高维小失效概率可靠性分析的序列重要抽样法

针对工程实际中大量存在的高维小失效概率问题,提出了基于子集模拟的序列重要抽样法。该方法首先利用子集模拟的基本思路,通过引入合理的中间失效事件将概率空间划分为一系列的子集,然后再依据重要抽样法的思想,逐步构造序列重要抽样函数来求得失效概率的估计。文中给出了序列重要抽样法求解高维小失效概率的基本步骤,并用算例验证了所提方法的效率和可行性。数值算例和工程算例的结果均表明,基于子集模拟的序列重要抽样法不依赖于极限状态方程的形式,且适用于非正态分布随机变量,其可靠性分析结果有很高的计算精度。     

基于子集模拟法的卫星碰撞风险评估研究

卫星碰撞风险评估是卫星进行空间碎片预警和规避机动的基础,传统的蒙特卡洛法计算碰撞概率效率较低。本文将Gibbs采样与子集模拟法相结合,并应用于卫星碰撞概率计算中,通过选取合适的中间失效事件,将碰撞概率转换为一系列较大的中间失效事件条件概率的乘积,同时使用Gibbs抽样方法生成失效域内的样本,降低计算所需样本数。文中给出了子集模拟法求解卫星碰撞概率的具体步骤,并通过算例验证了子集模拟法的可行性和高效性。结果表明,子集模拟法在卫星碰撞概率计算中精度较高,且碰撞概率越低,相对于传统蒙特卡洛法的效率越高。     

基于核密度估计的自适应重要抽样可靠性灵敏度分析

将求解结构失效概率的核密度自适应重要抽样方法推广到可靠性灵敏度的求解上.它首先利用马尔可夫链快速模拟失效域中的样本,然后采用核密度估计得到样本的密度函数,将之作为重要抽样密度函数.该密度函数将随着马尔可夫模拟样本的增加而趋于最优化的密度函数.将该方法运用到结构可靠性灵敏度的分析求解上,给出了可靠性灵敏度估计值及估计值方差和变异系数的计算公式.所提灵敏度分析方法将具有极高的抽样效率,不依赖于设计点值,且可处理多模式的系统结构问题,具有广泛的应用范围,最后给出的算例亦说明了文中所提方法比直接Monte Carlo方法具有更高的精度和效率.     

基于多点Metropolis的子集模拟方法

本文将多点Metropolis(Multiple-Try Metropolis,MTM)算法应用到子集模拟法中,用MTM算法取代Metropolis-Hasting(M-H)算法来模拟中间失效事件,进而提高子集模拟法的效率.论文给出了基于MTM算法的子集模拟法的具体步骤,并采用算例对所提方法进行了验证,结果表明基于MTM的子集模拟法可以达到和经典子集模拟法相同的效果,并且效率远高于直接蒙特卡罗方法,在进行可靠性分析时可作为一个选择.     

含相关非正态变量边坡可靠度分析的子集模拟方法

提出了分析含相关非正态变量高维小失效概率可靠度问题的子集模拟方法,采用Nataf变换方法成功地解决了输入变量相关时子集模拟方法样本点的模拟问题.编写了基于MATLAB语言的计算程序SUBSETREL,并以岩质边坡稳定可靠度问题为例证明了所提方法的有效性.结果表明:该子集模拟方法能够有效地分析含相关非正态变量高维小失效概率的边坡可靠度问题.子集模拟方法的计算精度和蒙特卡洛模拟方法相当,计算效率远远高于传统的蒙特卡洛模拟方法.此外,该方法在分析含有复杂的隐式及非线性功能函数的边坡可靠度问题方面体现出明显的优越性.研究成果极大地拓展了子集模拟方法在边坡可靠度分析中的应用.     

一种描述颗粒沉积现象的Monte Carlo算法

为了提高Monte Carlo算法在求解颗粒群平衡方程时的计算精度和效率,发展了一种基于异权值Monte Carlo(DWMC)算法的快速Monte Carlo(F-DWMC)算法,该算法在处理颗粒沉积事件时采用确定性方法,能够更加快速准确地求解颗粒的沉积行为.文章选定了两种存在理论分析解的工况(分别考虑颗粒重力沉积和布朗扩散沉积行为)对F-DWMC算法进行了验证,获得了多分散颗粒物系统的颗粒尺寸分布函数曲线,计算结果与理论分析解吻合较好,并且与DWMC算法相比,F-DWMC算法具有更高的计算精度和效率.     

