捷联惯组批次性能评估的稳健方法与应用

针对目前惯组批次性能评估方法中存在易受异常样本影响和结果无法检验的问题,提出了两种基于中位数理论的高效率稳健评估方法,称为rp方法与稳健标准差方法。两种方法合理利用了评估过程中的稳健信息,有效地克服了异常样本的影响,并且在此基础上构建了一套完备的批次惯组评估模型,确保统计结果准确可靠。最后,文中给出了具体的工程应用实例和结果分析。     

样本内变差对过程监控效果的影响及探测方法

控制图要求各个样本中的子样保持同一分布,以保证非系统因素在样本内引起的过程波动最小,同时最大化非系统因素在样本间引起的波动.而当样本中的子样不是同一分布时候,就会导致控制图具有过大的控制线,降低监控的能力.本文旨在分析和比较几种样本内变差的探测方法,并找出在不同情况下最合适的样本内变差探测组合.     

导弹产品小样本抽样方法探讨

本文运用贝叶斯评估法则与抽样理论相结合的方法，探讨了确定导弹产品小样本抽样问题。文中给出了评估方法，。评估过程以及抽样方案计算方法和计算程序，并举例进行了说明。该方法把以预防为主的过程监控与抽样检验两者有机地结合了起来。文中还指出，若要使该方法得以有效的实施，必须首先对生产过程实行正规化质量管理。     

Weibull分布下任务时间可靠度的置信限研究

为解决高可靠度要求的产品系统可靠度的评定问题，针对产品系统的工作时间服从威布尔分布，采用Fiducial方法，提出了只凭工作时间的‘小子样、零失效’可靠性试验样本，求取任务时间可靠度各置信限的方法及公式。给出算例，计算和分析了不同试验样本下系统任务时间可靠度的置信限。结果表明利用数个‘长寿’的‘小子样、零失效’工作时间试验样本，可以获得高置信度下系统任务时间可靠度的大下限；单凭非‘长寿’情况下的‘小子样、零失效’试验样本，只能得到任务时间可靠度的最高限，如能补充辅助可靠性信息，就能得到系统任务时间可靠度的可用置信估计。     

虚拟人体建模技术及其在载人航天中的应用(上)

虚拟人体是指在虚拟现实环境中根据真实人体样本的几何形态参数(如身高、围度和躯干长度等)和组织结构数据．以人体系统为原型．以人体坐标为参考系，由计算机按某种算法合成的人。在对虚拟现实技术作进一步的应用研究时，人们可以设计不同的方案来利用虚拟人体完成各种精密、甚至危险的仿真实验。     

日本欲与小行星亲密接触

迄今为止，月球是人类采集岩石和尘埃样本的惟一星球。但小行星等许多近地天体的组成部分近年来也引起了科学家的极大兴趣。如何在小行星上采集岩石样本似乎已成为科学家们最感兴趣的话题。     

小样本单个故障与FRACAS

从武器装备研制的工程实践出发，分析了偶发性故障和批次性故障的定义和区别，对于武器装备研制中小样本单个故障情况下。故障性质的判定、处理与FRACAS的关系进行了详细阐述，并简要阐明了准确判定故障性质的意义。     

基于SVM的小样本可靠性数据分布模式识别研究

小样本数据分布模式识别是航空新装备可靠性分析中亟需解决的一个难题。采用现代统计学原理及支持向量机多分类算法提取了数据分布特征参数,构建了小样本数据分布模式识别模型。测试结果表明,模型对小样本数据分布模式具有较强的识别能力。     

多因子异方差分析

提出一种多因子异方差分析方法,在变异系数相同的条件下,详细讨论了单因子、双因子以及多因子异方差分析。该方法可以对多个正态母体是否具有某种不同的均值进行检验和估计。并且通过少量试验,对仿真和数字化设计结果进行检验,分析各个因素(因子)对仿真和数字化设计结果的影响,以确定哪些因素已被正确仿真,而哪些因素尚未被正确模拟,从而指导仿真软件的编制。此外,该方法还可以根据试验数据对仿真和数字化设计结果进行修正。      

基于样本熵的语音信号检测算法

船舶自身发出的巨大噪声,严重影响了通讯设备通讯端船舶工作者的正常语音交流和通讯,须要进行语音信号增强,将语音信号从背景噪声中检测分离出来。为此,文章在分析语音信号与船舶背景噪声信号时域序列复杂性基础上,提出基于信号序列样本熵的语音信号检测算法。该算法将含噪信号进行分帧后,首先计算每帧信号的样本熵,并根据自适应预设阈值对信号进行初始判断；然后,利用信号通常持续一定时间的连续性,对信号初始判断进行平滑,得到信号的最终判别类别,实现对语音信号的检测。经过大量实测实验数据的验证,环境噪声信号的辨别准确度为 90.33%,语音信号为 95.05%,该算法取得了较好的判别精度。