系统可靠性评定的熵（法）近似限

将近代Ｓｈａｎｎｏｎ信息论的信息概念广义化,利用信息量的“可加性”特性和离散变量熵的一般表达式,并与可靠性工程理论相结合,推导了由成败型或指数型单元所组成的串、并联系统可靠性评定用的熵（法）近似下限计算公式。应用本文公式所得出的评定结果总是介于经典和贝叶斯（法）近似下限之间,既不偏于保守,又不过分冒进,相当令人满意     

液体火箭发动机故障数据库的设计与实现

讨论了液体火箭发动机故障数据库的设计思路及实现途径,以国内２１种液体火箭发动机试车及发射数据为基准,建立了初步的故障数据库,重点介绍了故障数据库的功能设计,结构设计和开发环境等内容。     

Review on anti-loosening methods for threaded fasteners

Threaded fasteners naturally tend to loosen under vibration, impact, or alternating thermal load. Various anti-loosening methods or strategies are widely applied for preventing loosening,including a few anti-loosening designs and anti-loosening structures. In this review, a variety of influencing factors that improved the anti-loosening ability and helped guide the anti-loosening designs of threaded fasteners are summarized. Second, the anti-loosening structures are classified into two categorie...     

FTA在末制导雷达故障诊断中的应用

阐述了 FTA 的原理及应用步骤,以某型末制导雷达天线子系统为例画出了其故障树。给出了定性分析和定量计算,论述了 FTA 在末制导雷达故障诊断中的可行性。     

基于决策树的涡轴发动机气路健康评估方法

为解决涡轴发动机退化模式多、故障样本大、分类困难的问题,将梯度提升决策树(GB?DT)算法应用于涡轴发动机气路健康评估.首先对涡轴发动机故障标签进行了拆解,针对每一类标签设计了一个分类器.通过特征重要度排序筛选了6个分类标签的输入特征,有效降低模型复杂度.通过遍历确定树的最优数量和深度,确保了分类的准确性.仿真结果表明...     

基于有序BDL树集的船舶电网潮流算法及执行时间分析

针对嵌入式船舶电力模拟训练系统在频繁模拟操作指令下对潮流计算的快速性需求以及嵌入式模拟训练系统极其有限的运算资源之间的矛盾,提出一种基于有序BDL树集的船舶电网潮流算法。该算法在常规回推前推法基础上对节点编号进行优化,将多电站船舶电力系统在实际开环运行模式下等效为由多个辐射状电网构成的有序BDL树集,树集中的每个有序BDL树包含单个电站中的主配电板层、配电层和负载层,并把发电机潮流整合入主配电板层,避免了常规潮流算法中节点编号突变问题。对该算法的时间复杂度分析结果及实际运行结果进行比较分析,证明该算法比常规船舶电网潮流算法更优。     

发动机双发失效空滑策略研究

双发失效是飞机在发动机试飞中可能遇到的最大风险。通过提前规划双发失效后的垂直、水平路径,让飞行机组在遇到双发失效特情时能按照预先规划的路径飞行,遵循最有利的能量使用,减轻机组在特情时的负荷和避免做出不良决策,以期降低双发失效风险带来的影响。     

基于故障行为的惯导产品贮存寿命试验设计

以典型惯导产品加速度计贮存寿命评估为例,提出了一种基于故障行为模型的加速退化试验设计方法,解决了缺乏预试验数据情况下试验应力水平设计的问题。在通过对产品特性和主机理分析基础上,确定表征产品贮存寿命特征参数及试验应力,构建了考虑材料等分散性的加速度计故障行为模型,用以描述参数加速时变规律的特性。在试验应力最高水平确定的情况下,基于给定置信度和故障行为模型,以高应力水平下退化量的置信下限与低应力水平下退化量的置信上限不交叉为原则,采用基于仿真的加速退化试验设计方法,优化确定低应力和中间应力水平,从而设计给出试验剖面,并给出了加速退化试验方案优选流程,最终从备选方案集中确定加速度计试验最优方案。通过实际案例分析,验证了该方法的有效性。      

某伺服实时控制软件SFMEA/SFTA

对某助推伺服控制软件开展失效模式影响分析(SystemFailureModeandEffectsAnalysis,SFMEA) 和故障树分析(SoftwareFailureTreeAnalysis,SFTA)。SFMEA 是一种自下而上的分析方法,用以辨识出一系列可能的软件潜在故障模式,并评估其对系统工作的危害性。SFTA 是一种自上而下的分析方法,其目标是识别出基本事件(底事件),而基本事件可导致系统产生其所不希望发生的顶事件。应用SFMEA和SFTA的主要目的是提高软件和系统的安全性及可靠性。