Normalized ionization yield function for various nuclei obtained with full Monte Carlo simulations

Several recent results important for production of ion pairs in the Earth atmosphere by various primary cosmic ray nuclei are presented. The direct ionization by various primary cosmic ray nuclei is explicitly obtained. The longitudinal profile of atmospheric cascades is sensitive to the energy and mass (charge) of the primary particle. In this study different cosmic ray nuclei are considered as primaries, namely Helium, Oxygen and Iron nuclei. The cosmic ray induced ionization is obtained on the basis of CORSIKA 6.52 code simulations using FLUKA 2006 and QGSJET II hadronic interaction models. The energy of the primary particles is normalized to GeV per nucleon. In addition, the ionization yield function Y is normalized as ion pair production per nucleon. The obtained ionization yield functions Y for various primaries are compared. The presented results and their application are discussed.     

Ionization effect of solar protons in the Earth atmosphere – Case study of the 20 January 2005 SEP event

The cosmic ray ground level enhancement on January 20, 2005 is among the largest recorded events in the history of cosmic ray measurements. The solar protons of MeV energies cause an excess of ionization in the atmosphere, specifically over polar caps following major solar disturbances. The ionization effect in the Earth atmosphere is obtained for various latitudes on the basis of solar proton energy spectra, reconstructed from GOES 11 measurements and subsequent full Monte Carlo simulation of cosmic ray induced atmospheric cascade. The estimation of ionization rates is based on a numerical model for cosmic ray induced ionization. The evolution of atmospheric cascade is performed with the CORSIKA 6.52 code using FLUKA 2006b and QGSJET II hadron interaction models. The atmospheric ion rate ionization is explicitly obtained for 40°N, 60°N and 80°N latitudes. The time evolution of obtained ion rates is presented. It is demonstrated that ionization effect is negative for 40°N and small for 60°N, because of accompanying Forbush decrease. The ionization effect is significant only in sub-polar and polar atmosphere during the major ground level enhancement of 20 January 2005.     

火星探测器进入阶段稳定性分析

文章针对＂火星探路者＂,对火星探测器在进入火星大气减速过程中的运动稳定性问题进行了研究,分析了质心位置、进入条件、大气参数等因素对火星探测器运动稳定性的影响。分析结果表明,在马赫数大于1.2时,探测器处于一个比较稳定的状态。     

结构可靠性分析的拟蒙特卡罗方法

由于蒙特卡罗(MC)方法具有程序结构简单,收敛速度与问题维数无关等优点,故其在结构可靠性分析中得到了广泛应用。但是对于小失效概率等问题,计算效率低这一主要缺点限制了该方法的应用范围。为了解决MC方法存在的问题,通过引进单位超立方体中不同的低偏差点集代替伪随机数序列,并结合了重要抽样技术建立了结构可靠性分析的拟蒙特卡罗(QMC)方法。该方法不但可以大幅度减少抽样点数目,还能够得到确定性的估计值, 避免传统MC方法只能得到概率意义下误差的缺陷。通过数值算例可以看出本文方法具有较高的计算精度和效率,因此适用于结构可靠性分析问题。     

直升机主桨叶的鸟撞有限元数值模拟

以某型直升机主桨叶为例,使用瞬态动力学分析软件(MSC.Dytran),采用先进的任意拉格朗日-欧拉(ALE)流固耦合算法,进行鸟撞过程的数值模拟.模拟结果表明:撞击过程中的最大应力达到199MPa,没有超出桨叶材料的屈服极限.研究结果为桨叶的抗鸟撞损伤设计提供了参考.      

复杂结构角系数计算方法

推导了能束在辐射半球面上均匀分布的角系数计算公式.根据面元间的位置关系,把有限元和能束均匀分布法相结合计算复杂结构的角系数.采用三角形网格统一表示边界面并根据边界面网格进行角系数计算的遮挡判断.计算结果表明,方法的计算精度比有限元法和蒙特卡洛法高,计算效率比蒙特卡洛法高,遮挡判断方法准确高效.      

基于CDMA蜂窝网的飞行器三维定位算法

针对中低空飞行器提出了一种将码分多址(CDMA)蜂窝网导频信号被动定位与惯性导航系统进行组合的导航定位方法。该定位方法是根据CDMA蜂窝网导频信号的到达时差（TDOA）进行两次加权最小二乘解算,并利用飞行器惯性组合的原始信息进行解模糊,从而实现中低空飞行器的三维实时定位。蒙特卡罗仿真证明：在高斯白噪声条件下,该算法运算速度快,精度高,其均方误差逼近克拉美罗下界（CRLB）,为组合导航实时性要求提供了理论参考。     

基于Java多线程技术的项目进度并行仿真研究

利用系统仿真的思想,对项目中的工序进行建模.通过计算得到工期的估计.根据MonteCarlo仿真原理.基于Java多线程技术,利用网格计算集群对一个算例进行并行仿真.研究结果以及时间统计表明.该方法不仅可以计算出工期进度概率分布,明确关键路径,而且可以缩短仿真时间,提高效率.     

考虑模糊失效准则的结构疲劳寿命可靠性

 针对常规设计中对功能函数失效状态规定与常识不符这种情况,提出了考虑模糊失效准则的结构疲劳寿命可靠性,将结构寿命视为随机变量,而设计寿命视为模糊变量,研究了设计寿命服从线性L-R分布时的结构疲劳寿命可靠度,给出了随机载荷下结构疲劳寿命概率密度函数的确定方法,并提出了随机变量与模糊变量相组合时的一种新的可靠度数值计算方法,该方法先利用Gauss-Legendre积分将模糊可靠度求解的二次积分转换成一次积分,列出与Legendre多项式零点相对应的阀值,然后在给定的阀值下,将设计寿命转化成普通的截集区间,在截集区间内假定结构疲劳寿命概率密度函数服从均匀分布,利用Monte Carlo模拟得到对应于该阀值的结构疲劳寿命可靠度值。数值结果表明,常规设计下结构的疲劳寿命可靠度偏于危险。     

基于GA-BP贝叶斯算法的可靠性分析近似模型

研究了GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation)贝叶斯算法在可靠性仿真中的应用.GA-BP贝叶斯算法是一种新型前馈神经网络训练算法,它建立在遗传算法(GA)、L-M(Levenberg-Marquardt) BP算法以及贝叶斯方法这三者的基础上.由于该算法的训练目标是获取对应于后验分布最大值的权值向量,并且在搜索过程中融入了遗传算法,因此能够使前馈神经网络具有更佳、更稳定的泛化性能.在可靠性仿真中,采用GA-BP贝叶斯算法来构造前馈神经网络近似模型,再用它来替代复杂费时的数值仿真程序进行Monte Carlo模拟,就能够在计算成本得到有效控制的同时获取随机输出变量的概率分布情况.