基于Rényi熵的互补尺度空间关键点医学图像配准

针对医学图像配准对鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,本文提出一种基于Rényi熵的互补尺度空间关键点配准算法。该算法首先从图像上提取Harris-Laplace(HL)和Laplacian of Gaussian(LoG)两种互补的尺度空间关键点,然后将关键点对应的灰度信息融入到联合Rényi熵中,最后使用最小生成树来估计联合Rényi熵。新算法结合了互补关键点的鲁棒性,和最小生成树估计Rényi熵的高效性。实验结果表明在图像含有噪声、灰度不均匀和初始误配范围较大的情况下,该算法在达到良好配准精度的同时,具有较强的鲁棒性和较快的速度。     

基于认知不确定可靠性的产品功能优化算法研究

产品功能优化过程中包含大量不确定性功能需求及未知功能需求,构建基于认知不确定可靠性产品功能优化算法,进行产品总体功能分析、子功能概率化及可信度分配,从而在指定的概率选取满足一组约束的最优功能组合。以举高消防车为例,研究结果表明：优化算法有助于精准化衡量产品功能不确定性并控制在客户需求的预期区间范围内,从而保证产品质量和可靠性。     

应用Rényi熵的显著图生成与目标探测

为了在复杂的地面场景中实现准确的自动目标检测,分析了地面场景图像经二维加窗的伪Wigner-Ville分布(PWVD)后,归一化的Rényi熵与其出现概率间存在的基于e指数的统计特性,以及人造目标的出现引起的地面场景中Rényi熵的统计特性变化,提出了一种新的基于Rényi熵的显著图生成和目标探测方法。对Renyi熵图像进行了均值滤波,然后滤波前后的图像相减得到熵残余图像,并经过高斯滤波获得显著图,最终通过简便的阈值分割,完成目标探测。实验结果表明,该方法对8幅不同场景图像中共计14个目标的探测概率为100%,虚警概率不大于7.1%。与传统方法相比,本文提出的方法能够更为有效地检测复杂地面背景中的军事目标。     

基于QCSP和NSGA-Ⅱ的产品质量参数鲁棒性设计

机械产品在生产制造过程中受到不确定因素的扰动,输出的质量参数产生变差,导致质量特性鲁棒性低.为解决该问题,对机械产品设计阶段的不确定性约束进行研究,建立了QCSP模型对质量参数进行鲁棒性优化.先将产品参数设置为存在性和普遍性变量,引入不确定性约束,其次设定满足设计者偏好的鲁棒性指标,采取NSGA-Ⅱ算法在可行域搜索获得Pareto优化解,并计算熵权选出最优.最终通过对机械压力机的质量参数鲁棒设计,验证了该方法的有效性和实用性.     

复杂产品不确定性智能设计研究综述与展望

不确定性现象普遍存在于各个设计环节，使得复杂产品的设计过程越来越复杂，正确认识并掌握设计过程中的各种不确定性是复杂产品智能设计取得成功的必要条件。系统梳理了产品设计中的不确定性因素种类与特征，聚焦于不确定性智能设计的设计流程，围绕用户需求不确定性智能分析、功能结构不确定性智能求解、设计方案不确定性智能决策、局部参数不确定性智能优化四个方面，分析了其研究现状与应用场景。针对现有不确定性智能设计中存在的强模糊冗余条件下设计意图难提取、不完全可信条件下功能行为难推理、不完备区间条件下设计方案难决策、混合不确定条件下结构性能难预测等问题，提出了复杂产品不确定性智能设计的未来研究方向。     

混合不确定性下的多学科协同可靠性分析方法

多学科可靠性设计优化被认为是解决不确定性因素影响下复杂产品设计优化问题的有效方法,然而高额的计算花费严重影响了其在实际中的运用。多学科可靠性分析作为多学科可靠性设计优化的重要组成部分,对其计算效率起着直接的主导作用。目前,混合不确定性下的多学科可靠性分析仍是嵌套或顺序执行模式,易导致复杂产品可靠性分析时学科自治性差、效率不高的问题。为此,针对混合不确定性下的多学科可靠性分析问题,提出一种混合不确定性下的多学科协同可靠性分析方法。该方法首先将多学科极限状态函数向标准正态空间转换,利用区间可靠性分析的KKT条件进行模型转化,构建多学科可靠性分析整体模型,然后将整体模型分解成几个并行的单学科优化问题,并利用一致性约束对各学科进行协调,实现多学科可靠性分析的并行求解。通过数值算例和复合缸设计实例,验证了所提方法的可行性和有效性。     

