考虑易损性的飞机被外爆型武器的毁伤概率

通过对考虑易损性与未考虑易损性的飞机被毁伤概率的比较,表明：在传统的飞机作战效能分析中,飞机被毁伤的概率大多忽略了飞机的易损性,只从攻击飞机的武器性能方面考虑;其实,考虑易损性的飞机被外爆型武器毁伤的概率更切近于实战,易损性对毁伤概率有明显的影响,飞机易损性设计应作为一项非常重要的环节予以重视。     

故障星分布对星座PDOP可用性影响的建模及评价

 导航星座定位精度衰减因子（PDOP）可用性是卫星导航系统顶层设计的重要指标。研究了不同故障星分布状况对全球导航星座PDOP可用性的影响。首先,从概率角度并采用组合方法建立了全球导航星座PDOP可用性指标的统计评价模型。进而对给定数量的故障星分布在单个或多个轨道面内的不同状况下,典型的Walker δ构型导航星座的PDOP可用性如何变化进行了仿真计算和比较分析。仿真结果表明,故障星分布状况和轨道平面数对星座PDOP可用性有较显著影响,适当地减少轨道平面数对于改善星座的PDOP可用性是有利的。提出的评价模型物理意义明确,避免了主观性和局限性,且可以保证较高的指标评价效率。     

基于LC理论和概率神经网络的损伤识别

本文提出了结构健康监测中一种新颖的方法用于时变系统的损伤识别,选取FS-TARMA(函数基时变自回归移动平均)时间序列模型应用于一种随机振动信号中,这种振动信号在时变系统中用来估计TAR/TMA参数和创新方差。基于一种特征值分解技术,被估计的TAR/TMA参数和创新方差能够为损伤估计提供更多信息和数据,从而形成了一种新的理论LCs(潜在成分)。LCs被组合和分解成数值,接着输入概率神经网络中进行损伤识别。将这种新方法用于三自由度时变系统中进行评估,根据质量和弹簧刚度的降低来模拟不同级别的损伤。这种方法能够找出系统参数的时变性质和质量及刚度变化引起的损伤级别。结果表明:使用这种方法,与其他的非降维和普通的特征提取方法相比,识别的成功率有相当大的提高。     

一种基于概率的双星无源定位算法

针对双星无源定位系统采用时差、频差对地面固定辐射源进行无源定位的问题,提出了一种基于概率的双星无源定位算法。通过公式推导,将复杂的定位方程组化简为简单的二元一次方程组。在介绍定位原理的基础上对该算法进行仿真,通过仿真,分析了定位误差与时差测量精度、频差测量精度的关系。     

基于Bayes理论的航空发动机涡轮叶片维修决策

为了更可靠、更经济地实施航空发动机涡轮叶片维修决策,对Bayes统计推断理论在维修中的应用进行了探索。通过仿真试验,对比分析了维修人员在常规情况下根据维修经验和通过采样对叶片维修策略的选择。试验结果表明,基于Bayes统计推断理论的方法,对于航空公司决策者或维修人员进行维修决策是可行的和方便的。     

基于概率统计的DS/FH系统干扰检测算法

基于时频分布的干扰检测算法是DS/FH（Direct Sequence/Frequency Hopping,直接序列扩频/跳频扩频）系统干扰检测的传统手段,针对其运算量大、实时性差,以及无法检测某些特殊干扰信号等问题,提出一种基于概率统计的干扰检测算法.通过统计DS/FH系统频谱图中各频率的幅值出现位置,以DS/FH信号与干扰信号频谱分布规律的差别为判决依据,完成DS/FH系统中干扰信号的检测.分析和仿真结果表明：该检测算法能够有效识别DS/FH系统中的典型干扰信号,与传统基于时频分布的检测算法相比,能够实现某些特殊干扰信号的有效检测;同时,由于该算法不需要进行复杂的时频联合分析,其运算复杂度大大降低,能够实现DS/FH系统干扰信号的快速检测.     

基于贝叶斯因子和二阶概率方法的圣地亚热传导模型确认挑战问题

针对美国圣地亚国家实验室为促进模型确认方法的发展所提出的热传导挑战问题,根据现代模型确认思想总结了该挑战问题解答中应包含的核心内容。在确认度量环节采用贝叶斯因子考察了实验数据是否支持所给模型,在此基础上通过二阶概率方法得到了模型预测的分布,以此计算出模型预测结论的置信度。该过程中考虑了模型参数的随机不确定性和认知不确定性,最后通过灵敏度分析辨识了模型参数的不确定性对模型预测的影响。研究表明该挑战问题中的实验数据支持所给模型,模型预测受导热系数的不确定性影响最大,模型预测材料在调控条件下的失效概率不满足调控要求,该结论的置信度为99.97%。     

基于密度权重的可靠性灵敏度分析方法

为了提高可靠性灵敏度求解数字模拟法的效率,提出了一种变量空间确定性低偏差均匀抽样与样本点处联合概率密度函数构造权重相结合的方法,来估计可靠性灵敏度。该方法通过均匀样本点处联合概率密度函数的权重保证了可靠性灵敏度的估计值收敛于真值,而由低偏差抽样代替原问题中的联合概率密度抽样则可以保证更低的误差阶以及在小失效概率条件下抽得的样本有更高的可能性落入失效域,从而保证了所提方法具有更高的收敛速度。另外,所提方法可以采用与独立变量相同的步骤来估计相关变量情况下的可靠性灵敏度,计算简便,适用范围广。算例充分证明了所提方法的优越性。     

区域杂波估计的多目标跟踪方法

高斯粒子概率假设密度（PHD）滤波往往假定杂波密度参数已知,这种做法对于实际应用是不现实的。此外,杂波的参数值通常依赖于环境条件,可能随时间发生变化。因此,多目标跟踪算法中需要实时准确估计杂波密度的参数。基于此,提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目,然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数,并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明,在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法,提高了跟踪的实时性和跟踪精度。     

一种改进的航空发动机结构概率风险评估方法

针对航空发动机适航条款FAR33.75中关于发动机限寿件(ELLP)结构失效概率要求,提出了一种基于Kriging和蒙特卡罗半径外重要抽样(MCROIS)混合的结构概率风险评估方法。该方法针对ELLP高维、小失效概率事件以及极限状态函数为隐式、高度非线性的特点,利用Kriging元模型模拟隐式极限状态函数,然后通过主动学习迭代算法,计算最优点(MPP,最接近设计验算点的样本点),更新实验设计(DOE)并提高Kriging元模型的模拟精度。在此基础上,利用Kriging元模型确定最优抽样半径,构造半径外重要抽样密度函数,在最优抽样半径确定区域进行抽样,通过构造主动学习函数,使样本点更多落在抽样半径确定的球区域附近,加速失效概率计算的收敛,并构建了ELLP风险概率模型,解决了高维、小失效概率事件以及隐式、非线性极限状态函数的发动机结构概率风险评估难题,以某型发动机低压压气机轮盘为应用示例,与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法进行了对比,验证了该方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。