自适应神经模糊推理模型在复杂社会技术系统中的应用(英文)

考虑复杂社会技术系统的特点,运用自适应神经模糊推理模型对提高公益科研机构的组织效率进行了实例研究。建立了针对公益科研机构员工激励决策的自适应模糊推理完整模型,利用调研数据及其处理结果验证了模型的有效性。该模型融合了神经网络的学习机制和模糊系统的语言推理能力,弥补了神经网络和模糊逻辑系统各自的不足。研究结果表明,自适应神经模糊推理模型适用于复杂社会技术系统,在解决管理领域的预测、评估和决策问题中有广阔的应用前景。     

基于混合Beta分布的火箭弹射座椅可靠性评估

建立了一种综合利用子系统试验数据和现场整机试验数据的火箭弹射座椅Bayes可靠性评估方法。该方法通过卡方拟合优度检验确定继承因子,建立混合Beta分布后,基于后验分布评估座椅可靠性。采用该方法对某火箭弹射座椅可靠性进行了评估,在置信水平0.90情况下其可靠度达到了0.924。结果表明,在相同的现场试验情况下,评估结果比经典统计方法更合理。     

基于分布式专家系统的运载火箭故障诊断技术

针对运载火箭结构庞大,各分系统纵横交错、相互耦合的特点,基于分布式专家系统思想,提出了一种分布式运载火箭故障诊断技术方案.该方案采用产生式知识表达技术,将专家知识通过由测点表、征兆表、规则表和结论表组成的4表结构来表示,具有表述清晰、易于扩展和移植的特点.推理机制采用分布式推理和分级推理相结合的方式.分布式推理将运载火箭的系统级故障与各分系统级故障分别同时进行诊断,可有效提高诊断速度.分级推理将危害级别高的故障优先进行诊断,因此运载火箭一旦有危害程度大的故障发生时,可以及时发现、及时处置,从而使故障对系统的影响降至最低.      

导弹命中精度评定中贝叶斯方法的应用

针对导弹武器系统试验评定的问题 ,研究了如何在命中精度评定中应用贝叶斯方法。在导弹落点偏差分布为正态 -逆伽马分布的假设下 ,提出以贝叶斯理论为基础 ,利用实际的导弹飞行试验状态信息和试验前的各种已知信息 ,加入弹道的模拟和仿真方法 ,获得评定的验前分布参数 ,使精度评定理论与实际情况相结合的方案。该方案以使用方提出的可信度和最低可信下界为检验精度的指标 ,同时也提出一种运用参数自助 (Bootstrap)方法获得验前分布参数的方法。最后 ,提供了完整的评定流程和说明 ,使实际的评定工作有一个较完整的体系。所提的贝叶斯方法尤其适合于小子样场合下的试验鉴定工作     

飞机电源系统故障诊断专家系统的分析和设计

应用人工智能理论对某型飞机电源系统进行故障诊断分析。本文给出励磁电流过大故障树模型,建立电源系统知识库和推理机,完成飞机电源系统故障诊断专家系统的设计,进行故障诊断,得出异常或故障信息,为整个飞机非航电系统采用专家系统进行故障诊断提供经验。     

系统可靠性的贝叶斯网络评估方法

 针对现有组合法与状态法在可靠性评估方法中的局限性,对基于贝叶斯网络的系统可靠性评估新方法进行了研究。运用该方法进行可靠性评估,不但能计算出系统的可靠性指标,而且能方便地给出一个或几个部件对系统可靠性影响的大小,识别系统的薄弱环节。结合故障树方法建立系统可靠性评估的贝叶斯网络模型,并用实例阐述了贝叶斯网络方法进行系统可靠性评估的有效性。同时通过对贝叶斯网络的条件失效概率与系统可靠性评估中常用重要度指标的对比分析表明,贝叶斯网络的推理算法更便于查找系统的薄弱环节。     

面向NXD的XML数据函数依赖

XML的半结构化特性造成了Native XML 数据库中数据模式规范化设计中的很多问题.采用结构信息和数据信息相结合的方法,给出XML数据间函数依赖的定义,解决数据模式规范化设计中的理论问题.建立了XML模式路径和XML数据树节点路径的定义,描述XML数据中的路径;给出了XML文档有效性的形式化定义;在此基础上定义了树元组和树元组相等的概念.运用树元组及其相等的概念定义了XML数据的函数依赖关系,进而给出了相应的自反、增广、传递推理规则,用于推导给定集合所蕴涵的函数依赖关系.并证明了这一推理规则是正确的.上述工作为Native XML 数据库系统中数据模式的规范化设计提供了一定的理论基础,增强了XML数据的语义特性.     

基于知识推理的航天器自主故障诊断方法

面向深空探测这类型号任务,提出一种基于知识推理的航天器自主故障诊断的智能方法,采取直接线性存储的知识库结构、主动监测事实更新并触发推理以及基于散列算法的事实管理三项关键技术,适用于航天器硬件处理能力和存储容量受限的应用环境.采用C语言在基于TSC695处理器的嵌入式系统上实现了该故障诊断方法,实验的结果表明该方法有效.     

基于SSI模型的加速应力试验定量评估方法

为了解决传统应力-强度干涉模型(SSI,Stress-Strength Interference)不能对加速应力试验(AST,Accelerated Stress Testing)进行可靠性指标随时间变化的定量评估问题,针对应力和强度均引入了随机过程进行描述.首先假设了产品强度退化过程和应力变化分别为漂移布朗运动和对称布朗运动.其次,为了解决Basu的布朗运动SSI模型在零时刻可靠度为1的问题,从工程角度,假设产品设计制造过程与试验或使用过程相互独立,提出了产品可靠性是设计生产决定的固有可靠性以及试验使用过程确定的使用可靠性的串联结果.通过将传统应力强度干涉模型结合Basu的布朗运动SSI模型,建立了与时间相关的应力强度干涉模型IMSDⅠ,并给出了相关评估方法.基于将加速应力试验与加速退化试验相结合,改进了已有的AST试验方法,扩大了试验数据量,最后,通过仿真算例验证了本文模型和评估方法的理论正确性和工程可实施性.      

模糊自组织网络在刀具磨损状态监测中的应用(英文)

应用模糊逻辑和无教师自组织神经网络进行车削过程刀具磨损状态监测.根据典型切削条件组合建立由多个子网络组成的自组织网络阵列,其中每一子网络对应一种典型切削条件,并进行训练.对于具体切削条件,运用模糊逻辑技术选取对应的优化子网络.文中所建名为Fuzzy-SOM-TWC监测系统的运行基于加工过程实时采集的切削力、声发射以及电机电流信号.切削实验用于训练和检验监测系统,实验结果显示其对于刀具磨损状态的识别正确率可达到98%-100%.