随机与区间不确定下基于近似灵敏度的序列

为解决复杂系统多学科可靠性设计优化过程中由于存在多源不确定性和多层嵌套而导致的计算效率低的问题,将近似灵敏度技术与两级集成系统综合策略(Bi-level integrated system synthesis,BLISS)和功能测度法集成,提出一种能同时处理随机和区间不确定性的序列化多学科可靠性设计优化方法。基于概率论和凸模型对混合不确定性进行量化,提出一种随机和区间不确定性下的混合可靠性评价指标,并基于功能测度法建立多学科可靠性设计优化模型。采用近似灵敏度信息替代实际灵敏度值,将近似灵敏度技术同时嵌入多级多学科设计优化策略和多学科可靠性分析方法中,避免每轮循环都进行全局灵敏度信息的分析与迭代,提高了计算效率。基于序列化思想同时将四层嵌套的多学科可靠性设计优化循环和三层嵌套的多学科可靠性分析过程进行解耦,形成一个单循环顺序执行的多学科可靠性设计优化过程,避免了每轮循环对整个可靠性分析模型进行迭代分析的过程,减少灵敏度分析和多学科分析次数。以汽车侧撞工程设计为例,验证了该法具有同时处理随机和区间不确定性的能力,并且计算效率较传统方法分别提高了10.98%和23.63%,表明该法具有一定工程实用价值。     

电静液作动器不确定性建模分析与可靠度计算

不确定性是影响飞机电静液作动器(EHA)可靠性的主要因素。针对消除不确定性影响和提高EHA可靠性的问题,研究了基于概率论的EHA不确定性建模与可靠度计算方法。对EHA不确定性进行了定性分析;在建立EHA线性数学模型基础上,给出了一种不确定性建模方法,并据此分别考虑独立不确定因素和多不确定因素的影响,提出了EHA对这些参数的不确定性建模和可靠度计算方法;以EHA作动筒截面积对输出位移影响为例进行演算,采用Matlab进行仿真对比验证,证明了EHA不确定性模型和可靠度计算方法的正确性。     

随机与区间不确定下基于近似灵敏度的序列多学科可靠性设计优化

为解决复杂系统多学科可靠性设计优化过程中由于存在多源不确定性和多层嵌套而导致的计算效率低的问题,将近似灵敏度技术与两级集成系统综合策略(Bi-level integrated system synthesis,BLISS)和功能测度法集成,提出一种能同时处理随机和区间不确定性的序列化多学科可靠性设计优化方法。基于概率论和凸模型对混合不确定性进行量化,提出一种随机和区间不确定性下的混合可靠性评价指标,并基于功能测度法建立多学科可靠性设计优化模型。采用近似灵敏度信息替代实际灵敏度值,将近似灵敏度技术同时嵌入多级多学科设计优化策略和多学科可靠性分析方法中,避免每轮循环都进行全局灵敏度信息的分析与迭代,提高了计算效率。基于序列化思想同时将四层嵌套的多学科可靠性设计优化循环和三层嵌套的多学科可靠性分析过程进行解耦,形成一个单循环顺序执行的多学科可靠性设计优化过程,避免了每轮循环对整个可靠性分析模型进行迭代分析的过程,减少灵敏度分析和多学科分析次数。以汽车侧撞工程设计为例,验证了该法具有同时处理随机和区间不确定性的能力,并且计算效率较传统方法分别提高了10.98%和23.63%,表明该法具有一定工程实用价值。     

