿命X服从Weibull分布，对n个受试样本x1,x2，…，xn进行定时（时间为t0）截尾试验，得到观察数据Si=min(x1,x0)，i=1,2,…，n。利用似然方程，分别得到参数λ，b的极大似然估计λ和b。进一步考察联合分布（λ，b）可以用二元正态分布来近似。再利用多元正态分布与X^2分布的关系，可以推导出未知参数u=（λ，b）的置信度为1－a的联合置信区域（x-u)′I0（x-y)≤xa^2。     

声矢量传感器阵中基于Kalman滤波和OPASTd的DOA跟踪算法

研究了声矢量传感器阵动目标角度跟踪问题,并提出了声矢量传感器阵中 一种基于Kalman滤波和正交压缩近似投影子空间跟踪(Orthonormal projection approximation and subspace tracking of deflation, OPASTd)的波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪算法。该算法通过OPASTd算法来进行DOA的跟踪,从而克服了PASTd算法由于在某些情况下振荡但不收敛进而压缩数据、在迭代更新中由特征向量的不准确性产生误差累积等原因引起破坏信号子空间正交性的缺陷。Kalman滤波和OPASTd相结合算法可在估计角度的同时进行数据关联,与传统的PASTd算法相比,角度跟踪性能更好。该算法的优越性均可在文中得到验证。     

三维物体绕流数值模拟中薄层模型的应用

介绍用于近似计算绕三维尖体无粘流激波薄层的二层模型。本法以数值确定激波的位置,在计算不同结构形状物体的空气动力特性时能确定气体动力载荷的近似值。采用这种方法实际上排除了超高速理论中其他已知方法对尖体几何形状所加的约束。与通常的空气动力特性曲线相结合,此法可获得在设计和非设计飞行状态下飞行器整个系统的近似绕流流场,且可优化其空气动力结构。     

对数正态分布场合环境因子基于截尾样本的统计分析

本文导出了寿命分布为对数正态分布时基于截尾样本环境因子的点估计和近拟置信限,对所给近似置信区间作了模拟研究。     

多台系统Weibull过程的Bayes统计推断方法

本文的目的是要给出多台系统Weibull过程的Bayes推断方法。获得了尺度参数、形状参数以及系统能达到的MTBF的Bayes点估计和区间估计。某些估计只涉及到一重数值积分。最后,用一个实例说明这些方法。     

考虑不确定性因素的多学科设计优化方法

将基于单循环方法的可靠性分析(SLBRA)与多学科可行(MDF)设计优化相结合,提出了一种基于可靠性的多学科设计优化(RBMDO)方法.在优化过程中使用Kriging近似模型以不断提高模型精度,解决了MDF方法反复进行多学科分析、计算量较大的问题.该方法在可靠性分析过程中避免了优化迭代,从而提高了计算效率.以涡轮叶片的设计优化为例,对该方法进行了验证并与传统双循环方法进行了对比.结果表明,优化结果满足可靠性的要求.与双循环方法相比,优化效率明显提高,证明了该方法在工程应用中可行且有效.     

一类有正阻尼的强非线性振动问题的近似解

用线化法,权残法和插值摄动法相结合的方法求得了一类有正阻尼的强非线性振动问题的近似瞬态解,精度好。     

全样本场合几何分布产品步进应力加速寿命试验TFR模型下的统计分析

本文首次将步加试验中的损伤失效率模型应用于离散型寿命分布场合,给出了TFR模型几何分布产品全样本场合多步步加试验下参数的极大似然估计。并通过一例子来说明方法的可行性。     

K-L问题的解决

复杂性研究中的一个重点问题是非一致复杂类的测度问题.Aldman已经证明了BPPP/poly,而Kannan证明了EXPSPACEP/poly.本文提出逼近接受的概念,用来讨论K-团问题的非一致复杂性.本文中使用了模型论的方法,证明了K-团问题P/poly,co-NPP/poly和NPP/poly.因此,本文解决了Karp和Lipton(K-L)提出的开问题:"NPP/poly吗?"     

HIGH CYCLE FATIGUE RELIABILITY ANALYSIS ON ROTOR HUB BASED ON APPROXIMATION TECHNIQUE

A high cycle fatigue reliability analysis approach to helicopter rotor hub is proposed under working load spectrum. Automatic calculation for the approach is implemented through writing the calculating programs. In the system, the modification of geometric model of rotor hub is controlled by several parameters, and finite element method and S-N curve method are then employed to solve the fatigue life by automatically assigned parameters. A database between assigned parameters and fatigue life is obtained via Latin Hypercube Sampling （LHS） on toler- ance zone of rotor hub. Different data-fitting technologies are used and compared to determine a highest-precision approximation for this database. The parameters are assumed to he independent of each other and follow normal distributions. Fatigue reliability is then computed by the Monte Carlo （MC） method and the mean-value first order second moment （MFOSM） method. Results show that the approach has high efficiency and precision, and is suit- able for engineering application.     

基于遗传算法的混合威布尔分布参数最小二乘估计

混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的复杂系统的可靠性数据,由于模型中包含较多参数,与单一威布尔分布相比,混合威布尔分布的参数估计更为复杂。利用遗传算法为优化方法,提出了一种混合威布尔分布参数估计的最小二乘方法。以残差平方和最小为优化目标,以各参数取值范围为约束条件,构建了混合威布尔分布的非线性最小二乘优化模型;通过变换决策变量上下限、引入惩罚因子和保存最优个体等策略改进传统遗传算法以提高算法的性能,进而利用改进后的遗传优化算法对混合威布尔分布的非线性最小二乘优化模型进行求解。实例分析表明本文方法有效,利用本文方法计算得到的可靠度估计值与真实值之间的最大偏差和标准均方根误差,相对于图估计法分别减少了0.028 4与0.032 8,相对于极大似然估计法分别减少了0.000 8与0.003 6。