考虑燃气引流的燃气弹射开盖载荷研究

建立一种带有导流槽装置的考虑燃气引流冲击开盖的新型燃气弹射系统模型,采用燃气弹射试验验证了数值计算方法的可靠性,在此基础上,计算得到弹射过程流场、筒盖载荷、弹体内弹道曲线变化规律,研究了改变导流槽深度对开盖载荷的影响。结果表明,发射筒与弹体间隙之间的压强呈现不断增加的趋势,且压强的扩散速率比温度更快;当导流槽深度为20 mm时,弹体加速度在低压室燃气动力作用、弹体运动和导流槽导流区域变化共同作用下呈现先上升、后下降、再急剧上升的变化规律,弹体速度和位移均呈现上升规律,筒盖最大压强达到0.24 MPa,满足发射开盖载荷设计要求。随着导流槽深度减小,导流槽封闭时间提前,筒盖最大压强不断降低,当导流槽深度不小于12.5 mm时,均可满足开盖载荷要求。     

指数分布产品分组数据的统计分析

给出了指数分布产品在基于分组数据下参数的近似矩估计及近似区间估计,最后通过Monte-Carlo模拟数据说明方法的可行性。     

面向对准方案等效性分析的命中精度评定

动基座发射的飞行器存在精对准和粗对准两种方案,由于粗对准采用提前获取的失准角,时间效应的不确定性导致对准偏差较难获取,不利于制导精度分析。本文提出了一种基于命中精度评定的飞行器对准方案等效性分析方法,基于置信上界估计方法,通过对飞行器粗对准和精对准子样进行独立评定和对比,在评定准则下验证了两种对准方案的等效性,可有效确定粗对准状态下失准角的时间效应对精度的影响。     

基于LSTM-ResNet模型的时变结构损伤检测

面向火箭结构健康监测,提出了一种基于深度学习的损伤检测方法,直接将多个通道的振动数据作为输入,并基于由长短时记忆网络LSTM(Long Short-Term Memory Networks)和残差卷积神经网络ResNet(Residual Convolutional Neural Networks)组合而成的LSTM-ResNet网络进行损伤识别。其优点在于,首先利用LSTM提取信号的时间依赖特征,减轻了由某些通道信号缺失带来的影响,再利用ResNet在不损耗特征的情况下进一步提取空间特征,提高了训练效率和损伤辨识准确性。通过充液圆筒振动放水实验模拟火箭飞行状态下的燃料消耗,并基于自主构建的数据集和公用数据集对LSTM-ResNet、LSTM、ResNet以及ResNet-LSTM网络进行了训练,训练结果表明,LSTM-ResNet组合网络无论在传感器是否存在故障的情况下都具有更好的性能,损伤检测精度更高。     

基于两类指数不完全数据的最优等间距设计

对来自指数分布总体的类不完全样本：分组样本与一次性样本，当观察时间为等长时，本文研究了最优时间区间长度问题。这种研究是基于渐近方差达到最小的原则。     

正态可靠性下限及容许限系数的插值问题

本文对利用正态单边和双边容许限系数表查算:正态单边和双边可靠性下限、单边和双边容许限系数,提供了一种精度很高、计算简便的插值方法。这扩展了单边和双边容许限系数表的适用范围。对于单边、双边可靠性下限及单、双边容许限系数等国际的编制、修改及应用,提出了指导性的改进意见。     

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。     

某类四阶非对称微分算子的正则性

本文处理如下四阶非对称微分算子A_λ,A_λ:K(i,j)→A_λK(i,j)的正则性。对于对称微分算子的传统处理,是利用紧算子的重要性质与E.C.Tichmarsh的函数论方法。对于非对称算子,类似的方法会遇到若干麻烦。然而当采用先验估计法,特别利用Opial不等式与内插不等式后,则能比较容易地得到A_λ的范数下界估计及一系列的正则性结果。     

AMSAA-BISE模型多台系统的同步可靠性增长

本文推广了 AMSAA 模型,讨论了多台系统进行同步可靠性增长的情况。给出了定数及定时截尾时,Weibull 过程参数的最大似然与无偏估计,MTBF 的区间估计。本所领导将之命名为 AMSAA-BISE 模型(Beijing Institute of Structureand Environment),该模型已被航天部标准所采用。