纤维增强树脂基复合材料结构的优化设计

综述了国内外纤维增强树脂基复合材料结构优化设计的研究成果与发展状况,内容涉及到层合板壳结构以及夹层结构的屈曲、振动、可靠性、结构强度以及多级多目标等问题的优化设计。文中还涉及到发动机复合材料构件优化方面的一些研究成果,给出了其优化设计的网络框图。论文最后对复合材料结构优化设计当前存在的主要问题和今后发展方向作了分析,并指出今后的研究方向：（１）多级多目标多学科的优化设计,不仅涉及到基本理论、建模和方法,而且更加强调工程实际问题;（２）发展相应的软件专家系统,更加强调软件面向对象编程和 Ｃ Ａ Ｄ 技术的应用;（３）注重探究快速有效的优化算法以及探究随机优化和可靠性优化技术,从而快速有效地获得对优化设计点的可靠评价等。     

幂律过程拟合优度检验的功效比较

幂律过程常被用于描述复杂系统的可靠性增长模型和可修系统的可靠性分析。本文考虑定数截尾场合幂律过程的７种拟合优度检验统计量,在备选假设为对数幂律过程时,比较了这７种检验法的功效。大量随机模拟计算表明,当ｒ在较宽的范围内,Ｆ检验法的功效比其余６种检验法都要高。     

概率安全评定方法的计算程序及其工程应用

考虑四种主要随机因素：载荷（作用应力）、缺陷尺寸、断裂韧性、流变应力等参数的不确定性,针对较为常见的焊接结构型式,如平板、球罐、圆柱形容器等结构上可能存在的不同缺陷类型,基于双判据失效准则,编制了较为通用的含缺陷焊接结构概率安全评定程序。对国产ＣＦ－６２钢制容积为１５３１ｍ３的球罐可能存在的缺陷进行了概率安全评定,通过对评定参数的敏感性分析,指出了影响其可靠性的关键因素。     

Ψ(t)R_0──复合非时齐单调Poisson过程模型结构可靠性当量正态设计

本文讨论抗力Ψ（t）R0,荷载效应为强度函数λ（t）＝ae－bt,（t≥0,a,b＞0为实数）的复合非时齐单调Poisson过程结构可靠性模型。获得非时齐非增Poisson过程和非时齐非降Poisson过程样本函数最大值概率分布及统计参数估计。同时获得抗力Ψ（t）R0,其中R0～N（μR0,σ2R0）为初始随机变量,Ψ（t）＞0是t的单调递减连续实函数;荷载效应为复合非时齐单调Poisson过程模型结构可靠性当量正态设计表达式。     

基于遗传算法的飞行管理系统余度配置优化方法

余度设计是飞行管理系统研制过程中提升其安全性的主要手段之一。针对余度设计受制造预算(经济性)与使用阶段维修保障资源消耗(可靠性)的制约问题,基于飞行管理系统的安全性、基本可靠性及经济性数学模型,利用改进后适用于整数优化的遗传算法,提出了一种以安全性为目标、基本可靠性与经济性为约束的余度配置优化方法,并以实例说明其适用于较为复杂系统的余度配置优化。经过敏感性分析发现,安全性指标最优值随着基本可靠性约束下限的提高而降低,随着经济性约束上限的增加而增加。2种约束条件对优化目标竞争约束,在同一时刻只有1种约束条件起主要约束作用。     

定数截尾试验下双参数指数寿命分布尺度参数的EB估计

本文讨论了在无替换定效截尾试验方案下,当产品寿命为双参数指数分布时,尺度参数(失效率)久的经验Bayes(简记EB)估计问题及其收敛速度。设在给定λ,μ下,产品寿命T服从双参数指数分布,其概率密度为 受试产品有n个,试验中前r个产品依次出现的失效时间为t_(1)≤t_(2)≤……≤t_(r)。令 则(x,y)为(μ,λ)的充分统计量。记(x,y)的联合边缘密度为f(x,y),若取二次损失函数,则λ的Bayes点估计为 利用密度函数及其偏导数的核估计,构造出λ的EB估计为 φ_(1n)(x,y)与φ_(1m)(x,y)的Bayes风险分别为 在一定的正则性条件下,我们证明了 这表明,λ的EB估计的收敛速度q可任意接近于1/2。     

一种新的应变疲劳材质参数估算方法

本文根据金属材料的循环硬化/软化特性和由能量—寿命关系导出的有关应变疲劳材质参数的估算表达式,讨论并提出了一种用材料的静力参数估算其应变疲劳材质参数的新方法,文中称之为混合法。该方法简单、明了,与目前已有的通用斜率法、四点关联法及改进的四点关联法比较具有更好的应变疲劳材质参数估算精度。     

液压泵污染寿命预测技术研究

利用污染敏感度建模理论,建立液压泵污染敏感度分析模型.采用污染敏感系数来描述液压泵的污染耐受程度.结合实际情况推导得到液压泵的污染寿命预测公式,并对某型定量液压泵进行了寿命预测.绘制出液压泵污染耐受曲线,为液压泵的设计和系统构建提供了有效的依据.     

航空产品RMT数据管理系统框架设计研究

对航空产品的可靠性数据、维修性数据和测试性数据（RMT）的有效管理是保证飞机质量的重要途径,根据设备全寿命周期的特点和RMT数据管理内容,结合当前计算机技术,对飞机制造厂和研究所航空产品RMT数据管理系统的框架进行了设计研究。     

基于模糊神经网络的某型直升机可靠度预测

为了实现某型直升机可靠度准确预测,建立了基于自适应模糊神经网络的可靠度预测模型。该模型以故障间隔时间为输入,以可靠度为输出,通过模糊神经网络自适应训练获得适合直升机可靠度预测的故障间隔时间隶属函数。对模型进行检验取得了较好的仿真结果,与应用RBF神经网络进行可靠度预测相比速度更快,同时预测精度提高了98.4%。