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861.
功能分析与失效物理结合的可靠性预计方法 总被引:2,自引:0,他引:2
可靠性预计是产品设计、研发过程中的重要工作,全面准确的可靠性预计可以评价产品的可靠性水平,也可以为设计提供信息,指导设计。全面分析总结当前电子设备可靠性预计相关技术方法,以当前基于失效物理(POF)技术的系统可靠性预计方法中,并未考虑产品功能组成关系的缺陷为突破点,建立了一种以失效物理分析为基础,综合考虑电路功能组成关系的电子设备可靠性预计方法。该方法从电路功能出发,通过灵敏度仿真和主成分分析两种方法,确定对电路性能起主要影响的关键单元,再通过失效物理分析或统计规律明确单元的失效概率分布,通过混合分布获得系统的分布,得到系统可靠性指标。最后以某航空机电产品的电源电路为案例,对本预计方法进行验证。 相似文献
862.
863.
限带白噪声过程雨流幅值分布 总被引:3,自引:1,他引:3
为了在频域内解决限带白噪声载荷作用下结构的疲劳寿命估算问题,提出了限带白噪声过程的雨流幅值分布模型,并给出了参数估算方法。假设雨流幅值可以用双参数Weibull分布来描述,形状参数与带宽系数呈线性关系;尺度参数与均方根呈比例关系;比例因子与不规则因子呈线性关系。数值模拟结果表明:Weibull分布能够很好地描述限带白噪声过程的雨流幅值分布,分布参数能够根据随机过程的谱参数计算得出。 相似文献
864.
对贫油经由双级旋流器在突扩燃烧室内的旋流扩散燃烧反应进行了CFD数值研究。通过改变一级旋流器和二级旋流器的空气流量分配,定量研究了旋流杯内油气的局部混合和蒸发对双旋流燃烧特性的影响。结果表明,合理的气量分配使旋流杯内的油气具有较明显的贫油部分预混合预蒸发LPP效应;使燃烧室头部区域具有LPP燃烧特性:头部燃烧区位置和结构合理,温场峰值低且比较均匀,产生较少的NO污染物。相关计算结果与试验结果相符合。 相似文献
865.
866.
针对某两级低压涡轮的弯扭叶片进行气动性能影响的数值研究,通过对比分析不同弯角和不同类型弯叶片的流场,认为级环境下弯叶片需根据具体载荷分布条件匹配设计.对于研究两级涡轮,第一级静叶反弯、第二级静叶正弯具有相对最优的气动绝热效率,J型弯相比对称弯改善负荷分配,降低二次流损失和激波损失,且小弯角叶片表面压力分布更均匀,流道中部熵增更小,性能高于大弯角叶片. 相似文献
867.
为了对航空发动机结构件使用可靠性进行分析,需要对基于固定任务混频的寿命相关载荷的分布特性进行研究.采用数理统计的方法根据独立同分布中心极限定理对飞行载荷的累计过程进行了研究,推导了载荷累积函数的分布,从理论上证明了基于固定任务混频的寿命相关累积载荷,随着飞行剖面的累加而趋于正态分布.给出了基于固定任务混频的寿命相关载荷的分布特性算法,采用数学试验的方法用4个算例对基于固定任务混频的飞行过程进行了模拟,从而对理论分析的结果进行了验证.分析表明载荷累积函数的变异系数随累积飞行剖面数增加而下降. 相似文献
868.
机翼的气动特性决定了一架飞机的经济性、安全性、舒适性以及环保性,而机翼的气动设计问题十分复杂,需要满足合理的机翼气动设计准则,才具有工程实用价值。基于计算机辅助工程(CAE)的机翼优化设计方法需要较少的人力成本,但无法保证气动设计准则得到满足,其结果仍需大量的后续修改工作。因此,当前实际工程应用中,机翼的设计仍然在很大程度上依赖于设计人员的经验,需要大量的人力。为了提高机翼优化设计结果的工程实用价值,进而减少后续人工设计工作量,提高机翼气动设计的效率。首先对机翼表面压力分布进行分析;然后根据机翼气动设计准则,在传统升阻特性目标函数的基础上,构造新的目标函数;最后将这个新的目标函数代入优化过程。研究结果表明:升阻特性难以全面地描述机翼的气动特性,以其为目标函数无法保证设计结果满足气动设计准则,不具工程实用价值;而根据机翼气动设计准则构造的目标函数能够在优化过程中保证设计准则得到满足,有效提高设计结果的工程实用价值;同时,与传统直接以升阻特性为优化目标的优化过程相比,该方法引入的额外计算量可以忽略不计。 相似文献
869.
基于支持向量机的发动机性能衰退指标分类和预测 总被引:1,自引:0,他引:1
基于支持向量机几何距离建立表征发动机性能衰退程度的指标,并基于相空间重构理论对该指标进行多步预测,表明回归支持向量机结果优于神经网络预测结果。利用主元分析、核主元分析方法对发动机性能特征量约简并提取其主元,得到核主元分析的分类效果更好。利用交叉验证的方法优化分类支持向量机和核函数中相关参数,给出发动机性能衰退指标曲线。通过建立统计量的方法分析发动机性能变化,确定性能变化关键点。所得结论对做好发动机维护保养工作,延长发动机使用寿命具有一定的指导意义。 相似文献
870.
合成孔径雷达(SAR)图像的低信噪比和乘性相干斑噪声给SAR图像的边缘检测带来了极大的困难.通过引入广义高斯(GG)分布作为局部均值功率的先验分布模型,给出了局部均值功率在最大后验概率(MAP)意义下的最优估计,进而提出一种新的SAR图像边缘比率检测算子.利用以梅林变换为基础的对数累积量(MoLC)方法估计GG分布的参数,在此基础上给出一种局部均值功率MAP估计和GG分布参数估计的联合迭代求解方法.利用SAR实测数据对本文提出的边缘检测算子进行仿真验证,并将其与平均比率(RoA)算子和指数加权均值比(ROEWA)算子进行了对比,结果表明该算子可以有效克服相干斑噪声的影响,边缘定位准确且虚假边缘明显减少. 相似文献