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131.
基于决策级数据融合的可靠性综合验证方法 总被引:1,自引:0,他引:1
可靠性验证试验是检验产品的可靠性水平是否达到要求而进行的试验,是一项重要的可靠性活动.价格昂贵或者可靠性水平较高的设备,按照经典的抽样方案进行试验,时间和费用几乎是不能承受的.为了解决上述实际问题,针对成功率的抽样检验方案,利用证据理论方法,研究了基于研制试验数据、可靠性评估结果和专家信息的基本可信度分配函数的构建方法,并给出了基于决策级数据融合的可靠性综合验证试验模型.同时,对可靠性综合验证模型的性质进行了讨论,确定了可靠性综合验证试验方案的存在性,并提出了方案的选取原则.模型可以广泛地利用研制信息,并可以统一给出基于不同分布类型和不同信息的可靠性综合验证试验方案.通过示例表明该方法可以利用各种研制信息,达到减少可靠性验证试验样本的目的. 相似文献
132.
为提高飞机翼面结构初步设计阶段的质量和效率,对飞机翼面结构的建模过程进行研究.定义了结构布局坐标系及构件位置参数引用规则,提出了基于模板的翼面结构快速建模的方法.选择适合的参数化工具开发了知识驱动的飞机翼面结构的快速设计系统,将设计方法、规则及专家经验等知识进行封装,实现了翼面结构的自动布局并生成布置模型.在此基础上针对模型不同单元的生成逻辑,分别进行了实体模型的建立,通过用户自定义特征(UDF, User-Defined Features)技术进行几何特征体的参数化建模,在布置模型基础上自动实例化.最后通过飞机机翼翼盒结构实例验证了方法的可行性和有效性. 相似文献
133.
面向深空探测这类型号任务,提出一种基于知识推理的航天器自主故障诊断的智能方法,采取直接线性存储的知识库结构、主动监测事实更新并触发推理以及基于散列算法的事实管理三项关键技术,适用于航天器硬件处理能力和存储容量受限的应用环境.采用C语言在基于TSC695处理器的嵌入式系统上实现了该故障诊断方法,实验的结果表明该方法有效. 相似文献
134.
针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性. 相似文献
135.
通过浮动催化化学气相沉积法制备连续碳纳米管薄膜,并将其原位沉积到单向碳纤维织物表面,手工铺层后借助真空辅助树脂传递模塑成型(VARTM)工艺制备碳纳米管-碳纤维/环氧树脂复合材料层压板,研究不同面密度的碳纳米管薄膜对层压板Ⅱ型层间断裂韧性的影响。结果表明,随着碳纳米管薄膜面密度的增加,层压板Ⅱ型层间断裂韧性先逐渐提高,当碳纳米管薄膜面密度为9.64 g/m2时,层压板Ⅱ型层间断裂韧性最佳,与原始层压板相比提高了94%。碳纳米管通过桥接树脂裂纹、从树脂中拔出等方式提高层间断裂韧性。当碳纳米管面密度超过临界值时,会引起树脂浸润困难,导致增韧效果降低。 相似文献
136.
提出了一种基于单目相机的小型多旋翼无人机的连续避障策略。所提出的方法包括深度估计和导航决策两个模块。其中,在深度估计模块采用条件对抗网络对无人机采集得到的RGB图片进行训练预处理,在导航决策模块采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法实现无人机的连续避障。在此基础上,对DDPG中的Actor网络进行改进,通过使用多模态网络代替原有策略网络,从而抑制无人机飞行震动,提高避障能力。最后,在Airsim仿真环境中进行测试,实验表明所提算法模型经过训练能够使无人机成功躲避障碍物并到达指定目标点,与原有算法相比避障轨迹得到明显改善。 相似文献
137.
138.
介绍了利用信息熵描述交战网络中信息总量的方法。根据作战任务实际完成时间与期望完成时间之间的关系描述了信息传递的质量。说明提高网络中信息总量可以缩小反舰导弹所在的不确定区域;提高信息传递质量可以提高舰艇编队反导作战预警雷达的探测概率,并结合具体作战想定给出实例仿真结果。 相似文献
139.
140.
通过飞行试验,研究了带辅助进气门的二元超声速进气道在亚声速低马赫数飞行时的内部流场分布及进气畸变等特点。结果表明,辅助进气流与进气道内主流掺混会在进气道内辅助进气门下游区域产生低总压区,引起畸变增加、总压恢复下降,并且进气量及引起的畸变随发动机转速的增大而增大,随马赫数的增加而减小,随飞行高度的变化则无显著差异;同时,侧滑角向左及向右增大时辅助进气产生的低压区范围以及进气畸变也会增大,而迎角变化时进气畸变及总压恢复变化不明显。另外,通过分析各试验点进气道出口低总压区的变化与流量系数的关联,确定了该型进气道辅助进气门打开及关闭状态对应的工作范围。 相似文献