考虑参数不确定性的滚珠丝杠副耐磨损确信可靠性建模与分析

在传统的滚珠丝杠副的耐磨损可靠性计算中,通常只考虑随机不确定性,而未考虑认知不确定性,针对这一问题,基于不确定理论,建立了一种既考虑参数随机不确定性,又考虑认知不确定性的滚珠丝杠副耐磨性可靠度模型。首先,基于修正的Archard理论,建立了滚珠丝杠副的耐磨性模型;然后,通过引入不确定理论,建立了滚珠丝杠副的耐磨损确信可靠性模型,针对模型中耐磨损可靠度不确定分布无法求出的问题,提出了一种两层参数不确定仿真算法;最后,通过实例对所建立的可靠度模型和不确定仿真算法进行了分析计算,并分析了各参数不确定对丝杠耐磨损可靠性的影响。研究结果表明：考虑认知不确定性时的确信可靠度为0.656 522,而采用不考虑认知不确定性的蒙特卡洛法求得的可靠度为0.770 07;从计算结果可得,参数的不确定性会降低滚珠丝杠副的可靠度,导程角的不确定性对耐磨损可靠度的影响最大,其次是节圆直径、磨损系数、接触角、轴向载荷、适应比,滚珠直径的影响最小。该研究结果可以为滚珠丝杠副的优化设计和可靠性提升提供参考。     

基于组合权重的数控磨床可靠性模糊分配研究

可靠性分配是集工程决策、多因素综合权衡和过程优化的复杂问题。针对影响可靠性分配的因素具有不确定性的特点及其影响程度也具有模糊性等特点,提出一种将熵权法和模糊层次分析法结合的主客观组合赋权法。以数控磨床整机为例,考虑系统的故障频繁性、故障危害性、复杂性、维修性、技术水平和费效比6个影响可靠性分配的因素,根据最小鉴别信息原理建立数控磨床的可靠性目标函数,通过拉格朗日乘子法求解得到影响因素的组合权重,采用基于组合权重的模糊综合分配法,求得可靠性分配结果,与实际积累的数据进行对比,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于系统功能模型的元件裁剪优先权研究

为确定系统功能模型中元件裁剪的合理性,提出了基于功能模型元件属性特征的裁剪优先权确定方法.从提高系统理想化水平和降低元件裁剪后搜寻解的难度两个方面提出了确定元件裁剪优先权的影响因素,抽取系统功能模型中元件在各影响因素下的相关属性特征并计算其评价值,利用最大离差和熵的方法确定影响因素权系数来优化评价结果.在此基础上,建立系统裁剪过程模型,为系统裁剪时确定合理的裁剪元件提供了切实可行的途径.基于裁剪过程模型的饮水机改进设计,验证了该方法的有效性.     

面向功能创新的功能进化、组合与失效研究

功能创新是对功能结构进行优化、更新和重组的过程,是实现产品前端创新的一种有效途径。针对功能创新研究尚属于初步探索阶段的现状,研究功能创新关键使能技术(功能进化与预测技术、功能组合与配置技术、功能失效判定与消除技术),通过功能进化动力分析确定功能进化决定因素,利用专利知识挖掘抽取功能进化定律,基于功能进化定律进行产品功能进化预测,按照功能与功能关系分类进行功能组合,依据功能匹配设计进行功能结构优化,通过功能失效分析与消除过程保证功能结构的可靠性。将功能创新关键使能技术与功能设计过程融合建立功能创新过程模型,并通过CdTe薄膜太阳能电池沉积源创新设计案例验证所建立模型与方法的可行性。     

Research on Function Evolution, Combination and Failure Mode for Product Function Innovation

功能创新是对功能结构进行优化、更新和重组的过程,是实现产品前端创新的一种有效途径.针对功能创新研究尚属于初步探索阶段的现状,研究功能创新关键使能技术(功能进化与预测技术、功能组合与配置技术、功能失效判定与消除技术),通过功能进化动力分析确定功能进化决定因素,利用专利知识挖掘抽取功能进化定律,基于功能进化定律进行产品功能进化预测,按照功能与功能关系分类进行功能组合,依据功能匹配设计进行功能结构优化,通过功能失效分析与消除过程保证功能结构的可靠性.将功能创新关键使能技术与功能设计过程融合建立功能创新过程模型,并通过CdTe薄膜太阳能电池沉积源创新设计案例验证所建立模型与方法的可行性.     

