疲劳强度分布参数的贝叶斯分析

以贝叶斯估计为分析基础,用Monte Carlo方法产生大样本来计算机模拟升降法,由疲劳强度分布参数的估计值推导出了参数本身的后验分布.通过参数的后验分布,可以对参数进行区间估计和置信分析.该法解决了由于实验费用昂贵而一般只对长寿命区疲劳强度分布参数进行点估计的问题,为疲劳强度分布参数的进一步研究打下了基础.通过一个算例验证了方法的可行性,并且由计算结果分析比较了升降法的3种数据处理方法.      

大长宽比单元有限元误差分析及高精度计算

针对大长宽比单元将传统的基于单元整体尺度的有限元误差估计扩展为基于单元不同方向尺度的误差估计;根据不同方向误差应该同量级的思想,得到了误差匹配准则.该准则可以作为网格划分的判据.根据这一匹配准则,提出了一种提高计算精度的方法——单向高次插值法.数值实验表明该误差估计是正确的,误差匹配准则作为网格划分的判据是有效的,采用合理的有限元插值逼近能够有效地减小计算误差,提高计算的精度和效率.      

DS/FH混合系统鲁棒自适应抗干扰技术

根据鲁棒估计理论,采用一种基于广义M估计的自适应滤波器消除DS/FH混合扩频系统中的部分带宽干扰,并推导了鲁棒自适应算法.比较了2种M估计中常用的ψ函数的性能:Huber函数(Huber function)、三权重函数(Tri-weight function).Monte Carlo 仿真结果表明,采用鲁棒自适应滤波器的DS/FH系统抗非稳态干扰性能显著提高,且具有拒绝特性的三权重函数性能明显优于Huber函数.      

一种基于历史数据的软件缺陷预测方法改进

捕获-重捕获方法常用于评审会后对产品残留缺陷数的估计.使用均方误差对几种基于捕获-重捕获模型的估计器性能进行评估.然后提出一种基于历史数据的估计器改进方法,并对改进前后估计器的缺陷预测效果进行对比分析.      

基于同质摩擦的涡流搅拌摩擦焊工艺

涡流搅拌摩擦焊(VFSW)是一项新近提出的改型工艺,其利用与工件材料同材质的棒材和外加的支撑套筒作为搅拌工具进行搅拌摩擦焊接,有望在高熔点金属的固相连接、焊接修复等领域取得工程应用.研究了转速对6061铝合金涡流搅拌摩擦焊焊缝成形和接头力学性能的影响规律.试验结果表明,在30 mm/min的焊接速度下,当转速较低时焊缝...     

网络攻击下无人机信息物理系统的自适应状态估计

针对网络攻击下无人机信息物理系统(CPS)的安全状态估计问题,提出了一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(AVMRE)。通过将针对控制输入和传感器数据的恶意攻击分别建模为状态和量测方程中的未知干扰项,建立了未知干扰解耦状态递推估计器,实现滤波误差中的量测未知干扰解耦,利用滤波残差设计自适应调整因子对估计误差上界进行极小化,应用最小方差估计准则求解出算法中的量测增益反馈矩阵。同时引入事件触发机制,使得系统在保持一定估计精度的情况下节省通信资源。此外,给出了滤波误差指数有界性的充分条件。无人机飞行模型仿真验证了本文算法相比传统算法的有效性和优越性。     

带辅助支承的传动杆动态特性试验和仿真

为了研究大型客机发动机中带辅助支承的径向传动杆动态特性,搭建了测试位移和加速度响应的传动杆部件试验台, 在最大转速分别为26000、29000 r/min条件下进行了轴承座轴向共振试验、内传动杆弯曲共振和传动杆进入共振区间后的动态特 性试验;采用3维有限元方法建立了传动杆系统的动态特性模型,对传动杆系统的动态特性进行了仿真,并将试验结果与仿真结 果进行了对比分析。结果表明：传动杆位移响应先于轴承座加速度响应进入共振,并且在进入共振后的很长区间内,振动仍然持 续快速增大;结合试车经验和故障形式提出了“试车临界转速”的概念,利用3维有限元法综合考虑多部件结构特征、轴承支承刚 度和花键连接刚度,全面分析了传动杆组件的各阶固有频率,其中传动杆仿真临界转速和试车临界转速误差为2.1%。     

一种频率步进雷达目标径向速度估计方法

为补偿目标径向速度对频率步进雷达合成距离像的影响,提出了一种目标径向速度估计方法.经公式推导证明频率步进雷达相邻两个脉组回波的归一化采样序列的互相关函数是一复正弦序列,该序列的频率与目标径向速度有确定的对应关系.通过快速傅里叶变换(FFT,Fast Fourier Transform)可获得序列频率,从而估计出目标径向速度.该方法可估计的速度范围仅取决于系统带宽和脉冲重复周期,并且由于理论估计精度可通过FFT点数调整,在需要非常高估计精度的场合可以大幅降低计算量.计算机仿真结果表明该方法对目标径向速度估计准确,同时具有较好的抗噪声性能.     

一种基于二元估计与粒子滤波的故障预测算法

假设对象系统的故障演化过程可以由一个含有未知缓变参数的状态空间模型加以描述,则故障预测问题就可以转化为一个在已知当前系统信息的条件下,对系统未来某一时刻的状态变量的估计问题.针对该问题的求解提出了一种基于二元估计和粒子滤波的故障预测算法.算法的实施分为两个主要阶段:在状态估计阶段,采用两个并联的粒子滤波器迭代估计当前时刻对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布.在状态预测阶段,对当前时刻故障演化模型状态的后验分布进行迭代采样,以采样样本粒子来近似估计未来时刻的状态变量的先验分布密度.在上述计算结果的基础上,结合相应的故障判据,算法采用计算对象系统未来时刻故障概率的方法预测其剩余使用寿命.仿真实验中将本文提出的算法与基于联合估计的故障预测算法进行对比,实验结果证明了所提算法的有效性.      

真误差的获取及标准差估计

提出了获取真误差的原则和若干实例,给出了真误差计算方法及标准偏差估计方法,并举例说明其应用。