复杂系统用“花费最小分配法”收敛的可靠度优化分配

介绍了复杂系统用“花费最小分配法”收敛的可靠度分配方法。文中简单介绍了“花费最小分配法”的概念，复杂系统使用“花费最小分配法”的想法及复杂系统用“花费最小分配法”收敛可靠度分配指标事先应做的准备工作。     

重复使用液体火箭发动机结构可靠性分配

针对重复使用液体火箭发动机多次重复使用的特点,以发动机在重复使用全过程中各子系统的可靠性偏差最小为目标,提出面向重复使用全过程的重复使用液体火箭发动机结构可靠性分配方法。该方法以等可靠度分配为基础,以发动机在重复使用全过程中可靠性偏差为目标函数,采用遗传算法进行优化得到分配结果,可在满足发动机使用寿命末时刻可靠性的同时,减小各子系统在中间使用过程中"短板"效应。以某可重复使用氢氧发动机系统为例,给出了具体分配方法,相比于等可靠度分配法,所提出的分配方法得到的各子系统在发动机工作过程中的可靠度偏差下降35%,验证了该方法的有效性。     

复杂系统可靠性多目标优化设计和决策研究

针对复杂系统可靠性设计问题．采用改进非支配排序遗传算法（NSGAⅡ）研究了可靠性分配中的多目标优化设计。根据Pareto最优解集形成决策矩阵,基于信息熵法得到属性权重,利用逼近理想解的排序方法（TOPSIS）进行多属性决策研究,对Pareto最优解给出排序。采用本文方法讨论了一个复杂系统可靠度的分配和预测算例。数值算例表明．综合采用多目标优化和多属性决策技术．可以迅速、客观选择各部件的可靠度。这种综合方法还能用于可靠性研究的其他领域。     

基于多目标规划的交会对接推力器指令分配方法

将由控制律得到的控制量转化为推力器控制指令的过程称为推力器指令分配。由于交会对接涉及的推力器配置复杂,且对追踪航天器姿轨控精度的要求很高,因此其推力器指令分配问题十分重要。本文针对该问题,分析了基于线性规划的指令分配方法存在的不足,提出了将推力器指令分配问题转化为非线性多目标规划问题,并应用分枝定界法进行寻优的新方法。新方法可以在指令分配的误差和燃料消耗之间进行折衷,并且考虑了推力器最小开机时间的限制。仿真结果验证了新方法的有效性。     

分布式仿真系统实体节点分配问题实时求解算法

分布式仿真系统中,如何使计算节点彼此间通信量尽可能小,是实体节点分配问题研究的内容。针对该问题提出一种基于规则的启发式两阶段实时求解算法。第一阶段构建最小期望事件数量的目标分配模型并进行求解,即根据连通图理论将原问题分解为多个子问题,结合缓存、分治和过滤优选策略,设计递归算法求解子问题,最后得到覆盖所有实体的事件最小集。第二阶段实现分箱算法,将最小集中单个事件关联的实体尽量分配至相同计算节点,最终得到实体节点分配关系。实际应用表明,相比常见的顺序分配策略,该算法能显著减小分布式仿真系统的跨节点网络通信,从而提升仿真效率。该算法还能在秒级耗时生成分配方案,特别适用于包含大量实体的复杂场景分布式仿真。     

航空发动机可靠性评分分配法

针对航空发动机的特点,在传统的可靠性评分分配法的基础上进行了改进,给出了航空发动机可靠性评分分配法的实施过程与方法。在实际应用中,该方法所得到的可靠性分配结果较传统方法更为准确、合理,为发动机可靠性工作提供了可操作的方法。     

考虑负载均衡的过驱动航天器推力器分配方法

以过驱动航天器的推力器控制分配误差最小、推力器负载均衡等为设计目标,构建航天器推力分配混合优化模型,并将其转化为线性规划模型进行求解,提出了一种考虑负载均衡的航天器推力器动态分配算法。该算法在确保分配误差最小前提下,能够降低各推力器的最大分配推力之差,有效均衡各推力器总工作时长和开关次数,进而延长推进系统的整体工作寿命。进一步定义了表征负载均衡性能的推力平衡度和干扰敏感度性能指标,并在此基础上给出了一种分配算法负载均能能力的定量化评价方法。在仿真验证中,采用平衡度和敏感度对算法性能进行定量评估,结果表明该方法在保证控制性能和控制分配误差的前提下,能够有效均衡各推力器最大推力,提高了系统的平衡度和对扰动力矩的鲁棒性。     

固体火箭发动机结构系统可靠性Monte—Carlo数字仿真

使用了一种处理大型复杂系统可靠性的Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ模拟方法，即通过建立系统的故障树（ＦＴ）模型，采用直接模拟法随机模拟来获取系统的工作可靠度参量。特别当底事件（ＢＥ）为Ｎｏｎ－Ｍａｒｋｏｖ型分布时非常有效。最后，对某型号固体火箭发动机结构系统工作可靠性进行了仿真。     

卫星多波束天线的赋形方法

主要对卫星多波束天线方向图的赋形方法进行了研究。首先讨论了卫星多波束天线的工作原理及数学模型，并证明了卫星多波束天线方向图的赋形在本质上实际是一个优化问题。然后用三种优化方法－最小p乘法、最小最大法和LC－MV方法来对天线的方向图进行赋形，并比较了三种方法的不同。     

