高拱坝失效模式与失效概率

为克服高拱坝确定性安全评价中不考虑随机性、不进行风险分析的弊端,提出研究超静定结构高拱坝的失效模式、利用失效概率与失效风险值对高拱坝进行风险评价。在分析洪水、地震和材料老化等造成高拱坝失效原因的基础上,利用故障树分析法探索出高拱坝具有失稳溃坝、剪滑垮坝、超量开裂以及人为毁坝等4种主要失效模式;从产生载荷参数随机数、获取随机变量的分布规律和建立失效模式的状态函数等方面研究了高拱坝单个失效模式与系统失效概率的计算方法。计算了某高拱坝剪滑失效模式的失效概率。     

飞行器多因素突发性灾难事故的预防及其算法

 首先指出多因素引起的突发性灾难事故现仍偶有发生,虽然其发生次数不多,但性质是严重的。阐明多因素失效灾难性事故的预防方法,提出有工程实际意义的截断事故链中关键链的概念与方法,提出与建立针对多因素失效的可靠性分析方法,并提出如何在飞机上建立相应的健康监控设施及其算法。     

高维小失效概率下的改进线抽样方法

 针对隐式极限状态方程的可靠性分析,提出了一种基于失效域样本模拟的高效线抽样法。该法采用马尔可夫链来快速得到失效域中的条件样本,利用这些失效域中的样本可以得到线抽样的重要方向,并且这些样本还可以作为线抽样的样本,来得到隐式极限状态方程失效概率的估计值。由于该法可以较准确地得到线抽样方法的重要方向,因此线抽样的效率可以得到提高,另外失效域的样本又可以作为线抽样的样本,从而进一步降低所提方法的计算工作量。算例表明所提算法的计算精度和效率均高于传统线抽样方法。     

全样本场合几何分布产品步进应力加速寿命试验TFR模型下的统计分析

本文首次将步加试验中的损伤失效率模型应用于离散型寿命分布场合,给出了TFR模型几何分布产品全样本场合多步步加试验下参数的极大似然估计。并通过一例子来说明方法的可行性。     

火箭级间段连接螺栓失效数值模拟

火箭级间段采用多个螺栓盘式连接,在高速飞行过程中,箭体受横向异常载荷的作用,导致连接螺栓相继失效.本文利用非线性有限元软件ABAQUS,对单个螺栓的失效进行数值模拟（包括无螺纹单螺栓应力模型和有螺纹单螺栓破坏模型）,计算得到的失效破坏载荷与试验测定的破坏载荷进行对比.考虑火箭全箭飞行过程中遭受的横向异常载荷,对级间段连接螺栓的相继失效进行数值模拟.     

典型系统的区间可靠性分析

在已知系统组成单元的区间可靠度或单元区间失效概率前提下,根据扩张原理,利用区间分析方法,分析了串联系统、并联系统、先串后并系统、先并后串系统、r/n(G)系统等典型系统的区间可靠性。基于区间数比较的可能度公式,提出了准一致性概念。分析了典型系统的区间可靠度特性与其点可靠度特性之间的准一致性。这一结果进一步完善了系统区间可靠性分析理论。     

基于磨粒分析方法的发动机磨损故障智能诊断技术

磨粒是研究磨损状态时最直接、最重要的信息元，通过对滑油中的磨粒进行监测与分析来判断机械设备的磨损情况，可以预防并监测机械设备的磨损故障。本文运用显微形态学方法建立了一套磨粒显微特征描述体系，以提取磨粒信息并进行磨损故障的模式识别；并结合摩擦学理论和人工智能方法，实现对发动机磨损故障的智能诊断和预测。     

遂宁机场起落航线发动机失效处置探讨

分析遂宁机场起落航线飞行区域地形特点以及单发飞机飞行性能数据,探讨起落航线迫降路线,为管制指挥与机组飞行准备提供参考,对确保飞行安全有重要的意义。     

考虑瞬态特性的无人机自适应容错控制设计

针对固定翼无人机纵向轨迹跟踪控制问题,基于反馈线性化和模型跟随控制设计基础控制器,实现无故障情况下闭环系统的稳定和轨迹渐近跟踪控制。考虑固定翼无人机的执行器可能发生不同类型及大小的故障,分别针对各种不同故障模式设计与之对应的补偿控制器。为综合解决执行器故障的多重不确定性问题,采用加权融合与自适应控制相结合的方式设计综合控制器结构,并对与故障相关的控制器参数进行估计。最后,通过在基础控制器设计中添加H∞补偿项,以抑制故障补偿控制器参数估计误差对闭环系统输出跟踪性能造成的不利影响。理论分析和仿真结果表明,所提出的控制方案不仅能保证闭环系统的稳定性,而且在发生不确定执行器故障的情况下,固定翼无人机姿态控制系统输出能渐近跟踪给定的参考模型输出,通过设计适当的H∞补偿器参数可以改善故障补偿控制过程中的瞬态性能。     

基于自适应Kriging代理模型的交叉熵重要抽样法

对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题,本文提出了一种交叉熵重要抽样（CE-IS）方法结合自适应Kriging （AK）代理模型的求解方法（CE-IS-AK）。所提方法基于交叉熵原理,用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数,并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新,从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外,本文还改进了CE-IS方法的收敛准则,避免了方法的冗余迭代,扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型,因此,本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法,本文方法中引入了重要抽样的思想,因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下,大幅缩减小失效概率计算时样本池规模,并且由于利用了混合高斯模型,因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。