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91.
沈蓬 《北京航空航天大学学报》2003,29(3):210-213
传统的排队理论不适于分析高速网络表现出的自相似流量.通过实验仿真,主要考察平均等待时间和在队列分别为无限和有限情形下的队列尾部特征等参数,并对以FGN为输入流的G/D/1排队模型作了定性分析.结果表明在输入流的强度和方差基本相等且系统利用律大于某一阈值的情况下,队列平均等待时间随Hurst参数增大而显著增长.同时指出在相同的条件下考察队列尾部特征,具有有限队列长度的G/D/1排队模拟结果要远优于无限队列长度下的理论分析结果. 相似文献
92.
为识别强电磁脉冲环境下柴油发动机系统的薄弱环节,提出了一种加权故障树和分层贝叶斯网络相结合的柴油发动机系统薄弱环节识别方法。该方法综合考虑同层单元失效的相关性,加权故障树的局部应用解决了部分条件转移概率表不易获取问题。运用贝叶斯网络双向推理功能,首先,通过柴油发动机辐照试验和电磁仿真软件获得的各部件敏感度阈值及电磁应力数据,计算出强电磁脉冲下部件级到系统级的先验失效概率;然后,依据贝叶斯概率公式计算在发动机失效条件下各部件故障的后验概率,并排序以识别其薄弱环节,为电磁防护方案的设计提供参考和建议。以宽带高功率微波(WBHPM)辐照为例,说明了柴油发动机系统分层贝叶斯网络故障模型参数获取与概率计算过程。结果表明:执行器和凸轮轴位置传感器、曲轴位置传感器既为柴油发动机系统的重要部件,也为较薄弱环节,是需要重点防护的对象。 相似文献
93.
传统的无人机航迹规划主要采用仅考虑无人机与雷达距离的简化雷达威胁模型,未充分考虑无人机雷达散射截面RCS(Radar Cross-Section)随自身姿态角改变而产生的动态变化.据此,提出了无人机周向动态RCS模型,并建立了综合考虑无人机动态RCS与雷达距离的探测概率模型,利用遗传算法进行了基于动态RCS的航迹实时规划,计算结果与传统航迹规划结果进行了对比.仿真结果表明该模型的可行性和有效性,能充分利用无人机自身的优势规避威胁,满足无人机的航迹实时规划的要求. 相似文献
94.
95.
针对工艺故障模式影响分析(PFMEA,Process Failure Modes and Effects Analysis)中风险优先数(RPN,Risk Priority Number)分析方法存在的缺陷,在分析导致这些缺陷的原因的基础上,提出了一种基于费用及发生概率的定性与定量相结合的RPN分析方法.该方法中定性分析部分以传统RPN分析方法中的严酷度等级评价为基础,对工艺故障模式的严酷度等级进行评价;定量分析部分以故障模式发生后导致的费用损失的期望值作为RPN值.改进后的RPN分析方法中,定量化的数据使得风险排序更为客观、准确.最后,使用改进后的RPN分析方法对相控阵雷达中某组件的滤波器装配工艺进行了PFMEA分析,取得了良好的效果. 相似文献
在自动驾驶和机器人导航系统中,里程计是用于持续获得系统姿态信息的一种装置。视觉里程计能以较低代价获得高精度的目标移动轨迹,基于特征的视觉里程计方法具有时间复杂度较低、计算速度快的优势,有助于数据实时处理。然而,传统基于特征的视觉里程计方法面临着2个技术瓶颈:特征匹配的准确度不足;姿态解算中目标函数的权重值有效性低。为了解决帧间特征匹配准确度不足的问题,本文提出特征交叉检验闭环匹配策略,即在传统单向闭环匹配的基础上,增加反向验证的过程,以获得匹配准确度更高的匹配点集合。该策略解决了传统特征匹配中使用单向闭环匹配策略鲁棒性不足、内点比例低的缺陷,提高了解算精度。同时在交叉检验匹配策略中利用前一时刻的运动信息缩小当前时刻特征匹配的搜索范围,降低特征点匹配的时间复杂度。针对目标函数的权重值有效性低的问题,本文将特征点在图像序列中的出现次数作为其生存周期,提出基于特征点生存周期的目标函数权值设置方法。在姿态解算中,特征点的生存周期可以有效反映其稳定性,使用其作为目标函数权值可以降低解算过程中的累积误差。本文在公开的KITTI数据集中进行算法测试,实验结果证明该方法可以实现高精度、实时的视觉里程计算。 相似文献
97.
98.
针对传统制造系统可靠性评价不考虑加工过程产品质量数据,无法对制造系统可靠性进行及时准确的建模分析,提出了基于过程质量数据的制造系统可靠性建模分析方法.首先,在给出了包含制造产品质量的制造系统可靠性新内涵的基础上,分析了制造过程中关键质量特性检验数据和制造系统组件的退化故障数据等过程质量数据对制造系统可靠性建模的影响,从而明确建模需求.然后,首次提出了基于产品合格概率和制造系统组件退化失效率的制造系统可靠性分析模型.最后,通过某盖板的加工系统的可靠性建模分析验证了模型的有效性.结果表明该模型能够方便地利用制造阶段的质量数据更准确地估计出制造系统可靠性. 相似文献
99.
为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波(STF,Strong Tracking Filter)中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差. 相似文献
100.
王丽娇 《空间控制技术与应用》2011,37(3):14-20
提出一种基于特征模型的强跟踪无迹卡尔曼滤波(CSUKF)算法对状态和参数进行联合估计,利用特征模型参数构造时变的二阶状态转移阵,使滤波和辨识模型简化;结合强跟踪滤波(STF)的强跟踪能力和无迹卡尔曼滤波的(UKF)的非线性高逼近性对含测量噪声的高超声速飞行器系统进行参数辨识和滤波,并将其与非线性黄金分割自适应控制律相结合,对高超声速飞行器进行姿态控制.最后,将提出的CSUKF与基于特征模型的无迹卡尔曼滤波(CUKF)和基于特征模型的普通扩展卡尔曼滤波算法(CEKF)进行比较,仿真结果说明CSUKF与非线性黄金分割自适应控制律相结合可以有效改善控制的平稳性,且具有更好的滤波精度和系统输出,从而能更好地处理含测量噪声情况下的高超声速飞行器的辨识与控制问题. 相似文献