系统可靠性设计

预计系统的可靠性，介绍综合累计法和失效率模型，给出三种可靠性分配方法，即等分配法，ＡＧＲＥＥ法、最小努力分配法。     

导弹电动舵机系统的可靠性设计和预测

本文针对导弹电动舵机系统，应用我们提出的系统可靠性最优化设计方法，在给定系统总可靠度、各分系统费用配额和质量配额的条件下，设计舵机各部分的可靠度，首先建立基于相对对数可靠度概念的系统可靠性数学模型，确定了舵机各部分的相对可靠度与相对费用、相对质量及舵机系统级数之间的关系，应用极大值原理，通过数值求解，得到舵机各部分的可靠度。最后，对实际舵机各部分进行可靠性预测。预测结果与设计结果相一致，这说明本文提出的这种可靠性设计方法是成功的，具有普遍应用价值。     

复杂系统可靠性鉴定方法

为了确定系统可靠性的验前分布，本文采用蒙特卡罗方法，充公利用系统试验之前元件、整机、分系统的可靠性数据获取系统可靠性的验前分布。另外，本文所讨论的系统可以是非常复杂的系统，包括串联或并联系统、串并联系统及不同分布的模型组成的系统。     

复杂系统的Bayes可靠性评估

讨论了复杂系统的Bayes可靠性评估。首先，对各种不同分布类型的单元进行Bayes可靠性分析；其次利用最大熵方法把单元可靠性信息进行综合，得到系统可靠性的验前分布；最后根据Bayes定理，利用系统可靠性试验信息来更新系统可靠性的验前分布得到系统可靠性的验后分布，依据此验后分布对系统可靠性进行评估。仿真算例说明了评估方法的合理性。     

PLD技术在激光惯组等效器设计中的应用

为了降低实验成本和风险,参与控制系统仿真实验的激光惯组等效器研制就显得尤为重要。本文阐述如何利用先进的电子设计技术,提升激光惯组等效器的通用性、可扩展性和可移植能力,进而提高其可靠性、降低设计成本。对目前流行的电子设计手段———PLD技术,从器件的选择、HDL、设计流程和方法方面作了介绍,并在此基础上,以激光惯组测量数据处理装置功能模块设计为例,论述了PLD技术在激光惯组等效器设计中的应用,电路仿真及控制系统仿真实验结果表明,PLD技术的灵活使用,对激光惯组等效器集成设计十分有益。     

航天器电源系统大功率智能配电技术

随着航天器功能的增多和容量的增大,对电源系统的配置、管理、故障检测与诊断以及可靠性和可维修性都提出了更高的要求,促使航天器配电技术向着大功率和智能化方向发展。文章介绍了“天宫一号”目标飞行器电源系统采用的大功率智能配电单元,并在此基础上提出了智能能源管理单元设计。通过采用智能数据处理、固态功率控制等改进技术,将大功率智能配电系统进一步提升和完善,拓展其应用领域,以满足未来载人航天和深空探测任务发展的需要。     

最大熵方法在系统可靠性Bayes评估中的应用

针对各种典型的系统，由单元的验后矩推导出准确的系统可靠性的验前矩，在此基础上运用最大熵准则给出了系统可靠性的验前分布的估计，进而根据系统试验数据得出系统的验后分布，运用该分布对系统的可靠性进行评估。仿真结果表明了该算法的简易性和有效性。     

光敏推进剂激光烧蚀过程建模与仿真

相较于传统大卫星,微小卫星具有结构紧凑、质量轻便和成本低廉的特点。然而,受功率和质量负载的限制,微小卫星一般不装备推进系统,其航线也局限于近地轨道。为扩展微小卫星的功能,满足日益复杂的任务需求,需给其配备合适的微推进系统。固体推进系统具有结构简单、寿命长、可靠性高的优点,但无法重复启动。为得到可重复启动的固体微推进系统,设计了一种非自持燃烧的光敏推进剂,采用激光控制其燃烧。在背压为大气压的环境下,利用高速摄像机拍摄燃烧过程并记录燃速。之后,对光敏推进剂的激光烧蚀过程进行建模。分析结果表明:激光可控制光敏推进剂的燃烧,燃速与激光强度成线性关系;该光敏推进剂的最小激光点火强度为0.28 W/mm~2;燃速计算值与实测值的误差在10%以内,证明该数学模型具备工程应用价值。     

一种预测航天火工装置可靠性的小样本方法

给出了一种预测航天火工装置功能可靠性的新方法。当产品特性值服从正态分布,且已知产品上（下）规范限时,基于应力-强度模型,结合可靠性、统计学等相关知识,给出了航天火工装置可靠性的小样本预测方法。该方法可用20发以内的试验样本量来预测火工装置0.999999的高可靠性指标。此方法虽以火工装置为研究背景,但其基本原理可应用到其他机械类产品的可靠性预测之中,为可靠性的预测提供一种新的途径。     

梁板结构系统可靠性分析的关键问题研究

梁板结构系统在多随机变量(如元件的面积、厚度、材料弹性模量、外荷载及元件强度等基本随机变量)影响下，进行可靠性分析时，是一个比较复杂的问题。本文就可靠性分析的关键问题进行研究，即建立概念清晰，含有基本变量的安全余量；给出随机有限元分析方法；给出板元和梁元失效后，减缩刚阵和反向节点力的计算公式。最后给出一个算例，说明该方法的应用。