一种小样本和小失效数系统可靠性分析方法

根据小样本和小失效数系统的特点，以及可靠性分布函数和参数估计的不确定性和模糊性，提出了一种可靠性分析方法。采用指数分布族，通过分析最少和最大失效数两种最极端状态，确定中间状态的备选点，运用最小平方差原理进行逐个筛选，并给出了算法流程。分析结果表明，计算值与实际观测值较为吻合。该方法可使系统可靠性的估计精度有较大提高。     

封头补强技术研究

研究了碳纤维／环氧复合材料φ１５０ｍｍ和φ４８０ｍｍ压力容器封头的局部补强方法和工艺，试验结果表明：φ４８０ｍｍ压力容器经在大金属件边缘补强后改变了水压爆破时金属件飞出的现象，纤维强度得以充分发挥而使筒身段纵环向同时破坏；φ１５０ｍｍ压力容器的应力平衡系数可由０．７５提高到０．８５以上，筒身段纵向纤维发挥强度由２０９０ＭＰａ提高到２３３６ＭＰａ，提高约１１．８％。由此可见，壳体铺层设计与封头补强巧妙地结合是壳体优化设计的重要方法，是充分发挥纵向纤维强度的有效措施。     

碳纤维复合材料高压球形容器研制

采用变带距方法对球形容器进行优化设计，并研制了一批产品。试验结果表明，在纤维设计应力相同条件下，采用变带距缠绕的球形容器，其复合材料重量比等带距缠绕的轻２４．５６％，而其容器特性系数高出１０．４％，能同时满足设计提出的强度和重量两方面要求。     

具有衬里的纤维缠绕压力容器分析

给出了具有衬里的纤维缠绕压力容器纤维厚度的设计计算方法。当容器的结构一定时，给出了确定爆破压强的方法。     

Principal components in the PG-X-ray QSO sample

We have performed a spectral principal component analysis for a complete sample of 22 low redshift QSOs with spectra from Ly to H, and found three significant principal components, which account for 78% of the spectrum-to-spectrum variance. We present strong arguments that the first principal component represents the Baldwin effect, relating equivalent widths to the luminosity (i.e. accretion rate). The second component represents continuum variations, probably dominated by intrinsic reddening. The third principal component is directly related to broad emission-line width and X-ray spectral index, and therefore probably driven by Eddington accretion ratio, L/L_Edd. The third set of relationships tie directly to the optical Principal Component 1 found by Boroson and Green [Boroson, T., Green, R.F., Astrophys. J. Suppl. 80, 109, 1992 (BG92)], and are the primary cause of scatter in the Baldwin relationships.     

小样本条件下多应力加速寿命试验预测方法

鉴于导弹中的电子设备价格昂贵、可用于试验的样本量少,在开展加速试验以及寿命预测的实际工作中通常为小样本的背景。文章研究探索小样本条件下多应力加速试验寿命预测方法,分别建立通用对数线性模型、 BAS-BP神经网络模型、灰色–支持向量回归模型,结合多应力加速试验数据在各应力条件下的样本容量分别为 56组、20组、10组、5组的情况下,比较 3种模型的预测效果,分析各模型的适用场合和时机,探索小样本条件下模型的选优问题,为小样本条件下多应力加速试验寿命预测提供有益的借鉴。     

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。      

考虑先验信息可信度的后验加权Bayes估计

 先验信息失真及先验样本数量过大会扭曲小子样条件下Bayes融合评估的效果,引入可信度可以改善这个问题。现有的可信度度量方法大都直接基于数据层,即通过判断两种样本是否属于同一分布,这种度量在小子样情况下不太可信,为此提出了一种基于数据物理来源的可信度度量方法。同时归纳了可信度融合评估的准则,分析了现有可信度融合评估方法的不足,并结合正态分布的参数估计问题,给出了一种考虑先验信息可信度的后验加权Bayes估计方法。理论分析和算例都证实了该方法优于常用的Bayes估计方法。     

Y－TZP陶瓷超塑性拉伸变形试验

通过实验找出Ｙ－ＴＺＰ陶瓷超塑性变形的最佳温度、初始应变速率及最大的变形量，并求出应变速率敏感性指数ｍ值。利用得到的最佳工艺参数制造出陶瓷环形件样件。