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461.
本利用变分法原理给出复杂联接状态下电子器件系统维护的优化模型,寻求维护时刻间的最优值,并得到最优的平均维护时间周期。  相似文献   
462.
本文对洗衣机运转过程中的用水量建立优化模型,目标函数为在达到一定洗涤效果的前提下的最小用水量。我们将此归结为利用Lagrange函数求非线性规划的最优解问题,并且给出了相应的理论证明。此外,结合实际具体数据为洗衣机设计了一组运行程序。最后讨论了模型的改进与推广,并且对模型的优缺点作出了分析。  相似文献   
463.
随机结构功能模糊性的定量分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对率模可靠性理论应用中结构功能函数对结构安全(模糊事件)的隶属函数往往涉及主观因素的问题,对随机结构功能的模糊性产生根源进行了初步探索:利用等效水平截集处理功能函数的各随机分量,将连续随机向量映射为标准区间向量;在标准区间向量张成的凸域及其扩展空间中,研究截集水平和基于区间分析的结构非概率可靠性指标之间的定量关系.所得的非概率可靠性指标作为截集水平的连续严格单调增函数,能反映出结构功能的内在模糊性.初步找到了依据结构功能函数自身特征建立不涉及主观因素的安全隶属函数的桥梁.   相似文献   
464.
机动飞行目标的数学模型与仿真算法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
描述系统运动的状态方程所含的状态理越多,其数学模型就越准确,但其数字仿真时的算法实现也越困难。困此,采用“当前”统计模型建立机动飞行目标的空间运动方程,并结合桥函数级数理论求解,实现了对机动飞行目标稳定、准确、实时地仿真计算。以典型机动目标为例,进行了数字仿真,通过对各主要状态量的计算结果分析,验证了该方法的有效性。  相似文献   
465.
基于最优节点样条逼近的观测数据平滑方法   总被引:7,自引:0,他引:7  
提供了一种基于最优节点样条逼近的观测数据平滑方法。它利用节点自由分布 B样条描述目标运动 ,在最小二乘准则下 ,采用非线性最优化方法 ,搜寻样条的最优节点分布 ,使逼近过程能够实时自适应目标的运动规律 ,提高逼近精度。这种方法即使在目标运动变化剧烈的情况下仍有较好的平滑和微分平滑效果  相似文献   
466.
多态故障树广义负前馈自动建树算法的研究及其应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
陶军  王占林 《航空学报》2005,26(5):587-593
阐述了控制系统多态故障树自动建树的一种方法,提出了基于控制系统功能图的系统及其组成部件的规范化描述方法,提出了广义负前馈处理的算法,完善了自动建树中对复杂结构处理的算法;并结合一个飞控系统的实例,验证了算法的正确性。使得故障树自动建树朝着真正自动化的方向发展。  相似文献   
467.
基于循环统计量的直升机齿轮箱轴承故障早期检测   总被引:2,自引:1,他引:1  
在分析齿轮箱振动信号的基础上,提出了基于循环统计量的轴承故障早期检测方法,阐述了表征故障的一维和二维循环平稳特征。该方法利用信号与噪声具有不同循环频率的特性实现了信噪分离,能够比较容易地从复杂背景中提取出微弱的特征信息。最后在某型直升机齿轮箱轴承故障的早期检测中进行了实验验证。结果表明,该方法优于功率谱和解调分析,能够提取故障的早期特征。  相似文献   
468.
在经验 Bayes理论的基础上 ,研究了利用样条函数拟合系统任务可靠度先验分布的方法。对 Weibull、指数和二项分布的三种试验结果 ,给出 Bayes方法可靠性计算公式。最后给出的一个实例表明 ,该方法计算简便、便于工程应用   相似文献   
469.
用子波系数概率密度函数研究湍流多尺度结构的间歇性   总被引:1,自引:0,他引:1  
用热线风速仪在充分发展平板湍流边界层中测量流向速度信号的时间序列并进行湍流多尺度结构统计特性的实验研究。用热线风速仪以高于对应最小湍流时间尺度的分辨率精细测量风洞中平板湍流边界层不同法向位置的流向速度分量的时间序列信号,用子波分析对湍流脉动速度信号进行多尺度分解,将推广的自相似性(ESS)应用于子波分析。用子波系数的概率密度函数验证了多尺度相干结构对间歇性的影响,并证明与距壁面距离有关。对比研究了提取湍流边界层多尺度相干结构前后湍流多尺度结构函数间歇性的变化规律及概率密度函数的变化规律,验证了多尺度相干结构是湍流边界层产生奇异标度律的原因。当这些相干结构被分离出后,由子波系数计算的ESS标度律就回到K olm ogorov线性标度律,这一现象在整个湍流边界层都是很明显的。   相似文献   
470.
确定时间序列协方差函数的方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出一种确定时间序列协方差函数的方法,它首先根据(多元)时间序列构造其互协方差函数随机序列、互相关函数随机序列或自协方差函数随机序列、自相关函数随机序列,然后采用谱分析和多点平均方法对互协方差函数随机序列、互相关函数随机序列或自协方差函数随机序列、自相关函数随机序列的趋势项进行分离,分别求得其周期项和非周期项的函数表达式,再综合给出整个趋势项函数。从而得到原时间序列的互协方差函数、互相关函数或自协方差函数、自相关函数的函数形式,并通过最小二乘方法确定其中的待定参数。该方法可用于时间序列协方差函数的建模、分析和预测,并且计算简单易行、精度高,便于实际应用。   相似文献   
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