A novel method for importance measure analysis in the presence of epistemic and aleatory uncertainties

For structural systems with both epistemic and aleatory uncertainties, research on quantifying the contribution of the epistemic and aleatory uncertainties to the failure probability of the systems is conducted. Based on the method of separating epistemic and aleatory uncertainties in a variable, the core idea of the research is firstly to establish a novel deterministic transition model for auxiliary variables, distribution parameters, random variables, failure probability, then to propose the improved importance sampling(IS) to solve the transition model. Furthermore,the distribution parameters and auxiliary variables are sampled simultaneously and independently;therefore, the inefficient sampling procedure with an ‘‘inner-loop' for epistemic uncertainty and an‘‘outer-loop' for aleatory uncertainty in traditional methods is avoided. Since the proposed method combines the fast convergence of the proper estimates and searches failure samples in the interesting regions with high efficiency, the proposed method is more efficient than traditional methods for the variance-based failure probability sensitivity measures in the presence of epistemic and aleatory uncertainties. Two numerical examples and one engineering example are introduced for demonstrating the efficiency and precision of the proposed method for structural systems with both epistemic and aleatory uncertainties.     

高超声速飞行器前体/进气道参数重要性测度

针对机体推进高度一体化的吸气式高超声速飞行器前体/进气道相关参数对其性能指标的独立和交互作用问题,基于回归模型和二阶混合中心矩理论,以总压恢复系数为性能指标,提出了参数重要性测度新方法。设计了二维混压楔形前体/进气道变几何构型方案并给出重要性测度模型,定量和定性地对参数重要性进行了对比和分析。研究结果表明:前体/进气道相关参数间具有强的非线性作用,交互作用非常显著,独立作用可以忽略不计,且重要性测度模型易于扩展。     

一种新的基本随机变量重要性测度指标体系

综合当前基于方差的重要性测度与矩独立重要性测度的优点,建立了一个新的随机变量重要性测度指标体系。该体系从输出响应量的均值、方差以及可靠度指标方面对随机变量的重要性进行了分析,进而根据不同的要求衡量基本随机变量对系统或模型输出的影响程度。给出了各个重要性测度指标的定义,并探讨了他们与现有的基于方差的重要性测度指标的关系。通过算例说明了所提新的重要性测度指标体系的优越性。结果表明:新指标体系中的指标不但可以反映旧的指标,而且还对其进行了修正,克服了基于方差的重要性分析中随机变量取不同实现值时对输出响应量的影响相互抵消的问题,从而更加合理地衡量随机变量的重要性;与当前矩独立的重要性分析方法相比,新的指标体系在继承其优点的基础上能够从不同侧面更加全面地对随机变量的重要性进行分析,因而具有更广泛的应用范围。     

基于决策不确定性的多目标跟踪传感器管理

针对高杂波、电子干扰环境,在量测驱动的多目标滤波框架下提出了一种基于决策不确定性的传感器管理方法。首先,根据部分可观测马尔科夫决策过程的理论,给出了基于Rényi信息增量的传感器管理一般方法。其次,综合考虑决策过程的信息完整性、信息质量、信息的内涵等因素,在量测驱动的自适应滤波框架下,基于目标运动态势评估多目标决策不确定性水平,并选取最大决策不确定性目标。最后,以最大决策不确定性目标的信息增量最大化为准则进行传感器分配方案的求解。仿真实验表明所提方法能够有效抑制电子干扰、杂波对多目标跟踪及传感器分配的影响,与基于威胁的传感器管理方法相比,所提方法的平均最优子模式分配（OSPA）距离及平均计算时长均显著降低,且在高杂波、电子干扰情形下具有较高的可靠性。     

基于社团结构节点重要性的网络可视化压缩布局

为有效展示网络的中观尺度结构,将力导引布局算法与网络社团结构特征相结合,提出了一种基于社团结构节点重要性的网络可视化压缩布局方法。首先,采用Louvain算法对网络进行多粒度社团结构划分;然后,通过计算社团结构中节点的拓扑势评估节点的重要性,保留社团结构中的重要节点,合并边缘节点,实现社团结构压缩;最后,采用力导引布局算法布局压缩网络节点,实现网络可视化的压缩布局。实验结果表明:所提方法在压缩节点和连边规模的基础上,能够完整保留原始网络的社团构成,并且通过保留社团结构代表点可以清晰展示社团内部结构,突出社团和重要节点在网络结构中的位置和作用。      

基于RS-CRITIC的空战目标威胁评估

针对不确定信息下的空战目标威胁评估问题,提出了一种基于粗糙集（RS）理论和指标重要性相关（CRITIC）法的目标威胁评估模型。首先,通过CRITIC法确定准确信息下的目标威胁值,利用数据挖掘（MD）启发式算法求解最佳分割集合,将目标威胁值离散化处理后替代粗糙集决策信息系统中的决策属性。其次,基于构建的完备粗糙集决策信息系统,通过决策矩阵实现属性约简和目标威胁评估最小决策规则提取。最后,将规则应用于不确定信息下的目标威胁评估。仿真结果表明:所提模型能够实现信息缺失下的目标威胁评估,减少了主观因素和先验知识的影响,扩展了粗糙集理论应用范围。      

浅析如何发挥计量技术机构在企业能源计量工作中的作用

根据当前国家工业发展状况和能源利用形势,介绍了计量技术在节能减排工作中的重要作用,阐述了能源计量工作的重要性,提出了计量技术机构为推动企业能源计量工作开展的工作设想及发展思路。     

基于方差的相关输入变量重要性测度分析新方法

为了清晰地掌握相关输入变量情况下响应量方差的来源,非常有必要将基于方差的重要性测度( VBIM)分离为相关部分和独立部分.为此,在二阶非线性回归的基础上,提出了一种适用于非线性响应量的相关变量重要性分析的新方法.一个输入变量对响应量方差的相关贡献由该变量与每一个剩余变量两两相关的贡献分量组成,所以又进一步提出了一种概念...     

动力学环境试验的必要性和意义

动力学环境试验是航天器环境工程的重要组成部分。与航天器在轨道飞行中所经受的各种空间环境相比,动力学环境有完全不同的特点。它主要产生在发射阶段,作用时间虽短,但其重要性不容忽视。     

传播需要有的放矢——品牌传播渠道创新的重要性

正自古行军作战,运筹帷幄之中,决胜千里之外。诸葛先生临危不乱坐弹空城,令敌军望而怯步;朱元璋机智过人,一招反间计斩敌军猛将赵普胜;苹果出其不意,终端体验快感技高一筹,击败巨人诺基亚……历史或许血腥无奈,但自然生存的法则从未变过,那就是——有谋者,事竟成。