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概率安全评估中故障树的临界重要度和可靠性分析中全局灵敏度指标都可以用来表征基本事件的重要程度。两种重要度分析之间有哪些区别和联系?首先,简述概率安全评估中故障树的定性及定量分析过程;然后,介绍故障树问题在可靠性评估中的失效概率计算及全局灵敏度指标的定义;最后,通过对三个飞机系统的故障树进行分析。结果表明:概率安全分析与可靠性分析得出的系统故障的概率基本一致,而由于引入基本事件发生概率的随机性,使得基本事件的重要性排序发生变化,甚至带来颠覆性的重要性排序,并且随机分布类型和分布参数对全局灵敏度指标的影响也是需要考虑的。 相似文献
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末段突防击水概率是反舰导弹设计和使用人员必须解决的一个问题。文章综合考虑了击水概率影响因素,从掠海飞行导弹背景建模、反舰导弹高度控制系统和弹体纵向运动方程等方面人手,对给定海情下反舰导弹高度输出进行仿真研究,并利用统计试验的方法对击水概率进行计算。仿真结果证实了不同海情下飞行高度对击水概率的影响。 相似文献
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采用模糊故障树分析法,对引起电液作动器输出不稳定的各个因素进行系统分析,并建立了故障树。应用专家评分法对无统计资料的故障进行了概率估计,阐述了转换成模糊数的途径,将所有的底事件发生的概率表示为三角模糊数。应用模糊数截集的方法,进而计算顶事件和各子系统的发生概率的置信区间和基本事件的模糊重要度,并指明了系统改进的方向,为大型复杂的作动器系统进行可靠性分析提供了参考。 相似文献
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航空航天仿真系统中的不确定性通常是多源的、混合的,并且系统参数的维数众多。针对高维混合不确定性量化问题,提出一种结合概率盒全局灵敏度和活跃子空间的跨层降维方法。在随机和认知不确定的概率盒表征基础上,使用不确定性缩减法分析参数的全局灵敏度继而进行参数筛选;基于输出梯度协方差矩阵的特征分解,使用活跃子空间法对参数进行降维;构造出一种概率盒表征下的参数筛选和跨层降维方法。最后以NASA多学科不确定性量化挑战问题为例,通过概率盒全局灵敏度分析进行第1层次的参数筛选,原有的21维输入参数减为13维;随后采用活跃子空间进行第2层次的参数降维,维数进一步降至一维。研究结果表明,所提出的方法能够对混合不确定性参数进行灵敏度排序,还能够有效降低模型输入参数的维度,为高维系统混合不确定性量化和进一步的优化工作奠定了基础。 相似文献
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刘艳平 《海军航空工程学院学报》2019,34(1):175-180
文章主要针对航空兵训练中模拟映射蓝军装备时所面临的问题,提出蓝军模拟方法、建立相似度评价体系及模型以及提出用一致性排序方法解决求相似度的权重问题,从而可以求得更为精确的系统相似度,可解决航空兵装备蓝军模拟过程中"像不像"的问题,为航空兵装备是否能够模拟映射蓝军找到了依据。 相似文献
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《燃气涡轮试验与研究》2017,(4)
针对多方法计算所得发动机部件性能降级无法直接应用Dempster-Shafer(D-S)证据理论融合的问题,提出一种实现降级参数量化融合的方法。以一段时间内计算结果作为样本,融合性能模型输出结果和神经网络输出结果,通过划分区间统计样本落入区间的频率构造基本概率赋值(BPA),从而实现性能降级的量化融合。对比了独立区间划分法和嵌套区间划分法两种BPA构造方法的融合结果,得出了嵌套区间划分法构造BPA具有更适合量化融合的主要结论。 相似文献
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智能推力估计面临飞行包线大、工作状态多变带来的数据采集和处理问题,获得的训练数据难以覆盖整个飞行包线的各种过渡工作状态,为此本文提出一种基于相似变换的推力估计数据处理方法。通过机理分析选择推力估计器输入,以相似变换对推力估计的输入和输出数据进行处理,并设计了基于输入延迟的深层动态神经网络来实现动态推力估计。非训练数据区域的动态仿真结果表明,相似变换后,深层动态神经网络的最大推力估计误差降低了62.20%,平均误差降低了43.50%;未进行相似变换时,相比深层静态神经网络,深层动态神经网络的最大推力估计误差降低了43.42%,平均误差降低了2.35%,仿真结果表明了本文所提出的数据处理方法和动态推力估计结构有效性。 相似文献
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为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标,考虑传感器探测概率与虚警概率,提出了重访机制驱动的协同搜索规划(RMD-CSP)方法,以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束,以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图(包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图),利用无人机实时探测信息,基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制,通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度,引导无人机搜索该区域,降低移动目标的遗漏概率;定制基于目标函数权重更新的重访机制,引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域,对疑似目标进行再次确认,减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构,将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题,提升了求解效率。在典型任务想定下,通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹,相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法,能够引导无人机捕获更多的移动目标,同时减少误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。 相似文献
