基于故障树的飞机结构腐蚀损伤模糊综合评判

针对飞机结构腐蚀损伤分析和评价过程中影响因素复杂且具有模糊性的问题,提出了基于故障树分析和模糊理论的方法对飞机结构在复杂环境下发生的腐蚀损伤进行综合评判.对飞机结构腐蚀损伤过程和机理进行分析,构建飞机结构腐蚀损伤故障树,建立腐蚀损伤影响因素的评判集;计算各评判因素的相对概率重要度,根据评判因素相对概率重要度的比重,建立评判因素权重集;确定飞机结构腐蚀损伤的评价集,建立从评判因素集到评价集的模糊映射;通过模糊关系的模糊变换,对服役环境引起飞机结构的腐蚀损伤进行定量评价.通过飞机铝合金结构和不锈钢结构在沿海环境条件下腐蚀损伤评判的实例分析,证明了该方法的有效性,可为飞机结构设计和维修提供依据.     

自组织时分多址甚高频数据链的延时分析

时隙预约方法对自组织时分多址系统的延时性能有很大影响.针对动态时隙分配方案中典型的回溯搜索算法,分析了时隙空闲概率及预约冲突概率对报文延时的影响,并采用概率周期分析方法,通过引入时隙处于空闲和忙状态的概率,详细分析了报文延时与用户数和发报率的关系.最后,提出了一种新的时隙选择算法——序贯搜索算法.仿真结果表明,该算法的延时性能比回溯搜索算法优越.      

飞机环境控制系统的模糊控制研究

地面实验表明,采用传统PID(Proportional-Integral-Differential)控制方法的飞机环境控制系统不能很好的解决电子设备和座舱的温度控制问题.采用了基于遗传算法优化的模糊控制方法,根据系统不同的工作任务,分别采用了2种模糊控制规则.通过优化输入输出变量的隶属度函数参数,使得新的模糊控制系统具有响应快、超调小、稳态精度高的特点.仿真表明,该模糊控制系统优于原系统并且能够满足飞机环境控制系统的设计要求.      

考虑分布参数依赖的风险混合不确定性分析方法

在定量化风险评估中,针对变量分布参数存在依赖时的混合不确定性传播问题,提出一种考虑分布参数完全依赖、部分依赖以及独立传播情形的双层混合不确定性刻画与传播框架,内外层分布参数不确定性分别用概率分布与可能性分布刻画,采用蒙特卡罗模拟法与模糊扩展原则相结合的数值求解方法。针对认知不确定性分布参数依赖性,构建了统一的认知不确定性分布参数依赖性模型,并给出依赖性系数的概念。为实现认知不确定性分布参数独立性采样,设计了基于D-S证据理论与随机集相结合的不确定性传播算法,相比于概率刻画下的双层蒙特卡罗方法,计算代价有效降低。以某型氢氧发动机贮箱共底漏气率为算例,验证本文方法的有效性与可行性。     

基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法,该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数引入到自适应小波分解的判决中,能根据无监督聚类分割的需要,自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数.相对于小波包全分解,节省了大量的运算,并能取得良好的分割效果.      

飞机外形参数的气动与隐身综合优化设计

以气动力及雷达散射截面参数为目标函数,主要优化对总体外形和飞机性能影响较大的机翼、尾翼的平面形状几何参数以及少数几个机身几何参数;根据第4代战斗机的设计要求,确定各个目标的理想值、最低可接受值,以及各个约束的满足区间,应用模糊优化理论,建立各个目标的满意度函数及各个约束条件的满足度函数,并使用多目标总满意度函数和常权、变权的不同组合,建立了5种外形参数模糊优化模型,使设计人员可以根据不同的设计思想和设计目的选择优化模型与翼面形状的组合.     

一种新的自适应模糊控制器的设计方法

在分析现有的自适应模糊控制器不足之处的基础上,提出了一种新的自适应模糊控制器设计方法.为保证系统性能的一致性,在启动自适应模糊控制器前,采用监督控制将初始跟踪误差镇定到给定范围.自适应模糊控制器可在存在模糊逻辑系统逼近误差的情况下,使系统跟踪误差小于预先给定的任意常数.文中用仿真算例验证了本方案的有效性.      

模糊神经元及其计算能力研究

分析了模糊神经元模型,指出了这种神经元模型在计算能力上的缺陷.提出了对模糊神经元定义的两种改进方法,一是限制传递函数为非单调函数;二是修改定义域.对改进后的模糊神经元网络证明了计算能力与图灵机的等价性,从而对传统的神经网络作了进一步推广.还对混合模糊神经网络的特点做了简单的讨论.      

基于模糊基函数网络的系统故障检测

给出了基于T-S模型的模糊基函数网络(FBFN),并提出了一种基于FBFN的未知系统故障信息检测通用方法.将未知系统分为已知部分和未知部分.系统的实际输出包括已知部分输出、未知部分输出和故障信息等三部分.已知部分用数学模型描述.未知部分包括系统的建模误差、噪声干扰等不确定性,用FBFN逼近.因此,根据系统的实际输出、数学模型输出和FBFN输出可估计出故障信息.最后给出了某飞机的微波着陆系统故障信息检测仿真实例.