利用极值分布概型预测海峡地区风环境期望风速

根据《公路桥梁抗风设计规范》,对于特别重要的桥梁要求对桥址处的设计基本风速进行重新观测或参考实测风速样本进行推算得到,选取合理的基本设计风速。本文选取厦门-漳州跨海大桥附近的厦门市专业气象台和龙海市气象局360个月的极值10分钟平均时距的风速和风向标准值,采用3种极值分布概型推算出不同重现期内的设计风速。得出了厦门海峡桥址处100年一遇的期望风速为35．8m／s,小于规范给出的厦门地区100年一遇基本设计风速39．7m／s。     

模糊贝叶斯方法在航空设备可靠性评估中的应用

在小样本情况下,利用数理统计方法来确定航空设备的寿命分布类型是不太适用的,本文运用模糊综合评判方法综合经验信息来确定先验分布,同时运用贝叶斯理论将统计推断建立在后验分布的基础上,给出了一种有小样本试验数据确定寿命分布的可靠性方法。     

基于EWT的离心压气机出口动态压力样本熵分析

以800 kW离心压气机从稳定状态经过过渡过程进入喘振状态时段的出口动态压力为研究对象,采用经验小波变换并结合样本熵特征,分析了系统在不同工况下的复杂特性。首先,在分析系统动态压力波形特征的基础上,采用经验小波变换并结合皮尔逊相关系数进行信号的提取。其次,研究了提取信号的样本熵与系统工作状态变化的关联关系,并讨论了经验小波的分解层数和样本熵的维数对分析结果的影响。最后,通过将白噪声加入原始信号以验证该方法的抗干扰性能。研究结果显示：当系统由稳态进入喘振状态时,系统出口动态压力的样本熵表现出明显的突变特性,其值由0突变至0.7左右。从系统参数的选择角度,样本熵维数的变化对系统特征的分析影响较小。并且,采用该方法抗干扰性能较好。     

民用飞机机身壁板复杂试验载荷优化技术

针对民用飞机复合材料机身壁板强度试验中的载荷预计问题,构造了基于应变误差矩阵的壁板试验载荷优化模型,并利用多维极小值优化算法预计了壁板试验载荷。首先,基于机身壁板在试验装置中的受载形式,建立了机身壁板及试验装置有限元模型,并计算了各试验基准载荷作用下的机身壁板应变矩阵;其次,基于机身壁板在全机身受载状态下和试验受载状态下的应变矩阵之差,同时考虑矩阵中各元素的加权系数,构建了机身壁板应变误差矩阵,并以应变误差矩阵所有项的平方和最小为目标,以各基准载荷的系数为优化变量,以各基准载荷系数的上下限为约束,构建了基准载荷系数优化函数;基于罚函数法对优化函数进行了无约束处理,并利用最速梯度法进行了载荷系数优化;最后,基于优化得到的载荷,计算了机身壁板在试验复合载荷作用下的应变,并与机身壁板在全机身受载状态下的应变相对比,应变的分布趋势基本一致,应变误差在10%以内,证明该方法可以为机身壁板试验载荷的确定提供支持。     

基于CNLS-MMD的孪生混合网络四旋翼飞行器故障诊断方法

四旋翼飞行器在众多领域中应用广泛,由于工作环境复杂多变,四旋翼飞行器极易出现结构损伤性故障,给飞行器的安全性带来巨大的挑战,因此开展四旋翼飞行器结构损伤性故障的相关研究对提高四旋翼飞行器可靠性具有重要意义。针对四旋翼飞行器在实际应用中结构损伤性小样本故障数据诊断率低的问题,本文提出了一种在小样本条件下基于卷积神经网络和长短时记忆网络的孪生混合网络（CNLS-MMD）四旋翼飞行器故障诊断方法。首先,设计试验获取四旋翼飞行器多工况结构损伤性飞行数据并对数据进行预处理。其次,建立基于孪生混合网络的故障诊断模型,采用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）构建CNLS混合模型提取数据特征,利用最大均值差异（MMD）衡量样本的相似度,实现对故障标签的预测。最后,选择不同样本数量的训练集训练模型,使用多工况小样本数据集对搭建的模型进行故障测试。结果表明,该故障诊断方法具有较好的诊断性能和泛化能力。     

基于ERSM涡轮盘径向变形的非线性动态概率分析

为了准确设计高压涡轮盘和叶尖间隙,从概率的角度进行了涡轮盘径向变形的分析。介绍了高精度高效率的非线性动态概率分析的极值响应面方法 (Extremum Response Surface Method,ERSM),并建立了其数学模型。考虑材料属性和边界条件的非线性,以及热载荷和离心载荷的动态性,基于ERSM对涡轮盘径向变形进行了非线性动态概率分析,得到了输入输出参数的分布特征和影响涡轮盘径向动态变形的主要因素。最后,通过方法比较,验证了ERSM在保证计算精度的前提下能大大提高计算速度,节约计算时间,改善计算效率。为进行更有效的涡轮盘设计和优化,改善叶尖间隙设计和控制的合理性提供了有效依据。     

样本重复使用失效响应曲线分析结构可靠度方法

用基于样本重复使用失效响应曲线逼近法,为充分利用迭代过程中的样本点,提出了样本重复使用的思想,并由此发展出一种结构可靠度的计算方法.利用可靠度指标作为收敛条件,从迭代收敛后的所有样本点中选取靠近失效界线处的样本点构造失效曲线响应函数,最后通过蒙特卡洛抽样的方法计算可靠度.多个算例表明:该响应函数避免了对传统意义上的功能函数响应面的模拟,降低了模型维数,又由于适当地 引入了带交叉项、具有曲线旋转功能的响应函数,因此能够很好地逼近失效曲线,有效地提高可靠度计算精度.      

基于自提取脉冲样本图的雷达信号快速提取法

针对电子侦察中截获的敌方雷达信号,估计敌方雷达参数、实现快速的雷达信号提取,对电子对抗决策有重要意义。基于脉冲样本图的描述方式,提出一种新算法,实现对截获的敌方雷达信号的快速识别。算法利用同种雷达信号脉冲之间的匹配相关性,通过脉冲的整体平移,在实现对脉冲样本图的自提取的同时,把用此脉冲样本图描述的雷达辐射源信号筛选出来。仿真分析表明该方法可以获得较高的成功率。     

小样本条件下多应力加速寿命试验预测方法

鉴于导弹中的电子设备价格昂贵、可用于试验的样本量少,在开展加速试验以及寿命预测的实际工作中通常为小样本的背景。文章研究探索小样本条件下多应力加速试验寿命预测方法,分别建立通用对数线性模型、 BAS-BP神经网络模型、灰色–支持向量回归模型,结合多应力加速试验数据在各应力条件下的样本容量分别为 56组、20组、10组、5组的情况下,比较 3种模型的预测效果,分析各模型的适用场合和时机,探索小样本条件下模型的选优问题,为小样本条件下多应力加速试验寿命预测提供有益的借鉴。     

基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断

在结合深度置信网络(DBN)、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不均衡样本均衡化,采用集成技术进行故障分类。将该模型应用到CFM56-7B系列发动机历史飞行数据,实验结果表明:与常用故障诊断方法相比,该模型的准确率高达0.996,AUC值高达0.948,可以有效处理民航发动机样本高维、不均衡问题。