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目前民航飞机机型的更新换代越来越快,新型飞机设备清单的制定也成为了关键。将已有成熟机型的设备清单进行进一步的修改优化后使用,可以加快研发进展,如何界定是否适合优化使用较为困难,因此提出一种基于重要度与余弦相似性理论的航空器系统相似性评估方法。分析波音和空客相似机型的液压系统功能与结构,进行功能危险性评估;建立故障树,根据部件故障发生概率,计算部件概率重要度与关键重要度。根据重要度数据进行余弦相似性计算,结果近似于1,表明相似机型液压系统之间具有一定的相似相关性。方法可以对航空器系统是否相似相关进行判断,提供了依赖已有相似机型进行修改完善新型飞机设备清单的支撑。 相似文献
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成败型产品基于验后概率的Bayes序贯检验技术 总被引:1,自引:1,他引:0
分析了基于损失的Bayes检验方法和基于风险的SPOT(sequential posterior odd test)方法存在的不足.对装备试验与评价中成败型产品的Bayes序贯检验,在给定的两类风险要求下,建立了基于验后概率的Bayes序贯检验模型(PBSTM),给出了模型的求解算法和实际验后风险的计算公式. 最后结合装备可靠性分析案例,进行了示例分析,从数据上证明了PBSTM模型优越性和有效性.研究结果表明:PBSTM模型从理论上保证了序贯检验的结论同时满足小概率事件原理和两类风险要求,避免了现有假设检验方法存在的不足. 相似文献
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为了研究大应力体积对航空发动机轮盘低周循环疲劳破坏的影响,提高轮盘概率寿命预估精度,针对应变体方法对中、长寿命轮盘预测精度不准的缺陷,提出基于SWT模型的概率寿命分析体方法。该方法以最大主应变平面为临界面的SWT模型为基础,结合考虑尺寸效应的体方法,且不需要进行平均应力修正。通过对某风扇盘进行概率寿命分析,得到的轮盘中值寿命与试验结果吻合良好,预测精度高于应变点方法、应力修正系数法得到的结果。表明基于SWT模型的概率寿命分析体方法可以用来预估航空发动机轮盘概率寿命。 相似文献
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用模糊数描述节点的多种故障状态,用模糊子集描述根节点的故障概率,用贝叶斯网络的条件概率表描述节点间的不确定关系,构建数控机床故障的模糊贝叶斯网络;采用桶消元算法,对数控机床故障的模糊贝叶斯网络进行推理和计算,获得根节点的后验概率,为数控机床故障诊断与分析提供依据;最后,以数控机床刀架系统故障的贝叶斯网络推理过程为例,验证所提理论和方法的有效性。 相似文献
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广播式自动相关监视(ADS-B)技术推广使用的首要问题是间隔标准的确定,为此ADS-B下飞行间隔的评估就成为亟待解决的问题。采用与基准系统进行比较的方法,对ADS-B监视下的飞行间隔的安全评估方法进行了研究。建立了ADS-B监视下的危险接近概率模型,确定了ADS-B下飞行间隔的研究方法,对雷达监视和ADS-B监视下的危险接近概率进行比较分析,在不低于雷达监视的安全目标水平下确定出ADS-B监视下对应的最小间隔。研究结果表明:在不低于雷达监视的安全目标水平下,ADS-B监视下的飞行间隔标准更小,因此方法适用于国内ADS-B监视下的飞行间隔的评估。 相似文献
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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。 相似文献
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针对经典最大熵分位值估计中拉格朗日系数计算目前存在高度非线性、计算结果精度不高或有时难以收敛等问题,提出了一种对偶型 逐次寻优的方法.基于拉格朗日对偶法,推导建立了含有拉格朗日系数优化函数的对偶表达式;在此基础上,基于样本的概率权重矩约束,提出了逐次寻优算法.针对几种常见的概率分布类型和一种较为复杂的概率分布类型,采用对偶型最大熵方法和经典最大熵方法对其概率累积函数和分位值进行计算对比分析表明:对偶型最大熵分位值估计不仅具有非线性程度低、形式简单,而且对偶型 逐次寻优的方法具有比较高的计算精度,优化迭代的收敛性好等特点. 相似文献
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针对运载火箭复杂系统的故障检测难以建立准确的数学模型的问题,研究了基于数据驱动的数据挖掘异常检测算法,对多种数据挖掘算法在运载火箭发动机异常检测的应用进行了研究和分析,提出了基于混合概率密度统计的多策略异常检测评价算法。该算法基于非监督学习的算法挖掘火箭发动机不同参数间的正常关联模型,火箭发动机早期的异常数据会引起正常关联模型的破坏,引入混合概率密度统计的多策略异常检测评价机制,可以有效屏蔽参数测量故障对系统故障检测的影响,从而更加准确给出系统异常程度。使用发动机历史试车数据作为样本进行特征模型的训练,使用一元、多元和混合概率密度模型对存在异常的发动机试车数据进行了实时异常检测的实验验证。实验结果表明,相比传统基于阈值和规则的异常检测算法,基于概率密度统计的多策略异常检测算法不仅可给出系统的正常和异常的状态,还可计算各参数和整个系统的异常值,为运载火箭进一步的故障诊断提供更加灵活的参考。 相似文献