刚度随机失谐叶盘结构概率模态特性分析

基于典型叶盘结构的集中参数模型和Monte Carlo数值计算,分析了刚度随机失谐叶盘结构的概率固有特性.给出了叶盘结构的扇区两自由度集中参数模型,计算并说明了其基本频率结构特性,根据叶盘结构模态振动物理背景,提出了一个定量表征模态振型局部化程度的指标一模态局部化因子,分别计算了不同随机刚度失谐叶盘结构固有频率和模态振型局部化的统计特性,讨论了失谐因素的影响规律等.研究表明,叶片和耦合刚度的失谐影响的频率区间有着明显的不同,并在其影响频段内模态局部化因子会出现"突变"的现象.      

反舰导弹中/末制导交班点目标捕捉方法研究

为了提高对目标的捕捉概率,研究了反舰导弹中末制导交班点的选择问题。首先对中制导的散布概率区和目标的散布概率区建模,并得出反映中/末制导交班点捕捉概率大小的目标函数;在此基础上,利用遗传算法对该目标函数寻优,得出反舰导弹的最佳交班时刻和交班状态。全弹道数字仿真验证了该方法可有效地提高一类反舰导弹的捕捉概率。     

航空装备备件需求量的概率区间计算方法

科学合理地解决备件配置问题一直为人们所瞩目,备件配置数量的多少不仅影响装备的维修甚至影响装备的战备完好率。计算备件需求量的传统模型是概率模型,然而概率模型中的分布参数往往有一定程度的不确定性。本文对概率模型中含有有界不确定参数的备件需求量计算问题进行研究,根据航空装备备件的分类,分别提出了寿命服从指数分布、正态分布和威布尔分布部件的备件需求量的概率区间确定方法。所提出的方法较好地解决了分布参数有界不确定时航空装备备件的配置问题并能够充分保证备件的保障率,进而提高航空综合保障水平。最后,通过数值算例说明了该方法的有效性和实用性。     

基于当量概率密度函数的模糊可靠性分析方法

实际工程中,结构系统的属性以及所受外载荷常常具有随机性和模糊性的特点。对于功能函数中含有模糊分布参数(FDP)的随机变量问题,如何准确且简便地评估其可靠性,是十分重要的。依据随机性和模糊性的基本概念,提出了当量概率密度函数的模糊可靠性分析方法。以FDP的隶属函数为基础,构造FDP的先验分布,应用Bayes理论,得到含有FDP随机变量的当量概率密度函数,并推导出具有常用隶属函数的FDP随机变量的数学期望和方差。这样就把含有FDP的随机变量处理成常规随机变量,进而可以应用传统的可靠性方法来分析结构的可靠性。本文所提方法解决了功能函数中含有多个FDP的随机变量时,模糊概率计算困难的问题。最后通过算例,与常用的模糊概率的可靠性分析方法进行比较,来验证本文算法的有效性。     

基于潜在成分的时变系统损伤的概率神经网络分类

提出了一种新的时变系统健康监控的损伤分类方法。将函数级数时变自回归平滑时序模型应用于时变系统的振动信号,以估计TAR／TMA参数和革新方差。这些参数是时间的函数,将它们在以特定的基函数构成的某种函数子空间上展开得到相应的投影系数组。所估计得到的TAR／TMA参数和革新方差可进一步用来计算潜在成分（LCs）,将LCs用于健康评估比原来的参数更具信息。并将LCs联合并归化为数值得到特征集,输入概率神经网络（PNN）进行损伤分类。为了评价该方法,对一个时变系统进行了仿真,以各种不同的质量和刚度减少来模拟不同的损伤类别。算例表明：该方法能够在时变系统的背景下对损伤进行归类。     

维修人为差错控制方法探讨

利用类似MSG-3的逻辑、分类方法,借鉴风险评估的思想构建人为差错控制模型。根据人为差错基本理论以及维修管理经验,通过减少维修机构工作载荷及维修机构人为差错概率,构建“维修机构人为差错控制框图”和方法。结果证明,本文建立的模型（方法）基本覆盖了一般维修单位的人为差错控制环节,并具有系统性、预前性、持续性,在笔者所在的维修单位应用良好。     

基于BBN的故障定位技术

故障定位的目的是帮助程序员寻找引发失效的原因或故障位置,以加快调试过程.故障和失效间的关系往往非常复杂,难以直接描述故障到失效的转化.分析了采用差异分析的方法,提出基于可疑模式,构建故障推理贝叶斯网络,节点由可疑模式及其方法调用者构成;介绍了贝叶斯网络构建算法,各个相关概率的定义及BBN(Bayesian Belief Network)中各个边的条件概率计算公式.基于推理算法,得到包含故障的模块,并计算得到每个模块包含故障的概率.提出评价方法,并进行了实验验证,取得了平均0.761的定准率和0.737的定全率,定位结果良好有应用价值.     

基于Bayes理论的航空发动机涡轮叶片维修决策研究

为了更可靠、更经济地实施涡轮叶片维修决策.本文探索了Bayes统计推断理论在维修中的应用.通过仿真试验,对比分析工程维修人员常规情况下根据历史维修经验和通过采样对叶片维修策略的选择.试验结果表明,运用Bayes统计推断理论,为航空公司决策者或维修人员进行维修决策选择提供了方便,同时证明该方法的可行性.     

一种基于随机集的模糊观测的多目标跟踪算法

为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊 观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概 率假设密度(probability hypothesis density,PHD)粒子滤波方法。这种方法首先利用 粒子滤波预测和更新随机集的PHD,然后估计目标数N,最后找出N个PHD最大的点就 是多目标的状态估计。在相同的仿真环境中,用这种方法与用重心去模糊器进行去模糊处理 后的观测数据同时跟踪目标数变化情况下的多目标,并进行了比较,结果表明,模糊观测多 目标跟踪的PHD粒子滤波能稳健跟踪目标数未知或随时间变化时的目标状态和目标数,性能 好于去模糊情况。     

基于迭代信息传递的PN码快速捕获方法研究

在扩频通信系统中,低信噪比情况下,长伪码序列的快速捕获成为急需解决的一个关键问题。为了解决该问题,提出一种基于迭代信息传递算法的伪码快速捕获方法,给出了该算法伪码快速捕获的原理和实现方法,仿真分析了该方法的捕获性能。该方法采用软件实现,实现的复杂度较低。仿真结果表明该方法具有较快的捕获速度,较高的捕获概率,并能够在低信噪比下稳定工作。