基于重要抽样马尔可夫链模拟的可靠性参数灵敏度分析方法

针对重要抽样法求解失效概率的问题,提出了一种基于重要抽样马尔可夫链模拟的快速可靠性参数灵敏度分析方法。该方法首先采用Metropolis准则和马尔可夫链模拟,将重要抽样法抽取的落入失效域中的样本点转化为条件样本点,这些条件样本点是落在失效域中的基本变量的实现,它们服从失效域条件下基本变量的概率分布,利用这些样本点替代Monte Carlo法抽取的条件样本点,可以通过加权回归分析快速得到隐式极限状态方程的近似,进而得到可靠性灵敏度。所提方法的显著优点是效率高,它只要在重要抽样法计算失效概率的结果中增加非常小的工作量,即可以快速得到可靠性参数灵敏度,算例结果充分说明所提方法的效率和合理性。     

状态模糊情况下矩独立重要性测度及其态相关参数解法

为了有效分析基本输入变量在状态模糊情况下对系统模糊失效概率的影响,通过比较条件模糊失效概率与无条件模糊失效概率之间的差异,定义了一种输入变量对模糊失效概率的矩独立重要性测度指标.所提指标不仅可以定量反映每个输入变量对模糊失效概率这种矩独立响应量的影响大小,而且通过解析变换,揭示了所提矩独立重要性测度指标与相应的基于方差的重要性测度指标之间的内在联系,并将所提矩独立重要性测度转化成基于失效域模糊隶属函数方差的重要性测度.基于这种转换及控制理论中的状态依存参数模型,建立了求解所提矩独立重要性测度指标的态相关参数(SDP)法,极大程度地提高了所提指标的计算效率.最后,针对3种不同的模糊失效域隶属函数形式,通过算例表明了所提的矩独立重要度指标的可行性、合理性以及态相关参数方法的精确与高效.     

一种用于结构可靠性分析的Kriging学习函数

为提高基于Kriging模型的结构可靠性分析方法的效率,分析现有学习函数的不足,提出一种新的自适应学习函数VF.该学习函数同时考虑学习点的Kriging方差和联合概率密度函数值对失效概率估计精度的影响,避免对概率密度函数值过小的区域抽样造成的样本点浪费,提高了学习效率.根据Monte Carlo方法生成大量候选样本点,定义学习函数最大值点为最佳样本点;提出一种适合该学习函数的学习停止条件,既保证失效概率的精度又保证学习选点次数较少;分析两个数值算例.结果表明:与其他方法相比,所提出方法能够在较少样本数量的情况估计出较准确的失效概率值,其在迭代收敛速度、准确性及稳定性方面都具有较好的效果,且该方法能够应用于工程中隐式且非线性程度较高情况.     

分布参数不确定情况下全局灵敏度及高效求解方法

针对工程中普遍存在的随机变量分布参数不确定性的问题,为判断分布参数不确定性对模型输出特征值(以失效概率为例)的影响,建立了分析分布参数对模型输出统计特征值影响的全局灵敏度指标,并针对传统方法求解分布参数基于失效概率的全局灵敏度指标需三重抽样,计算量大的问题,提出一种高效求解方法,该方法为两重抽样,快速得出分布参数的全局灵敏度指标。所提方法以中心极限定理为依据,通过在大样本条件下寻找合适的估计量,建立输出统计特征量和中间估计量以及中间估计量和全局灵敏度指标之间的代数关系,近似全局灵敏度指标。由于估计量的良好收敛性,它可在保证与传统蒙特卡洛方法计算结果同等精度的条件下,大幅度减少对模型的计算次数,提高了效率。最后,算例验证所提方法的准确性和高效性。     

攻击无人机的协同航路规划

在空中进攻战役计划制订时应充分考虑敌方目标的有关因素及其周围防御力量的水平，合理选择进攻目标、确定攻击航路以及分配恰当的突击力量于突击目标。针对这一问题提出了目标分配及航路选择的优化模型，并改进了遗传算法的编码方式。在此基础上采用遗传算法对基于目标分配的无人机协同作战任务进行了仿真检验，确定了各无人机的攻击目标及相应的回避威胁的协同航路。通过该方法可以有效地提高无人机的协同作战效能。     

高阶时域多分辨率算法在光子带隙结构中的应用

将具有强稳定特性的高阶龙格库塔方法和小波多分辨分析理论相结合,用于电磁场数值分析计算,消除了传统时域多分辨率算法中低阶时间微分离散格式对算法整体精度提高的制约,降低了由时间网格剖分引起的数值差分各向异性,并且通过选择龙格库塔方法迭代的误差阶数和空间场量的小波展开层数,可以得到算法在时域和空域上任意高阶的收敛特性,真正实现了电磁目标的多分辨率分析。通过一维电磁波传播和二维光子带隙结构的数值仿真,验证了改进策略提出的必要性和正确性。     

