随机载荷作用下元件断裂可靠性的裂纹长度模型

研究了随机载荷条件下元件断裂可靠性计算的方法,给出了一般和特殊条件下元件断裂可靠性的计算方法,并采用Monte Carlo法模拟裂纹在随机载荷作用下的随机扩展.通过对模拟计算结果的统计分析得出任意给定时刻疲劳裂纹尺寸的分布,以及临界裂纹尺寸的分布,并提出用修改了的裂纹长度模型计算裂纹在随机扩展中的瞬时可靠度和过程可靠度.     

珠状凝结是一种典型的分形生长

本文根据近三十年来在珠状凝结换热研究中积累的实验研究资料,提出珠状凝结是一种典型的分形生长过程。由随机分形模型建立了珠状凝结液滴的尺度分布,应用重整化方法确定了液滴尺度的分布指数。      

概率密度曲线及其参数估计的模糊与随机方法

首次提出了概率密度曲线及其参数估计的模糊与随机方法,并以一组疲劳寿命数据为例描述了参数估计的具体过程。对随机样本分别采用模糊与随机方法和数理统计方法进行了参数估计,结果表明：用模糊与随机方法比用数理统计方法得到参数估计值更接近理论值。     

随机声载荷时域信号仿真模型研究

利用航空发动机环行燃烧室噪声测试数据，采用时间序列自回归分析方法得到了燃烧室噪声及动压仿真模型ARMA（17，16），并用其对噪声时间历程数据进行了最佳预测。     

滑动轴承—转子系统Hopf分岔分析计算方法

基于Hopf分岔定性理论、周期系统Floquet理论,针对流固耦合系统力函数计算特点,并考虑系统规模大小对算法的不同要求,提出了一套新的转子-轴承系统Hopf分岔分析计算方法。这套方法主要包括自激周期解计算的边值方法、周期解稳定性判别算法、周期解预测-校正延续算法、自激振动的稳定裕度准则等,可以有效地确定转子-轴承系统Hopf分岔临界点及分岔方向,可以研究分岔解的发展、变化,包括研究实践中关注的“跳跃”、“迟滞”等典型非线性现象。      

基于DSPN的航天测控系统任务可靠性仿真建模

提出了基于确定与随机Petri网（deterministic and stochastic Petri nets,DSPN）的航天测控系统（tracking,telemetry and command,TT&C）任务可靠性定量分析方法,旨在对相关航天测控方案进行可靠性预计.通过对TT&C系统任务剖面进行时序弧段划分,考虑实际系统中测控单元阶段依赖、单元故障可修以及各单元参与任务起止时间不同等其他建模方法难以处理的复杂因素,建立了“单元层-系统逻辑层-阶段层”3层相互关联的TT&C系统任务可靠性DSPN模型.通过对模型仿真运行,实现了对给定测控方案下TT&C系统任务可靠性定量化评估.分析表明:仿真结果随着仿真次数增加逐渐收敛,与Markov解析方法求得的精确值对比误差控制在1%以内.      

基于概率的航空发动机飞行换算率改进算法

针对斯贝MK202发动机应力标准对零部件工作寿命评定中未包含各种随机因素的影响,考虑零部件疲劳性能参数的分散性和发动机整机载荷谱的随机性,将实测数据统计分析、零部件应力有限元分析以及蒙特卡罗模拟分析有机结合,提出了基于概率的航空发动机飞行换算率改进算法,以解释航空发动机零部件实际工作寿命存在的差异.经范例验证表明:确定性寿命评定方法的飞行换算率计算结果与改进算法下的平均值相当;对于单次飞行换算率,改进算法的单次飞行换算率平均值比确定性方法的计算结果小2%;对于综合飞行换算率,改进算法的综合飞行换算率平均值比确定性方法的结果小1%;且在改进算法下单次飞行换算率和综合飞行换算率服从正态分布.     

多轴随机载荷下的疲劳寿命估算方法

提出了一种多轴随机载荷下的疲劳寿命预测方法.通过雨流计数法对各平面上的剪应变进行循环计数,以统计出的剪应变循环作为多轴疲劳损伤的主要控制参数,将各剪应变循环历程内对应的最大正应力和正应变变程作为多轴疲劳损伤的第二控制参数.根据多轴疲劳寿命模型计算出各平面上的损伤,以最大损伤平面作为多轴随机疲劳的临界平面,通过该临界平面上的损伤计算出多轴随机载荷下的疲劳寿命.采用SNCM630钢,304不锈钢和S45C钢3种金属材料的多轴随机疲劳试验数据对提出的寿命预测方法进行评估和验证.结果表明:疲劳寿命预测结果大都分布在试验结果的2倍分散带之内.     

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。     

一种通过积累教训来实现学习的随机自动机

本文提出了一种新颖的学习自动机模型。其内部结构直接由它过去所受惩罚的积累信息来确定。研究结果表明，该算法是权宜的，且具有优于ＬＩＰ、相当于ＬＲＰ的学习性能。