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31.
基于FMECA信息的测试性验证试验样本分配方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前国内外测试性验证试验中普遍采用的基于故障率的分层抽样方法考虑因素单一,可能导致样本分配不尽合理,而现有考虑多因素的样本分配方法代表性不足,难以实现工程上的应用的问题,对影响样本分配的因素与故障模式影响及危害性分析(FMECA)信息的关系进行了详细分析,提出了基于FMECA信息的样本分配方法。首先定义了单元影响系数和影响因子向量,提出了向量各元素赋值规则,解决了影响因素选取的问题;其次通过基于逼近理想解排序法(TOPSIS)优化的层次分析法确定了权值矩阵,实现了样本分配。最后通过实例验证表明该方法考虑因素全面,运用灵活,更具代表性和工程应用价值。 相似文献
32.
视觉跟踪中,高效鲁棒的特征表达是复杂环境下影响跟踪性能的重要因素。提出一种深度稀疏神经网络模型,在提取更加本质抽象特征的同时,避免了复杂费时的模型预训练过程。对单一正样本进行数据扩充,解决了在线跟踪时正负样本不平衡的问题,提高了模型稳定性。利用密集采样搜索算法,生成局部置信图,克服了采样粒子漂移现象。为进一步提高模型的鲁棒性,还分别提出了相应的模型参数更新和搜索区域更新策略。大量实验结果表明:与当前主流跟踪算法相比,该算法对于复杂环境下的跟踪问题具有良好的鲁棒性,有效地抑制了跟踪漂移,且具有较快的跟踪速率。 相似文献
33.
确定性仿真结果检验和因子分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种确定性仿真结果(不考虑随机因素影响的仿真结果)检验方法, 能够对仿真结果与试验结果之间的误差进行分析, 确定该误差是由于仿真不正确引起的系统误差, 还是由于试验结果的分散性引起的偶然误差, 进而判断仿真结果正确与否.同时建立一种确定性仿真结果多因子分析方法, 能够对仿真结果的各个影响因素(因子)进行分析, 确定哪些因素已被正确仿真, 哪些因素尚未被正确模拟, 从而指导仿真软件的编制. 相似文献
34.
通过对飞机全电刹车系统模型的分析,结合迭代学习控制的特点设计出一种新的全电刹车系统的控制律。通过在matlab/simulink中仿真,取得了理想的效果,表明控制律的设计基本合理、可行。 相似文献
35.
提出了一种基于单目相机的小型多旋翼无人机的连续避障策略。所提出的方法包括深度估计和导航决策两个模块。其中,在深度估计模块采用条件对抗网络对无人机采集得到的RGB图片进行训练预处理,在导航决策模块采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法实现无人机的连续避障。在此基础上,对DDPG中的Actor网络进行改进,通过使用多模态网络代替原有策略网络,从而抑制无人机飞行震动,提高避障能力。最后,在Airsim仿真环境中进行测试,实验表明所提算法模型经过训练能够使无人机成功躲避障碍物并到达指定目标点,与原有算法相比避障轨迹得到明显改善。 相似文献
36.
37.
设计了一种适用于大区域、小重叠卫星影像有理多项式模型(RPC)定位精度优化的技术流程,基于开源数字正射影像(DOM)、数字高程模型(DEM)数据和RPC几何模型约束,通过优化尺度不变特征变换(SIFT)特征提取与匹配算法,实现了无像幅约束的控制点和连接点的快速稳健匹配,应用DEM支持下的RPC模型二维区域网方法实现了多景影像RPC模型精度的联合精化。GF-1卫星WFV影像的实验结果表明:在DEM支持下经过区域网平差后,RPC模型的定位精度可达到像素级水平。 相似文献
38.
针对滚动轴承未知新故障误判影响轴承安全性和检修效率的问题,提出了一种基于改进灰狼算法(GWO)和轻量级梯度提升机(LightGBM)的故障诊断模型,实现已知/未知故障的高精度判别。为避免单一尺度下特征提取的缺失,对滚动轴承振动信号分别提取时域、频域和小波域特征建立多域特征集。设计了带未知新故障判别机制的GWO-LightGBM模型,并构造含有Halton序列和模拟退火策略的GWO实现了模型参数有效优化。实例试验结果表明,模型对已知和未知类故障平均识别率达99.57%,10次随机试验平均识别率分别比单一分类模型逻辑回归(LR)、最近邻分类器(KNN)和支持向量机(SVM)高21.98%、17.00%、9.27%,验证了模型的有效性和优越性,能高准确率地识别出已知或以前从未出现的新故障。 相似文献
39.
空域复杂度评估作为衡量空域运行态势、管制员工作压力的关键手段,是运行调控的基础。由于影响因素众多,不同因素间耦合关联复杂,且标定样本很难获取,空域复杂度的准确评估被公认为航空领域的一个挑战性问题。提出了一种空域复杂度的无监督评估方法。首先通过核主成分分析挖掘原始样本各维度的非线性耦合关系,准确提取能够最大化复杂度评估信息量的主成分,进一步设计了可按需定制的主成分聚类方法,实现了无监督条件下空域复杂度的准确评估,为空域划分、流量管理提供了有效的技术支撑。 相似文献
40.
针对目前的航空发动机限寿件(ELLP)疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点,提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样(AUMCROAIS)疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样(MCAIS)快速逼近真实设计验算点(MPP)附近,随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样,并依次构造主动学习函数,对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取,从而实现最优抽样半径的更新,通过不断的更新确定出最优抽样半径,加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度,解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题,最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法,并与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法(MCROAIS)和一阶可靠性方法(FORM)进行了对比,验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。 相似文献