32位微处理器总线接口部件的设计

由于微处理器和存储器两者之间速度的差异性，存储系统已经成为提高微处理器性能的一个瓶颈。同时，系统总线的开销在整个访存延迟中占有相当大的比重。因而，设计一个高效的总线接口对于提高微处理器的性能是非常重要的。文中在32位微处理器ARS03总线接口部件的设计中，使用Load／Store缓冲模型和流水、乱序执行的地址、数据总线等方法来提高其效率，采用M／M／1／K排队论模型确定了缓存队列的长度。实际应用程序仿真结果表明，总线接口的设计是高效的，去掉使用的优化方法会使ARS03的执行时间平均增加21．6％。     

含MSD结构应力强度因子半解析数值算法研究

对典型多源损伤(Multiple Sites Damages ,MSD)构型——有限宽板共线孔边随机多裂纹——应力强度因子计算进行了半解析数值算法的细节构造。对参考载荷作用形式下共线孔边单裂纹的组合法应力强度因子系数进行了拟合，使用有限元应力计算格式下的单裂纹权函数，配合交替迭代法，对复杂加载情况下多裂纹应力强度因子进行计算。通过算例验证算法的正确性及可靠性。     

基于贝叶斯网络的不确定环境装备故障推理模型

针对不确定环境下装备故障传播及推理问题,提出了一种基于贝叶斯网络的故障推理模型,利用网络结构与概率分布有效表达装备中各部件故障状态、关联关系及传播方式。首先将模型中变量按照其对应部件在装备中所处地位及层次的差别进一步分为故障检测变量、故障原因变量与故障模式变量三个子集。其次,依据维修人员在故障推理过程中的思维方式,提出了一套符合故障推理任务的模型网络结构有向边取向规则。然后,分析故障推理模型中变量条件概率分布特点,明确其在不确定性表达及参数简化中的优势。最后,建立平视显示器的故障推理模型实例,结合贝叶斯网络推理能力进行故障预测及诊断分析,验证模型的有效性。     

基于有限元计算细观力学的复合材料宏观性能的一体化预测

基于有限元计算细观力学理论,以MSC.PATRAN为平台,利用PCL实现了RVE的参数化自动建模,建立了RVE库。并根据不同的细观力学方法,通过在后台对RVE边界条件的设置及有限元计算,集成了相应的计算程序,从而实现了复合材料宏观性能的一体化预测。最后,以单向复合材料的宏观弹性模量预测为例,展示了一体化预测系统。     

基于径向基函数神经网络的机载数字地图压缩方法

提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的机载数字地图压缩方法，并给出了网络训练的具体算法。与一般RBF网络的构造方法不同，该网络结构的所有参数是通过学习方式同时获得的，因此其泛化性大大增强。数字仿真表明该方法具有自动适应地形、参数配置合理、机载计算量小等特点。     

一种新的自由变形方法及其建模研究

自由变形技术（ Ｆ Ｆ Ｄ）正在发展为 Ｃ Ａ Ｄ系统中一种新的几何造型方法。本文提出基于 Ｂ样条的自由变形方法，该方法具有变形函数的连续阶可调，变形网格疏密程度可调，变形速度快，既可全局变形又可局部变形的优点。并提出基于 Ｂ样条的自由变形方法的一种新的建模思想，该技术可以模拟现实中物体因某一外因所产生的变形，在雕塑曲面变形及对物体进行受力分析等方面的初步应用考核中，证明了该方法的优越性。     

基于区间信息的基本概率赋值转换概率方法及应用

D-S证据理论的基本概率赋值(BPA)能够有效地表示和处理不确定信息,在不确定信息处理中得到了越来越多的应用。基于BPA决策是一个有待解决的问题,将BPA转化为概率函数进行决策是一个简单可行的方法。文章首先定义了BPA到概率的转换定义,提出了BPA转换概率的基本准则,基于证据理论中命题的信度函数和似真函数构成的区间信息提出了一个区间概率转换(Intervalprobability transformation,IPT)方法,建立了基于IPT的信度函数决策模型。应用一个导弹防御决策的例子表明了所提出方法的有效性。     

典型工艺实例评估的多目标群决策方法

准典型工艺实例定义为工艺数据挖掘出的候选工艺实例,准典型工艺实例经过评估才能被确定是否为典型工艺实例。为了对准典型工艺实例进行评估,文章提出多目标群决策方法。文中定义了典型工艺实例的评估准则;针对其中的潜在作用准则,确定生产成本、生产效率、加工工艺性和产品质量4个评估目标,建立了典型实例评估的多目标群决策数学模型,采用群决策协调权法对准典型工艺实例进行排序,最优的实例即为典型工艺实例;以典型工艺路线为例,验证了评估方法的正确性和有效性。