Weibull分布下恒定应力加速寿命试验分组数据的统计分析

对Weibull分布恒定应力加速寿命试验的分组数据,利用形状参数的线性无偏估计将分组数据转换为指数分布的加速寿命试验分组数据,建立相应的似然方程,求解得到加速模型参数最大似然估计,最后对某实例进行了分析。     

死刑复核程序之功能及其完善

死刑复核程序是我国独有的一道针对死刑适用而设立的程序,从司法层面来说有着不容忽视的功能.本文以死刑复核程序的功能定位人手,立足于最高院统一收回死刑核准权,对死刑复核程序进行分析并针对死刑核准权收归最高院的决定对死刑复核程序的完善提出建议.     

高维小失效概率下的改进线抽样方法

 针对隐式极限状态方程的可靠性分析,提出了一种基于失效域样本模拟的高效线抽样法。该法采用马尔可夫链来快速得到失效域中的条件样本,利用这些失效域中的样本可以得到线抽样的重要方向,并且这些样本还可以作为线抽样的样本,来得到隐式极限状态方程失效概率的估计值。由于该法可以较准确地得到线抽样方法的重要方向,因此线抽样的效率可以得到提高,另外失效域的样本又可以作为线抽样的样本,从而进一步降低所提方法的计算工作量。算例表明所提算法的计算精度和效率均高于传统线抽样方法。     

基于传递函数方法的局部覆盖环状CLD圆柱壳动力学分析

 采用传递函数方法对局部覆盖环状约束层阻尼（CLD）圆柱壳进行了动力学分析。基于Donnell薄壳简化,由Hamilton原理导出了局部覆盖CLD圆柱壳的运动方程和边界条件,通过Laplace变换并引入状态向量后,建立了系统的状态空间方程,利用传递函数方法求解方程得到了系统的固有频率、〖JP2〗损耗因子和频响曲线。算例分析结果验证了该方法的有效性和精确性,且更适于处理黏弹性材料具有频变特性的问题。讨论了CLD覆盖率和黏弹层厚度对系统固有频率和损耗因子的影响,为局部覆盖CLD圆柱壳的优化设计奠定了基础。     

近地小推力转移轨道的加权组合制导策略

 研究了近地小推力转移轨道的制导问题,给出了一种基于局部最优控制律的自主制导算法。推导出了各改进春分点根数对应的局部最优控制律;通过最优推力分配和目标偏差两个策略,对各局部最优控制律进行动态加权组合,从而有效减少了制导律的设计参数。在此基础上,针对燃料最省转移轨道,定义了一种新的发动机开关函数。采用遗传/逐次二次规划混合优化算法计算了最优制导参数。与传统算法相比,该制导算法是一种闭环制导算法,能够实现飞行器的自主制导,并且制导过程中无需对制导参数进行更新。以地球低轨到高轨的小推力转移为例,采用该方法分别求解了时间和燃料最省转移问题,并与传统算法进行了比较分析。数值结果验证了该算法的有效性。     

相关函数在涡流检测信号提取分析中的应用

为降低涡流检测信号处理的硬件复杂程度及提升后续数据分析处理灵活度,在不借助复杂硬件自平衡技术电路前提下,在LABVIEW图形化软件平台中设计了相关函数算法程序,对示波器MDO4024C所采集的原始交流电桥信号及电桥激励信号分别进行自相关及互相关运算去噪,提取分析不锈钢管不同位置的涡流信号的幅值及相位,最后再将检测信号在极坐标图中分析显示。实验结果表明,这一方法可有效实现对不锈钢管缺陷涡流信号的去噪及特征信号提取。     

一种基于事件序列的故障树最小割集算法

在系统分析故障树最小割集各种求解算法的基础上,提出了一种故障树事件序列的数据结构,并针对该数据结构,设计了一种高效的故障树最小割集求解算法,并对其替换子算法、复制子算法和消减子算法进行了形式化描述。算法可有效降低最小割集生成中的“组合爆炸”问题,实验结果表明算法具有较好的计算性能。     

输出误差函数的交-交矩阵变换器数字PWM调制技术

针对矩阵变换器调制方式的特点，提出了基于输出电压误差函数分析的矩阵变换器离散调制技术，推导了基于时间离散和差分原理的电路方程。根据最小误差函数确定矩阵变换器开关模式，实现了系统闭环控制时开关状态的优化组合。利用α-β平面内的空间矢量描述开关组合状态，使得误差函数的计算工作量小、过程简单，易于实现。数字仿真和实验结果验证了时间离散调制技术的正确性和控制方法的可行性。     

实用航空发动机LQR权阵选取方法

为了简化航空发动机LQR方法权阵的选取，基于优化理论提出了一种新的目标函数选取方法。该目标函数同时反映控制性能与控制能量的影响，因此，通过优化该目标函数得到的权阵设计出的LQR控制器不仅性能优良，还能保证控制能量在可接受的范围内。此外，该目标函数中包含且只包含了一个可调参数，可简化控制器参数调节过程，使设计者能轻松地在控制性能与控制能量间找到合理的折中。线性仿真、非线性仿真及半物理仿真试验均验证了按此方法设计的控制器的性能。     

基于相空间重构的网络流量RBF神经网络预测

应用混沌理论，分析了网络流量，用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间，进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数，并证实了网络流量存在混沌特性；据此建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的模型，并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明，相对于其他前馈神经网络预测，基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快，预测精度高。