基于时变不确定性理论重载盘式制动器设计方法研究

为了解决传统盘式制动器设计过程中出现的设计保守与时效性差等问题,提出一种基于时变不确定因素的盘式制动器可靠度计算模型,并以盘式制动器制动距离和制动温升作为制动性能的限制条件得到盘式制动器时变不确定性的设计方法。分析结果表明,通过对盘式制动器重新设计计算后,制动距离可靠性与制动温升可靠性均达到可靠性要求;通过对重新设计的盘式制动器进行有限元分析后,发现重新设计模型强度及温度场分布满足使用要求。     

产品绿色设计多重广义算子模型及不确定优化

针对包含不确定因素的模块化产品绿色优化设计问题,在产品功能-结构映射树的基础上,建立了其多重广义算子模型;论述了产品绿色优化设计准则和绿色度计算方法,建立了与多重广义算子模型相对应的多层不确定优化数学模型,采用"去模糊化"方法将其转化为确定性组合优化,然后采用遗传算法进行求解。以某桥式起重机起升装置的绿色配置设计为例,说明了模型建立及其求解的具体方法和步骤,其结果验证了所提出方法的有效性。     

基于高阶矩最大熵方法的结构混合可靠性分析

针对随机-区间变量混合模型可靠性分析问题,提出一种基于高阶矩最大熵法的结构混合可靠性分析方法.对于区间变量采用区间Taylor展开方法得到功能函数的下界表达式,对于随机变量首先采用最大熵方法确定功能函数概率密度表达式,然后利用Taylor展开和Pearson曲线族方法确定功能函数标准化后的六阶矩,利用Matlab求解概率密度函数的参数,并拟合概率密度曲线,最后积分求解功能函数的最大失效概率.该方法应用于一个数值算例和一个工程结构算例,数值算例计算结果与区间蒙特卡洛方法对比,验证了该方法具有较好的精度和效率,工程结构算例以旋压设备旋轮座体在某典型产品旋压过程中的退让量为目标建立功能函数,结合有限元分析软件得到了最大失效概率,为工程结构可靠性分析提供了理论支持.     

几何产品测量不确定度的混合熵评定方法

针对几何产品测量不确定度的评定,提出基于混合熵的测量不确定度评定方法.该方法是在随机熵的基础上,考虑到模糊熵引起的不确定度,将二者有机结合,计算出总体不确定度值.通过实例验证,结果表明,基于混合熵的测量不确定度评定方法合理、可靠,有效地减少了检验过程中产品零件的误收和误废.     

一种非概率疲劳可靠性分析方法

针对结构疲劳可靠性分析中许多不确定参量缺乏精确概率数据的情况,基于非概率可靠性理论提出了一个新的疲劳可靠性模型。将影响结构疲劳强度的不确定因素如初始裂纹尺寸、临界裂纹尺寸、结构使用时间用区间变量表示,用区间分析方法建立了安全余量-使用时间干涉模型。利用该模型建立了求结构疲劳可靠性的新方法,该方法可以方便快捷的对结构进行疲劳可靠性分析,而且对不确定性因素的分布信息要求较低。数值算例说明了该方法的可行性。     

基于6σ的稳健优化设计在薄板冲压成形中的应用

薄板冲压成形过程中,其设计变量和噪声因素都具有一定的波动,都存在不确定性。传统的优化设计由于忽略不确定因素的影响,当设计变量产生波动时,往往会导致设计最优目标超出约束界限或者目标函数对设计变量的波动极为敏感,从而使设计失效。采用自主开发的STLMesher软件建立了模具的参数化模型,在此基础上将试验设计、能代表实际冲压过程精度较高的近似模型和蒙特卡罗模拟技术相结合,构造了基于产品质量工程的6σ稳健优化设计方法。该方法在设计初始阶段就考虑了各种不确定因素的影响,因此在获得近似最优解的同时能够提高设计变量的可靠性和目标函数的稳健性,大幅提高产品的质量。在优化过程中调用的是近似模型,能大大减少调用有限元模型的次数,提高优化效率。算例表明,该方法具有较高的精度和较强的工程实用性。