6σ管理技术在提高坐标测量机检测效率上的应用

介绍了6σ管理法的基本原理、特点及其主要步骤,在对我国企业生产质量管理现状进行大量调查的基础上,分析了我国企业生产制造过程的控制和质量管理中存在的问题以及6σ质量计划对我国企业提高质量管理水平的借鉴意义,通过研究,分析了6σ质量的统计解释及其含义,介绍了6σ管理法的基本工具,展示了6σ管理法与以往的管理法的本质区别:注意发现潜在的、隐藏的问题,预先处理而不是事后发现再采取行动,尤其注重对过程的优化再造.以制造过程为例,形象的展现了现代企业通过在生产制造过程中实施6σ管理法的典型做法,以提高其全过程的能力,提高顾客的满意度、降低成本,缩短周期,实现依靠质量获取效益的目的.     

基于概率统计的DS/FH系统干扰检测算法

基于时频分布的干扰检测算法是DS/FH（Direct Sequence/Frequency Hopping,直接序列扩频/跳频扩频）系统干扰检测的传统手段,针对其运算量大、实时性差,以及无法检测某些特殊干扰信号等问题,提出一种基于概率统计的干扰检测算法.通过统计DS/FH系统频谱图中各频率的幅值出现位置,以DS/FH信号与干扰信号频谱分布规律的差别为判决依据,完成DS/FH系统中干扰信号的检测.分析和仿真结果表明：该检测算法能够有效识别DS/FH系统中的典型干扰信号,与传统基于时频分布的检测算法相比,能够实现某些特殊干扰信号的有效检测;同时,由于该算法不需要进行复杂的时频联合分析,其运算复杂度大大降低,能够实现DS/FH系统干扰信号的快速检测.     

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%。     

基于密度权重的可靠性灵敏度分析方法

为了提高可靠性灵敏度求解数字模拟法的效率,提出了一种变量空间确定性低偏差均匀抽样与样本点处联合概率密度函数构造权重相结合的方法,来估计可靠性灵敏度。该方法通过均匀样本点处联合概率密度函数的权重保证了可靠性灵敏度的估计值收敛于真值,而由低偏差抽样代替原问题中的联合概率密度抽样则可以保证更低的误差阶以及在小失效概率条件下抽得的样本有更高的可能性落入失效域,从而保证了所提方法具有更高的收敛速度。另外,所提方法可以采用与独立变量相同的步骤来估计相关变量情况下的可靠性灵敏度,计算简便,适用范围广。算例充分证明了所提方法的优越性。     

区域杂波估计的多目标跟踪方法

高斯粒子概率假设密度（PHD）滤波往往假定杂波密度参数已知,这种做法对于实际应用是不现实的。此外,杂波的参数值通常依赖于环境条件,可能随时间发生变化。因此,多目标跟踪算法中需要实时准确估计杂波密度的参数。基于此,提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目,然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数,并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明,在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法,提高了跟踪的实时性和跟踪精度。     

一种改进的航空发动机结构概率风险评估方法

针对航空发动机适航条款FAR33.75中关于发动机限寿件(ELLP)结构失效概率要求,提出了一种基于Kriging和蒙特卡罗半径外重要抽样(MCROIS)混合的结构概率风险评估方法。该方法针对ELLP高维、小失效概率事件以及极限状态函数为隐式、高度非线性的特点,利用Kriging元模型模拟隐式极限状态函数,然后通过主动学习迭代算法,计算最优点(MPP,最接近设计验算点的样本点),更新实验设计(DOE)并提高Kriging元模型的模拟精度。在此基础上,利用Kriging元模型确定最优抽样半径,构造半径外重要抽样密度函数,在最优抽样半径确定区域进行抽样,通过构造主动学习函数,使样本点更多落在抽样半径确定的球区域附近,加速失效概率计算的收敛,并构建了ELLP风险概率模型,解决了高维、小失效概率事件以及隐式、非线性极限状态函数的发动机结构概率风险评估难题,以某型发动机低压压气机轮盘为应用示例,与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法进行了对比,验证了该方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

离散型可靠性参数数学关系研究

在航空航天系统中,已有许多可靠性参数来描述产品的可靠性特性,但大多数都是基于连续时间上的 连续型可靠性参数,而在离散时间上有定义的离散型可靠性参数的描述较少,例如离散失效率。为弥补可靠性 理论在在这方面的缺陷,从离散时间这一角度出发,研究离散型可靠性参数的数学关系。推导离散失效概率与 离散失效率的数学转换公式,利用离散失效率推导计算离散可靠度的数学公式,推导平均失效前工作次数与离 散失效概率的数学转换公式,并进行验证。结果表明:推导出的三个数学转换公式合理,可以用于描述离散型 可靠性参数。     

中远距空空导弹导引头系统仿真及误差分析

针对中远距空空作战,建立了中远距空空导弹的飞行仿真模型,给出了导弹攻击目标的全过程,并给出了攻击结果,即脱靶量和目标杀伤概率的计算方法。在分析末制导阶段导弹雷达工作过程的基础上,分析了导引头误差对测量目标信息及导弹飞行过程和攻击结果的影响。最后,使用Visual Studio 2010和OpenGL进行了空空导弹的全过程飞行仿真,验证了模型的正确性和有效性。     

基于Kriging模型梯度解析解的改进一次二阶矩方法

改进一次二阶矩（AFOSM）法是一种基于功能函数梯度的结构可靠性分析方法,鉴于其对隐式函数的梯度较难求解,提出了一种基于Kriging模型梯度解析解的AFOSM方法,利用Kriging代理模型的解析表达式推导得到功能函数对输入变量的梯度解析解,为AFOSM中设计点的确定提供高精度的梯度信息。通过Kriging与AFOSM的结合,很好地解决了基于有限元模型的隐式情况下梯度计算量相当大、可靠性分析难的问题。数值与工程算例验证了所提Kriging梯度解析解的较高精确性,同时验证了所提基于Kriging解析解的AFOSM结构可靠性分析方法的正确性与较高精度。     

动态时频谱分析、探测和跟踪的随机有限集法

动态出现和消失多分量信号的时频分析问题一直是非平稳信号处理的难点之一。为此,提出了一种分析、探测和跟踪多分量信号的随机有限集法。该算法利用时频变换,如短时傅里叶变换或自适应谱估计法,以及多项式预测模型,将多分量信号的时频分析问题归纳成可利用随机有限集进行多目标追踪的问题。分析表明：借助于提出的初始权重赋值算法,以及谱分量幅度和频率的联合似然函数,就可利用高斯混合概率假设密度滤波器来实现对动态时频谱的分析、探测和跟踪。在仿真实验中,所提算法有效提升了动态时频谱的跟踪精度,其对微弱时频谱分量的探测能力,以及对载频差异的分析能力均优于文献报道的算法。