基于贝叶斯网络的空中交通运输系统韧性评价

为准确刻画空中交通运输系统安全保障能力,引入韧性概念评估其抵御风险与恢复水平。建立层次化的贝叶斯网络模型,分析影响空中交通运输系统正常运行因素,评价系统韧性,并对2010—2019年中国空中交通运输系统韧性及变化趋势进行定量分析。通过调整模型各结点,分析因素对系统整体韧性水平的影响,以新冠疫情下底层结点的变化情况为例对系统整体韧性水平变化进行评估。研究结果表明,空中交通运输系统的总体韧性评价值在54%～60 2%之间,且随着社会经济不断发展呈现波动上升的趋势。在新冠疫情影响下系统服务水平受到较大影响,但系统整体仍能维持一定的韧性。贝叶斯网络模型较好地量化了空中交通运输系统韧性,是提高系统韧性的基础,为空中交通运输业可持续发展及抵御冲击提供有效调控策略和理论方法。     

某飞行器数据记录设备的可靠性综合评估

针对飞行器数据记录设备的的小子样可靠性评估问题,从贝叶斯定理出发,进行了理论推导,建立了由分系统的可靠性参数综合评估系统可靠性参数的理论模型,并对某飞行器数据记录设备进行了可靠性综合评估     

基于Bayes变动统计理论的测试性外场统计验证方法

针对故障检测/隔离数据为\"小子样\"情况导致的测试性外场统计验证存在的周期长、验证结论置信度低等问题,研究并提出了基于Bayes变动统计理论的的测试性外场统计验证模型和方法。首先建立了不同寿命周期阶段故障检测率(FDR)的序化关系模型;然后以Dirichlet分布为先验分布,利用不同寿命周期阶段故障检测率先验估计值确定Dirichlet分布参数;在此基础上,融合\"小子样、异总体\"研制阶段增长试验数据和\"小子样\"外场使用数据,研究并提出了故障检测率的Bayes综合评估模型;引入Gibbs抽样方法求解故障检测率Bayes综合评估模型的复杂高维后验积分;最后在某机载稳定跟踪平台上开展了应用研究。结果表明本文方法能在较短的外场使用周期内,给出较高置信度的外场验证结论,为大型高可靠性装备测试性外场统计验证研究提供了重要的理论依据。     

基于多源诊断信息融合的发动机气路分析

针对气路可测信息的有限性及不确定性易导致航空发动机气路分析结果准确度和精度不高的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的多源诊断信息融合机制,以提高气路部件故障诊断的准确度和精确度.介绍了基于贝叶斯网络的气路分析方法,在此基础上提出了改进的用于多源诊断信息融合的气路分析贝叶斯网络,即以常规的气路可测参数为主,而其他诊断信息则借助故障模式先验概率表引进贝叶斯网络,实现多源信息的融合.仿真实验表明:通过融合多源信息能够准确地诊断出传统的气路分析难以识别的故障,同时降低了健康参数估计值的方差,提高了诊断结果的精确度;在观测噪声放大一倍、健康参数变化量小于1%的情况下,通过融合多源信息仍能准确的估计出健康参数变化量,且标准差均于0.1%.      

基于局部应力法的 Bayes -神经网络舵板寿命预测

舵板是某水下航行体的关重件,为预测其使用寿命,文章建立了舵板航行体的计算域模型,通过仿真并运用局部应力应变法,计算出舵板在特定环境应力下的寿命;利用贝叶斯估计的先验知识以及神经网络,联合预测出舵板在不同的环境应力下的使用寿命。     

基于贝叶斯纠错的AR辅助飞机装配数据纠错方法

增强现实(Augmented Reality)技术用于飞机装配中可以有效提高装配效率。通过无线网络的使用,增强现实设备可以便捷访问各种人工智能服务,将自然场景下的光学字符识别(Optical Character Recognition)技术作为云服务用于AR辅助装配中减少人工录入以加速装配过程。针对AR辅助飞机线缆装配中线缆识别存在错误的问题,基于贝叶斯纠错器,结合航空线缆规则提出一种数据纠错的后处理流程,使用噪声通道模型对线缆的识别结果数据进行推理纠错,并构建了基于云服务的AR辅助线缆装配体系。在该系统的环境下,进行AR辅助的航空线缆装配试验,将导线识别准确率从88%提高到98%,验证了该系统具有一定高效性的同时保证了正确性。     

基于贝叶斯理论的低循环疲劳寿命模型不确定性量化

为量化低循环疲劳寿命模型中的不确定性因素,利用贝叶斯理论,采用经典的模型校准形式确立了寿命模型的不确定性量化形式,并结合正态性检验对误差项进行验证;应用马尔可夫链-蒙特卡罗(MCMC)算法获得了模型参数后验分布的抽样样本,在小子样试验数据条件下确定了低循环疲劳寿命的95%不确定性区间,较好地覆盖了寿命的分散性;对参数样本进行了相关性分析,并将异方差回归概率模型与贝叶斯概率模型进行了比较。最后,利用Morris全局灵敏度分析方法获得了Manson-Coffin模型参数的全局灵敏度指标;同时,验证了在模型参数对先验信息敏感,或者说在先验信息影响极大的情况下,采用无信息先验处理方法的合理性。     

带可收缩挠性附件受控航天器稳定性分析

带可伸缩挠性附件受控航天器在附件收缩过程中可能因为收缩率设计不当导致系统不稳定,本文利用李亚普诺夫稳定性定理,推导出利用姿态角和姿态角速度反馈设计的PD控制律来实现可伸缩挠性附件在收缩过程稳定性控制的充分条件,对设计满足系统稳定性要求的收缩率和控制律具有指导意义。     

基于直觉模糊贝叶斯网络的HUD系统多阶段任务可靠性分析

针对国产平视显示系统（HUD）部分功能模块底层可靠性数据积累不足、难以支撑可靠性分析的问题,提出基于直觉模糊贝叶斯网络（IFBN）的平视显示系统多阶段任务可靠性分析方法。首先,研究基于贝叶斯网络的多阶段任务系统（PMS）模型构建方法,并综合考虑可能的共因失效（CCF）影响;其次,研究基于直觉模糊理论的模糊事件失效数据评估方法,提出适用于航电设备的模糊区间划分方法及直觉模糊数与失效数据的转换算法,并采用基于Tω算子的直觉模糊数聚合算法,降低模糊累计;最后,以某型平视显示系统为例进行多阶段任务可靠性计算。所提方法为系统底层失效数据模糊情况下的可靠性分析问题提供支持。     

贝叶斯回归支持向量机的软测量建模方法

提出了一种基于贝叶斯证据框架的回归型支持向量机的参数选择和软测量建模方法。证据框架的第1层推理用来解释支持向量机的训练。证据框架的第2和第3层推理用于自动调整正则化参数和核参数并使其接近最优值。然后,将这种基于贝叶斯证据框架的回归型支持向量机用于估计聚丙烯腈生产过程的质量指标。仿真结果表明了该方法的有效性。