载荷多次作用下的共因失效系统可靠性模型

研究了随机载荷作用次数对系统可靠性的影响,指出传统的可靠性模型并不能很好地反映载荷作用次数对系统可靠性的影响,运用载荷-强度干涉模型和顺序统计量理论建立了随机载荷多次作用下的共因失效系统可靠性模型.考虑系统中零件的失效相关性,在不作失效独立假设的前提下,运用系统级载荷-强度干涉模型建立了共因失效系统可靠性模型.根据随机载荷作用的统计学意义,运用顺序统计量理论建立了载荷多次作用时等效载荷的累积分布函数和概率密度函数,在此基础上,建立了随机载荷多次作用下的共因失效串联系统、并联系统以及k/n系统可靠性模型.     

随机集的概率假设密度粒子滤波

多目标跟踪问题中,当目标数已知时,可以用概率数据互联(PDA)或联合概率数据互联(JPDA)算法。而当目标数未知或随时间变化时,需要对不同目标数的跟踪进行比较。可以把目标集看作随机集进行讨论,目标数N是随机变量。随机集的跟踪通过有限集统计(FISST)理论来完成。文中讨论了用粒子滤波实现跟踪随机集的方法。实验表明,在杂波环境下,粒子滤波可以稳健跟踪目标状态和目标数。     

铝合金管材热态内高压成形研究

通过热拉伸实验研究5A02铝合金管材在不同温度下的力学性能.根据热拉伸实验结果进行管材热态液压胀形数值模拟,并进行初步的实验研究.数值模拟结果和实验结果表明,5A02铝合金管材的成形性能随着温度的升高而得到明显改善,理想成形温度为200～230℃.对数值模拟结果与实验结果之间的差别进行分析和讨论.     

CVI反应器内部气体流场的有限元模拟及优化设计

采用有限元计算方法,研究了CVI反应器内部的流场特征.对于形状简单的构件,构件的放置方式和阵列对气体的流动状态具有显著的影响.与横向阵列相比,纵向阵列能充分保证构件沿其长度方向流场均匀性,减小回流现象;在反应器中,随着纵向阵列试样数量的增加和分布均匀性的提高,气体流动速度增大,流场均匀性提高.减少反应器内部的自由空间,是提高流场品质和化学气相沉积效果的关键.基于减少反应器内部的自由空间的原则,针对杯形复杂构件,提出了通过加入与其几何形状相适应的导流板工装,有效避免了在构件内部和外部形成回流区,实现流场的优化设计.     

环形扩压叶栅流动非定常控制方法的PIV研究

利用合成射流发生器对于一台环形扩压叶栅进行了流动主动控制的探索,发现适当的非定常激励方式可以使得环形叶栅的总压损失明显减小。同时利用二维粒子图像测速仪(ParticleImageVelocimetry,简称PIV)测量了扩压叶片绕流流场。获得了不同攻角下,在不同的激励频率和激励强度下,流场结构的变化。结果表明非定常激励可以使叶片绕流流场结构发生明显变化。在合适的非定常激励下,扩压叶片的叶背分离流动得到明显抑制,尾迹漩涡的强度和尾迹宽度均明显减小,流线分布比无非定常激励时更加平滑。实验结果能够与环形叶栅时均总压损失的变化相吻合。对于这一非定常控制方法的作用机理也进行了初步的分析。      

飞行器性能数据的可视化研究

随着计算机编程和计算技术的发展,数据可视化技术已广泛应用于科学和工程计算领域.本文以飞行器巡航性能数据的可视化为例,采用二维图形几何变换和曲线拟合变换实现了对飞行器性能数据的可视化.     

冗余驱动消除并联机构奇异研究

对空间并联机构的奇异性和冗余驱动消除机构奇异进行了研究。以Park关于奇异的分类为基础,明确指出了冗余驱动能够消除机构驱动奇异的原因,给出了冗余驱动个数与奇异空间降维关系的比较严格的数学推导过程。还对一种3自由度冗余并联机构的奇异性进行了分析,指出了其奇异空间的形状,并对冗余驱动消除奇异的效果进行了研究。其结果证实了冗余驱动与奇异降维之间的关系,对于进一步提高并联机构的性能提供了参考。     

GF(q)域上的低密度校验(LDPC)码的译码及其在深空通信中的应用

低密度校验码是一类能有效逼近香农限的好码,而高进制的LDPC码具有比二进制LDPC码更好的性能,但其译码复杂度太高不利于工程应用。本文提出了一种基于协同优化算法的低复杂度的高进制LDPC码的译码算法,并讨论了其在深空通信中的应用。     

基于小波变换的非平稳信号趋势项剔除方法

分析了空间飞行器遥测信号处理传统趋势项剔除方法的优势和不足,提出了基于小波变换的非平稳信号趋势项剔除方法。这种方法通过滤波器组将信号分解与重构,实现趋向性信号与零均值平稳随机信号的分离。仿真实验表明,该方法简单、高效,适用于非平稳随机信号的处理,是一种实用的趋势项剔除方法。     

基于约简遗传规划的线参数模型及在航空发动机起动建模中的应用

提出了一种新的约简遗传规划(PGP)算法和一种新的基于约简遗传规划的航空发动机起动动态线参数模型.这种模型采用遗传规划产生航空发动机起动模型的输入输出非线性模型集,并以二叉树结构表征函数项,运用正交最小二乘算法(OLS)估计二叉树分支(基本函数项)对于模型精度的贡献并去除复杂、冗余的函数项,从而加快遗传规划的收敛速度,最后通过GP进化可获得简单、可靠、准确的线参数非线性模型.发动机起动过程试车数据建模和与支持向量机的比较证明,这种方法可以产生适用性好、解析性强的线参数非线性模型,产生的模型可获得与支持向量机相当甚至更优的结果.