基于小样本的试验系统可信度评估方法

针对小样本试验数据信息匮乏、难以利用概率统计方法进行可信度评估的问题,将重抽样方法与小样本区间估计方法相融合,提出了小样本试验系统新型可信度评估方法。利用重抽样理论,获取多个具有相同样本量的相似小样本。根据灰色系统理论,提出了改进的灰色置信度及置信区间的定义及计算方法。并在此基础上通过求公共区间的方式计算原小样本数据的灰色置信区间。该置信区间在相同的置信度下,区间宽度更窄,精度更高。通过算例仿真,验证了上述方法的合理性、有效性,对工程试验中的小样本数据系统评估提供了一定的方法指导。      

正态分布置信检验方法

正态母体特征值(母体均值、百分位值、百分率、标准差和变异系数等)的检验是工程中常见的问题。本文根据置信检验理论,建立了正态母体特征值的置信检验方法,包括母体均值、百分位值、百分率、标准差和变异系数的强检验、弱检验和弱强检验,可以满足不同的实际需求。置信检验克服了显著性假设检验在接受原假设时缺乏说服力的弱点,能够以高概率判断正态母体特征值是否满足工程中规定的条件。不但比传统的正态分布假设检验和抽样检验具有更高的精度,而且更加便于应用,许多假设检验和抽样检验难以处理的问题(如母体百分率和百分位值的检验),采用置信检验可以容易地得到解决。      

采用二维贝叶斯方法求解旋转盘腔导热反问题

为了研究压气机旋转盘腔换热特性,实现准确求解转盘表面传热系数,引入二维贝叶斯方法,此方法采用先验分布优化测温误差,并且更加符合转盘的二维特性。通过加入噪声的模拟数据验证方法的可行性,结果表明无测温误差时方法的平均误差是3.2%,有测温误差时方法的平均误差是10.6%,并分析了误差来源。通过与已有实验结果对比,发现方法更适用于计算转盘迎风面与背风面传热差异较大时的表面传热系数,平均相对误差为9.6%,满足实际工程精度的要求。通过改变盘面温度测点数量,发现测点增加会提升计算精度,并采用统计抽样理论分析原因,发现在可接受误差为10%时,所需要的测点数量比较合理。     

力科推出一种新型抖动测量工具

力科(LeCroy)公司近日推出新款抖动测量工具——ASDA—J，可测量包括随机抖动(Rj)和确定性抖动(Dj)在内的所有抖动。该工具可与LeCroySDA系列数据分析仪配合使用。ASDA—J强化了与时间间隔分析仪(TIA)和抽样示波镜的测量相关性。     

一种虚拟月表地形建立方法的研究

提出了一种建立虚拟月表地形的方法,对着陆器在虚拟月表地形上的稳定着陆概率进行了仿真计算。在此方法中,采用拉丁超立方抽样法生成地形特征参数,使地形特征参数的抽样值能更好地反映变量的变化区间;同时采用地形分割、重新拼接的方法,可以建立高分辨率、大尺寸的虚拟月表地形,而且建立的虚拟月表地形可以与着陆器模型进行联合仿真,计算稳定着陆概率。     

小失效概率情况下的全局可靠性灵敏度分析的高效方法

针对目前很多算法都无法准确、高效地计算小失效概率（10^-4,甚至更小）情况下的全局可靠性灵敏度问题,本文提出了一种高效求解小失效概率情况下的全局可靠性灵敏度新算法。所提算法通过扩大标准差构造重要抽样密度函数来进行空间分割（SP）,再与无迹变换（UT）结合,利用函数在分割后的子空间内非线性程度的降低和无迹变换方法可以高效计算低非线性程度函数的前二阶矩,来高效准确地计算小失效概率情况下的全局可靠性灵敏度。所提算法的优点有：重要抽样密度函数的选择可以使得空间分割时向重要区域偏移,并且在分割区域内功能函数的复杂性被降低,从而可以利用无迹变换方法高效计算失效概率,进而高效求得全局可靠性灵敏度。与已有的算法相比,算例说明了本文所提方法的优势。     

变量相关情况下基于马尔可夫链样本模拟的线抽样可靠性灵敏度分析方法

针对变量具有相关性的可靠性灵敏度分析问题,提出了一种变量相关情况下基于马尔可夫链样本模拟的线抽样可靠性灵敏度分析方法。在所提方法中,首先将相关变量等价转换为独立正态变量,然后采用基于马尔可夫链样本模拟的线抽样方法,求解失效概率对等价独立正态变量分布参数的偏导数,最后利用等价变换前后变量分布参数之间的解析关系和复合函数求导法则,求得失效概率对相关变量分布参数的可靠性灵敏度。为了解所提方法的效率和精度,对所提方法的可靠性灵敏度估计值进行了方差分析。由于所提方法采用马尔可夫链快速产生失效域中的条件样本,这些失效域中的样本可用来准确获取重要方向,并可作为线抽样的随机样本,因而该方法具有很高的抽样效率。算例结果表明,所提方法是一种计算相关变量可靠性灵敏度的高效率、高精度方法。     

基于MCIS技术的相位差变化率单站无源定位

针对最大似然估计（ML）方法求解测相位差变化率单站无源定位问题计算量大、定位慢的问题,本文提出一种利用蒙特卡洛重要性抽样技术（MCIS）高精度、低复杂度的估计方法。根据Pincus定理推导出ML问题的近似全局解,利用重要性抽样（IS）技术构建符合高斯分布概率密度（PDF）的重要性函数,作为样本选取的依据,通过逆变换采样获得样本集,统计样本均值直接得到辐射源位置估计结果。MCIS方法简单易实现且运算量低,能够克服传统ML估计多维网格搜索耗时较长的缺陷,而且对目标位置初始估计误差有较低的敏感性。实验结果表明,MCIS算法在相同测量噪声水平下,定位精度优于EKF、NLS算法,有效减小了初始化估计误差对算法定位精度的影响,也进一步讨论分析了算法参数和不同观测条件对定位性能的影响。     

一种复合材料壳体可靠性优化设计方法的实践

将Neumann级数展开式用于Monte—Carlo随机有限元法．对纤维缠绕壳体的结构可靠性进行了分析,并利用结构可靠性分析的Monte—Carlo直接比较方法和复合材料力学的Tsai—Hill失效判据给出了该结构的可靠性算式。在Monte—Carlo抽样中列入了β球法加以改进,建立了此类结构的可靠性优化设计迭代式。算例证明,该可靠性优化设计方法可大大提高计算效率。