风险可能数——一种基于最大信息熵理论的风险度量和风险排序新方法

分析了风险优先数（RPN）方法中严重性S、发生率O和探测度D这3个评价指标的离散性与得分主观性不足。基于信息熵定理和最大信息熵推论,指出了RPN方法在评价风险不确定程度时,存在函数方差的依赖性和未能均衡各种风险要素的不合理性。针对多维信息的不确定性问题,分析了如何合理选取风险评价指标和权重分配。为了实现对风险程度的一致性测量,基于公理化的假设条件,给出了一种区别于RPN的风险可能数(RPoN)的定义和计算方法,并证明了RPoN方法能够一致性地用于风险的不确定程度评价。实验数据结果表明：RPoN方法用于风险的定量计算以及进行风险排序的效果优于RPN方法。     

基于区间灰数的分布式多目标航迹关联算法

 研究了存在系统误差条件下分布式多目标航迹关联问题,以异地配置的2D组网雷达为背景,分析了时变系统误差对雷达上报航迹的影响,将误差影响下的目标定位看做一种认知不确定性,并给出两种用区间灰数描述这一不确定性的方法。由此提出了一种航迹关联算法,该算法以区间相离度作为衡量航迹间差异信息的测度,建立灰色关联分析模型,并根据灰关联度排序给出航迹关联对。通过对算法的约束条件进行深层次分析,给出了使用算法的先决条件。在常见系统误差环境下的蒙特卡罗仿真结果表明,算法具有良好的抗差性能和较广泛的适用性。     

相变降温服热分析

为了研究相变材料降温服在高温高湿条件下的热防护性能和相变材料数值计算 方法应用于降温服传热计算的可行性,在分析服装传热传质特点及计算方法的基础上,利用 焓值分析法对服装中的相变材料建立传热模型,在整个区域建立统一的能量方程,在区域结 点进行离散,并进行隐式求解,得到焓的分布.建立了关于人体、降温服相变材料、人体着装 、环境的传热模型,用此模型进行高温高湿条件下的人体着装的动态仿真,并进行试验验证 .降温服计算和实验结果吻合良好,可以看出,相变降温服热分析方法可靠合理.      

成败型系统可靠性增长的Bayes评估

针对成败型系统在研制阶段的动态增长的可靠性评估问题,依据前期可靠性增长试验中多阶段的试验信息和专家经验,提出了基于新Dirichlet先验分布的可靠性增长的Bayes评估方法。该方法根据已有的不同阶段试验信息,利用离散AMSAA（Army Material System Analysis Activity）可靠性增长模型描述可靠性增长试验中不同阶段可靠性的增长趋势,并对各个阶段的可靠性进行评估;针对下一阶段建立基于新Dirichlet分布的可靠性先验分布,并根据下一阶段可靠度的估计值采用最大熵模型给出先验分布参数估计;在获得现场试验数据的条件下,给出下一阶段的可靠度后验估计,并讨论不同区间范围对后验可靠性的影响。最后通过实例分析,表明相较于直接利用离散AMSAA模型和Beta先验分布,该方法在合适的专家经验的指导下能够给出更为准确的可靠性评估。     

基于核函数主元分析的航空发动机故障检测方法

航空发动机性能由正常到异常、再由异常发展到完全故障的阶段,其参数变化具有一定非线性特征。为了有效检测这种具有非线性特征的故障,提出一种基于核函数主元分析(KPCA)的非线性故障检测方法。该方法通过核函数完成非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间,在特征空间中使用线性主元分析(PCA)方法计算主元,构造T2和SPE统计量检测故障的发生。通过对某型涡扇发动机进行实例验证分析,结果表明,KPCA方法一方面克服了综合参数法由于没有确定的警戒值而无法有效地进行故障检测的不足;另一方面KPCA方法在非线性故障检测过程中能够提取重要的非线性特征信息,因而比PCA方法能更早地检测到早期潜在故障,且KPCA方法检测错误率更低。因此,KPCA方法更适合于具有非线性特征的航空发动机故障检测。     

基于波形熵的雷达目标一维距离像检测技术

高分辨雷达一维距离像目标检测实质上是扩展目标检测,具有与低分辨雷达回波目标检测不同的特点.通过分析目标一维距离像和噪声的波形特点,提出了一种基于波形熵的一维距离像检测方法.该方法对目标一维距离像信号形式和噪声的先验知识要求少,运算复杂性小,易于工程实现.仿真实验说明算法能有效地提高检测性能.     

作战飞机总体设计方案的灰色关联投影评价

给出了作战飞机总体设计方案的评价指标,采用层次分析法赋给每个指标不同的权重,并提出了一种基于灰色关联投影法的作战飞机总体设计方案评价方法。该方法采用灰色关联理论建立各总体设计方案对评价指标集的加权灰色关联判断矩阵,然后利用矢量投影原理计算各设计方案相对理想方案的灰色关联投影值,以灰色关联投影值的大小来评价设计方案的优劣。     

基于群决策的作战方案优选模型研究

针对作战方案优选中存在的决策者权重信息、各属性权重信息以及方案属性值信息均不完全的问题,采用聚类分析法建立了决策者权重计算模型,并在此基础上采用双基点法建立了基于群决策技术的作战方案优选决策模型。     

基于SOM和关联规则的民机运行风险

为充分认知民机风险,实现从事故中学习,以重大民机事故(MCAA)为研究对象挖掘出事故深层次的致因特征。针对MCAA信息具有可读性差,系统行为具有非线性导致的无法直接获取运行风险信息,难以直接建立事故致因的关联与映射关系,提出一种从MCAA中学习民机运行风险特征的方法。针对民机运行特点,结合事故信息及认知可靠性和失误分析方法(CREAM),设计出MCAA-CREAM模型,并构建民机多属性技术重大事故数据集。采用自组织映射(SOM)模型,完成对事故的聚类分析和抽象特征映射,以2D地图形式增强风险因素可读性,利用关联规则有效挖掘风险因素间的强关联关系。     

结构输出响应概率密度估计中分数矩求解方法

鉴于概率不确定性背景下基于分数矩极大熵准则的结构可靠性分析方法具有较大的效率与精度优势,综合研究并给出了可以用于极大熵准则中约束条件输出响应分数矩求解的3种分数矩求解方法,包括降维积分(DRI)方法、稀疏网格积分(SGI)方法和无迹变换(UT)方法。阐述了分数矩求解原理及过程,给出了方法的计算效率,并分析了方法的适用性。3种分数矩求解方法在确保计算精度的同时可以很大程度减少结构输入-输出模型的调用次数,大幅提高统计分析效率。通过与Monte Carlo仿真分析法对比,验证了3种分数矩求解方法的正确性与高效性。