一类二阶三点边值问题解的存在性

运用上下解方法,研究了一类二阶混合非线性边值条件的三点边值问题,通过构造了适当的非线性辅助函数工得到了解存在的充分条件,推广和改进了某些已知的结果。     

一种改进的航空发动机结构概率风险评估方法

针对航空发动机适航条款FAR33.75中关于发动机限寿件(ELLP)结构失效概率要求,提出了一种基于Kriging和蒙特卡罗半径外重要抽样(MCROIS)混合的结构概率风险评估方法。该方法针对ELLP高维、小失效概率事件以及极限状态函数为隐式、高度非线性的特点,利用Kriging元模型模拟隐式极限状态函数,然后通过主动学习迭代算法,计算最优点(MPP,最接近设计验算点的样本点),更新实验设计(DOE)并提高Kriging元模型的模拟精度。在此基础上,利用Kriging元模型确定最优抽样半径,构造半径外重要抽样密度函数,在最优抽样半径确定区域进行抽样,通过构造主动学习函数,使样本点更多落在抽样半径确定的球区域附近,加速失效概率计算的收敛,并构建了ELLP风险概率模型,解决了高维、小失效概率事件以及隐式、非线性极限状态函数的发动机结构概率风险评估难题,以某型发动机低压压气机轮盘为应用示例,与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法进行了对比,验证了该方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

民用飞机制造商的机队运行警戒值管理方法及应用

民用飞机制造商为充分了解和掌握机队运行可靠性状况,针对每一种机型的机队设定适当的门限值,将机队每个月的运行可靠性指标值与该门限值进行比较,从而快速掌握机队警戒状况,这是可靠性分析中基本的分析模式,其中门限值即警戒值。阐述了民用飞机警戒值的管理方法,详细说明了警戒值从计算、审批、修订到最终生效的整个管理流程,并对警戒值管理方法在ARJ21-700 飞机试飞过程中的应用进行了介绍。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。      

面向适航要求的涡轮发动机限寿件概率失效风险评估方法

为了满足适航规章关于民用航空涡轮发动机限寿件的要求,通过综合分区概率统计、应力-强度干涉理论、线弹性断裂力学等方法建立了限寿件失效的概率风险评估数学模型,确定了模型的数值解法,开发了计算程序,并结合咨询通告中所提供的校准算例完成了模型的验证工作.评估结果表明,寿命期内不进行无损探伤检查和在10000循环进行一次检查的限寿件示例失效风险分别为1.45×10-9次/飞行循环和1.0×10-9次/飞行循环,完全符合校准算例,表明了评估方法能够反映适航规章关于限寿件失效风险分析的要求.      

TC6钛合金超塑性变形

对TC6钛合金在800~900℃温度区间内,分别进行应变速率为0.0001~0.1 s-1的恒应变速率法拉伸实验和最大m值法超塑性拉伸实验,获得拉伸过程应力-应变曲线,并采用金相显微镜对拉伸后断口附近显微组织进行分析。结果表明：TC6合金表现出良好的超塑性性能,随着应变速率或温度的升高,伸长率先增大后减小,恒应变速率拉伸时,在温度850℃、应变速率0.001 s-1条件下伸长率可达到993%;在同一变形温度下最大m值法拉伸能获得比恒应变速率法更好的超塑性,850℃时伸长率达到1353%;TC6合金在超塑性变形过程中发生了明显的动态再结晶,并随着应变速率和温度的升高动态再结晶行为增强。     

命中精度Bayes推断中基于P值的验前可信度建模

在对散布参数验前可信度的定义与必要性进行分析的基础上,给出了给定散布参数（方差）的P值计算模型,构建了一维散布分析时验前分布可信度的P值模型,给出了验前P值与验前可信度的定义,并对其变动情况进行了阐述,给出了验前分布的拒绝条件.对二维散布分析条件下的验前可信度分析,分别构建了验前P值的独立求解模型和集成求解模型.并从0.05,0.2,0.4区分的数据区间,给出了验前分布选择的原则和要求.基于案例比较可见,验前可信度能较为显著地完成验前分布的差异化比较,相对现有的仅对验前可信度的定性说明,基于P值的验前可信度建模与计算,不仅能完成验前可信度的量化计算,而且能从概率的角度对验前分布选择的正确性进行假设检验.      

改进的风险优先数(RPN)分析方法

针对工艺故障模式影响分析(PFMEA,Process Failure Modes and Effects Analysis)中风险优先数(RPN,Risk Priority Number)分析方法存在的缺陷,在分析导致这些缺陷的原因的基础上,提出了一种基于费用及发生概率的定性与定量相结合的RPN分析方法.该方法中定性分析部分以传统RPN分析方法中的严酷度等级评价为基础,对工艺故障模式的严酷度等级进行评价;定量分析部分以故障模式发生后导致的费用损失的期望值作为RPN值.改进后的RPN分析方法中,定量化的数据使得风险排序更为客观、准确.最后,使用改进后的RPN分析方法对相控阵雷达中某组件的滤波器装配工艺进行了PFMEA分析,取得了良好的效果.      

Risk Theta*:一种基于地形危险度的任意航向路径规划算法

提出了一种基于地形危险度的任意航向路径规划算法——Risk Theta*。首先以星球表面地形特征统计分析为基础提出了地形危险度指标,并建立地形危险度地图。在此基础上应用Basic Theta*搜索,以危险度最低为方向搜索最优路径。仿真实验证明,该算法能够在栅格地图上找到比A*和Basic Theta*算法危险度低得多、长度相当的任意航向路径,既显著提高了巡视器的安全性,又满足了星球巡视探测对任意航向行驶的迫切需求,因此具有较强的实用性。     

大型复杂项目风险建模与熵决策

对复杂系统规模庞大、结构复杂、风险众多从而难以进行决策的问题,提出了分级建模、风险过滤、风险评价和熵决策的复杂项目风险决策思路.应用分级全息建模技术辨识系统风险,开发了一个卫星系统研制项目的风险识别模型,克服了单一模型描述风险源的局限性;通过风险过滤、评级和管理技术对已经识别的风险进行定性和定量的度量,对风险进行分级,确定了关键风险;利用熵决策模型对关键风险进行评估和优选,得到最优决策方案.在此基础上开发了一个卫星系统研制项目方案选优决策的案例对该过程进行了分析,为大型复杂项目风险决策、重大工程项目方案择优决策提供了一条新的思路.