“田口式质量损失函数”的应用

利用质量损失函数，讨论产品质量波动给社会带来的损失，并将其应用于企业生产中，使企业改进了产品质量，提高了效益。这说明，在质量管理中，解决“质量”问题时，必须把改进质量的焦点移向产品的设计和开发阶段，即从以往的“产品出厂后的检查或加工过程中的控制”的质量观，推向“产品设计阶段的优化”，从“下游管理”转向“上游管理”，使产品设计或加工过程设计成为保证产品质量优化的关键。     

神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能     

一种用于可靠性参数指标分配的新方法

提出了一种按组成系统的各单元任务失效率比例，并考虑各单元的重要度来分配系统可靠性参数指标的新方法；给出了分别以失效率、平均故障间隔时间表达的分配比例因子及分配公式。该方法是ＡＧＲＥＥ分配法的改进。文末举例说明该方法的应用及其分配结果的合理性     

考虑摩擦的空间抓捕过程碰撞动力学分析与控制

目前针对空间抓捕中的碰撞进行建模的方法中很少考虑摩擦因素。然而,摩擦作为碰撞过程中不可避免的现象,对碰撞动力学响应及整个空间抓捕任务有着不容忽视的影响。文章结合库伦摩擦理论和拉格朗日乘子法,建立了同时兼顾滑动和粘滞状态的摩擦模型,然后将求解到的摩擦力与碰撞力进行矢量合成,作为对碰撞模型的修正。另外,针对碰撞过程对机器人姿态产生的干扰,利用反 馈线性化设计了解耦控制器对基座姿态漂移进行稳定控制。数值仿真采用一个平面2灢DOF空间机器人,利用动量和动量矩守恒定理验证了动力学模型的正确性,同时基座姿态控制结果收敛说明了控制器的有效性。     

结冰飞机非线性稳定域确定及安全操纵方法

结冰会恶化飞机的动力学特性,造成飞行包线收缩,威胁飞行安全,研究结冰后飞机的非线性稳定域变化对于驾驶员操纵应对策略设计以及飞行安全的提高具有重要意义。以NASA的GTM为案例飞机,首先对飞机气动参数进行多项式拟合,同时结合结冰因子模型,建立了飞机在结冰条件下的纵向通道动力学模型;然后通过分岔分析方法对飞机在不同程度结冰条件和操纵指令下的飞行状态变化进行了研究,并将其用于指导驾驶员操纵,同时考虑到分岔分析方法的局限性,利用微分流形理论确定了飞行系统的非线性稳定域,并将其作为飞行安全边界;最后针对结冰情形,提出将分岔分析方法与微分流形理论相结合共同用于操纵指导,并进行了操纵时域验证。研究结果表明,结冰会使安全边界收缩,在小扰动的作用下都可能使飞行状态超出安全边界。随着结冰程度增加,飞机的稳定性质甚至会发生变化,此时飞行状态将很难维持在原有的安全边界以内,提出了通过指导驾驶员操纵指令变化使飞行状态到达新的安全边界。研究结果对于飞行安全操纵及边界保护都具有一定的指导意义。      

D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用

近年来,许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法,最常用的算法是贝叶斯决策检验法,国际上已提出将证据理论用于数据融合,但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ方法是对Ｂａｙｅｓ决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知及精确反映证据收集过程等方面显示了很大的灵活性。文中阐述了Ｄ－Ｓ证据理论的数学性质,给出了可信度公理及Ｄ－Ｓ综合规则,并进行了计算机仿真实验,实验结果说明这种判决方法非常实用,用于数据融合算法非常有效     

基于行动理论的智能体模型

结合BDI模型和情境演算的优点构造了一个agent模型。在agent模型中,agent的心智状态由状态信念集、效应规则集、可行规则集、策略规则集和意向集组成。如果agent的心智状态是信息完全的且在流中添加情境变元,则它将成为Reiter提出的基于情境演算的行动理论,所以此agent模型既能表示agent的心智状态又能进行行动推理和规划,最后,文中提出了具有完全信息的agent实现目标的一种运行方式     

考虑分布参数依赖的风险混合不确定性分析方法

在定量化风险评估中,针对变量分布参数存在依赖时的混合不确定性传播问题,提出一种考虑分布参数完全依赖、部分依赖以及独立传播情形的双层混合不确定性刻画与传播框架,内外层分布参数不确定性分别用概率分布与可能性分布刻画,采用蒙特卡罗模拟法与模糊扩展原则相结合的数值求解方法。针对认知不确定性分布参数依赖性,构建了统一的认知不确定性分布参数依赖性模型,并给出依赖性系数的概念。为实现认知不确定性分布参数独立性采样,设计了基于D-S证据理论与随机集相结合的不确定性传播算法,相比于概率刻画下的双层蒙特卡罗方法,计算代价有效降低。以某型氢氧发动机贮箱共底漏气率为算例,验证本文方法的有效性与可行性。     

经典模型降阶方法述评

大系统模型降阶是一个活跃的研究领域,比较成熟的经典降阶方法主要有;Pade逼近法,时间矩法,连分式法,Routh逼近法及混合法等。本文综述了这一领域的现有文献,介绍了每种降阶方法的基本思想、优缺点和适用范围,特别指出了一些新的经典模型降阶方法的进展。文中最后提出了模型降阶方法的可能研究方向。     

大规模电路拓扑分析的Coates图分解法

针对大规模电路的拓扑分析问题,本文提出了Coates图的相关k-连接组的概念,得到了网络函数的相关k-连接组拓扑公式,从理论上研究了通过对Costes图的分层分解、逐层组合获得所需的相关k-连接组,从而对大规模电路进行拓扑分析的新方法。