疲劳寿命估算的线性累积破坏率准则研究

介绍了一种新的疲劳寿命估算方法——线性累积破坏率准则,其物理意义明确,简单明了。在对恒幅载荷疲劳寿命统计分析的基础上,求出对应的疲劳寿命概率密度函数,从而利用线性累积破坏率准则可估算出变幅载荷下结构的疲劳寿命。线性累积破坏率准则没有限定试验条件和疲劳寿命分布形式,因此对一般环境下和腐蚀环境下的疲劳均具适用性。利用两组疲劳试验数据对该方法进行了验证,结果表明在中值寿命附近预测寿命与实测寿命非常接近,精度较高、有较好的工程应用价值。     

随机集的概率假设密度粒子滤波

多目标跟踪问题中,当目标数已知时,可以用概率数据互联(PDA)或联合概率数据互联(JPDA)算法。而当目标数未知或随时间变化时,需要对不同目标数的跟踪进行比较。可以把目标集看作随机集进行讨论,目标数N是随机变量。随机集的跟踪通过有限集统计(FISST)理论来完成。文中讨论了用粒子滤波实现跟踪随机集的方法。实验表明,在杂波环境下,粒子滤波可以稳健跟踪目标状态和目标数。     

基于虚拟测量技术的模块化测量系统研制

机械产品的尺寸公差和形位公差是重要的质量检测指标,合格与否将直接影响产品功能。根据筒类工件的结构特点,搭建了基于虚拟测量技术的模块化测量系统,系统基于LabVIEW仪器平台开发主控制程序搭建外围硬件,解决了测量定位、传感器的选型、系统集成、测量程序开发等关键技术,实现了对尺寸公差与形位公差的同机检测。实验结果表明,系统检测精度达到99.80%,测量误差低于0.043mm,检测效率提高近3倍。     

基于可靠性数据的航材备件需求预测方法

航材备件的需求预测已成为装备综合保障领域研究的难点.主要对各部件寿命分布类型进行归纳与总结,建立多数零件服从寿命分布类型的需求预测模型,并对军机执行任务这一特殊情况建立了战损备件预测模型.以可靠性数据为研究基础,对正态分布、指数分布、威布尔分布等备件进行分类分析,根据实际情况逐步精确备件保障概率的取值.计算结果表明,方法能给出合理的备件保障概率和备件需求预测结果.     

民机复合材料典型结构件检修间隔的概率分析

民机复合材料结构在服役过程中的损伤主要来源于意外冲击,会大幅度降低结构强度,影响飞机安全.以某型飞机外翼为例,考虑运行过程中意外冲击损伤的产生、载荷超限和维护过程中损伤的漏检等因素,采用概率分析方法对结构失效概率进行分析,并计算详细目视检测方法对应的检修间隔.结果表明,计算得到的检修间隔略大于工程实际中"4C"值.此概率分析方法用来确定复合材料结构件检修间隔是可行的,并可以实现检修间隔的动态化调整.     

基于Kriging模型梯度解析解的改进一次二阶矩方法

改进一次二阶矩（AFOSM）法是一种基于功能函数梯度的结构可靠性分析方法,鉴于其对隐式函数的梯度较难求解,提出了一种基于Kriging模型梯度解析解的AFOSM方法,利用Kriging代理模型的解析表达式推导得到功能函数对输入变量的梯度解析解,为AFOSM中设计点的确定提供高精度的梯度信息。通过Kriging与AFOSM的结合,很好地解决了基于有限元模型的隐式情况下梯度计算量相当大、可靠性分析难的问题。数值与工程算例验证了所提Kriging梯度解析解的较高精确性,同时验证了所提基于Kriging解析解的AFOSM结构可靠性分析方法的正确性与较高精度。     

动态时频谱分析、探测和跟踪的随机有限集法

动态出现和消失多分量信号的时频分析问题一直是非平稳信号处理的难点之一。为此,提出了一种分析、探测和跟踪多分量信号的随机有限集法。该算法利用时频变换,如短时傅里叶变换或自适应谱估计法,以及多项式预测模型,将多分量信号的时频分析问题归纳成可利用随机有限集进行多目标追踪的问题。分析表明：借助于提出的初始权重赋值算法,以及谱分量幅度和频率的联合似然函数,就可利用高斯混合概率假设密度滤波器来实现对动态时频谱的分析、探测和跟踪。在仿真实验中,所提算法有效提升了动态时频谱的跟踪精度,其对微弱时频谱分量的探测能力,以及对载频差异的分析能力均优于文献报道的算法。     

防冰疏水微结构表面的设计

微结构表面具有出色的防水自净性能以及减阻性能,但目前超疏水微结构表面设计制备思路欠缺系统性,很多制备方法也比较复杂,在工程实践方面缺乏指导性。从工程制备的角度,概述了微结构表面设计的经典理论模型和国内外对微结构几何设计的理论研究,探究常用工程材料的理论本征接触角,通过力学平衡分析方法计算仿真确定疏水微观结构几何尺寸、几何截面外形,提出截面线长度及尺寸系数两个疏水微结构设计的参数,归纳了设计疏水微结构的流程,为制备疏水微结构或微结构模具提供理论基础。     

基于神经网络与果蝇优化算法的涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性设计

在对涡轮叶片低循环疲劳寿命概率分析的基础上,将广义回归型神经网络(generalized regression neural network,GRNN)与果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FFOA)结合,利用果蝇优化算法的多点全局的快速搜索能力来优化影响疲劳寿命的随机变量,进行涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性优化设计.优化结果表明:疲劳寿命的概率区间减小17.9%,对随机变量的敏感度降低,从而可以更精确地对疲劳寿命进行估计.计算结果验证了该方法在工程应用中的可行性.      

基于SPN的跑道利用率模型分析与研究

采用随机Petri网(SPN)建立了跑道系统运行约束方程;通过构造同构马尔科夫链建立了系统处于各种状态时的稳态概率表达式;改变变迁的触发速率,分析跑道利用率的变化情况。证明了模型的可达性、有界性,且不存在死点。