多视场星敏感器结构参数标定方法

提出一种基于星间角距不变原理的多视场(FOV)星敏感器结构参数标定方法.这种方法以欧拉角表征多视场星敏感器各个子视场之间的旋转关系,利用识别得到的各个视场星点的坐标信息和赤经赤纬信息,计算出多对星光矢量来建立标定模型和目标函数,然后使用L-M算法优化目标函数并解算出各个子视场之间的结构参数.此方法不需要外部姿态测量仪器辅助,可用于在轨和地面标定.在全天球随机抽取多个姿态生成多视场的仿真星图用于标定,并采用星内角统计偏差作为结构参数标定精度的评价指标.这种方法能够准确求解多视场星敏感器的结构参数.星内角统计偏差的平均值在星点位置噪声标准差为0.1像素的仿真试验中为1.3",在外场观星的实际试验中为6.4".      

复合材料层合板宽度尺寸效应的混合模型

研究了影响复合材料层合板强度尺寸效应的两个主要影响因素:统计尺寸效应和自由边效应。统计尺寸效应采用经典的Weibull最弱环理论描述。提出了"废宽度"的概念,将自由边效应和最终失效强度联系起来。综合这两种效应,得到了影响纤维增强复合材料(Fiber reinforced plastic,FRP)宽度尺寸效应的混合模型。引用D Kujawski的试验数据对混合模型进行了验证,结果表明:混合模型能够准确地预测不同宽度试件的最终失效强度。     

A Fault Sample Simulation Approach for Virtual Testability Demonstration Test

Virtual testability demonstration test has many advantages,such as low cost,high efficiency,low risk and few restrictions.It brings new requirements to the fault sample generation.A fault sample simulation approach for virtual testability demonstration test based on stochastic process theory is proposed.First,the similarities and differences of fault sample generation between physical testability demonstration test and virtual testability demonstration test are discussed.Second,it is pointed out that the fault occurrence process subject to perfect repair is renewal process.Third,the interarrival time distribution function of the next fault event is given.Steps and flowcharts of fault sample generation are introduced.The number of faults and their occurrence time are obtained by statistical simulation.Finally,experiments are carried out on a stable tracking platform.Because a variety of types of life distributions and maintenance modes are considered and some assumptions are removed,the sample size and structure of fault sample simulation results are more similar to the actual results and more reasonable.The proposed method can effectively guide the fault injection in virtual testability demonstration test.     

基于预防性维修的APU性能评估建模与监控方法

当前民航领域对于辅助动力装置(APU)的维护方式主要有反应式维修和预防维修两种,但这两者都不能满足当前航空公司既要提升运行可靠性,又要节约维护成本的期望.本文将着重介绍APU的性能评估建模及监控方法.通过分析ACARS采样数据获得运行参数,应用统计分析获得关键参数以及参数修正数学模型.经过长期的数据分析获得关键参数阈值,从而评估APU性能.     

基于非参数假设检验的程序缺陷定位方法

调查了西门子测试集中的程序失败用例的规模和谓词评估偏差的分布.结果表明,中心极限定理的前提和参数假设检验的假设条件无法得到普遍满足.所以,已有的基于参数假设检验的方法存在潜在的问题.针对这一现象,提出了基于非参数假设检验定位程序缺陷的方法.实验结果表明,该方法在非正态分布的样本集上仍具有较好的适用性,且在缺陷定位效率上优于已有的基于程序谓词的缺陷定位技术.同时比较了基于2种常用的非参数假设检验模型的缺陷定位方法的效率.一种方法基于Kolmogorov-Smirnov检验,另一种方法基于Cramér-von-Mises准则.比较结果表明,在西门子测试集上,基于Kolmogorov-Smirnov检验的方法在缺陷定位效率上优于基于Cramér-von-Mises准则的方法.     

基于误差模型的权重二值神经网络近似加速

针对智能识别系统精确度和硬件复杂度之间的均衡设计问题,提出了一种基于误差统计模型的权重二值神经网络近似加速方法。在提出了一种获得高精度轻量神经网络的权重二值化处理算法基础上,引入近似加法器、消除乘法器以进一步提高能效。最终提出了一种系统级误差统计模型用于系统评估和优化设计,该设计能够分析和预测权重二值神经网络近似加速系统的最终精度。结果表明:该模型可以准确地预测系统精度,与仿真结果对比,相对误差在2.05%～3.07%。该模型预测用于指导相应软硬件的设计优化,可大幅提高设计的迭代速度。     

统计学习与知识发现

知识发现是将知识从隐性转化为显性的一个过程,它是知识管理的重要组成部分.为此阐述了利用统计学习的知识发现方法,以及统计学习中主要使用的分类学习,并强调了使用数据驱动指导知识构建的合理性和优越性,最后结合实例分析了几个主要的统计学习方法及其应用.     

基于小波的能源消费弹性系数预测方法

能源消费弹性系数反映了一个国家能源消费增长速度与国民经济增长速度之间的比例关系,是衡量一个国家能源利用效率的重要指标。鉴于数据中存在较多的噪声,首先用小波分析方法对数据进行滤波,然后用滤除了噪声的数据作为输入变量,用支持向量回归方法建模,并预测未来10年我国能源消费弹性系数变化的规律。实际数据检验表明,该预测方法还是可行的。     

毛细管内部核化过程分析

针对微细结构内部的核化沸腾特性进行理论和实验研究,利用统计理论分析并且导出受热工质内部沸腾发生所需的过热度,揭示出毛细管道内部空间尺度对核化的影响。实验中,对四种工质(去离子水、甲醇、乙醇、四氯化碳)在毛细管内部的沸腾现象进行了观察和测量,结果表明理论分析与实验观测结果吻合得较好。