随机载荷下疲劳寿命预估计算方法研究

分析了一种用于随机载荷下零构件疲劳寿命预估的有效计算方法 .引入材料所吸收的弹性应变能和塑性应变能等参量 ,在等能量损伤法则下推算出稳态条件下随机载荷的等价常幅应力 ,适用于结构设计阶段和改进阶段或应力响应时间历程无法实测的情况 .     

Network reliability assessment in a random environment

In this paper we consider networks that consist of components operating under a randomly changing common environment. Our work is motivated by power system networks that are subject to fluctuating weather conditions over time that affect the performance of the network. We develop a general setup for any network that is subject to such environment and present results for network reliability assessment under two repair scenarios. We also present Bayesian analysis of network failure data and illustrate how reliability predictions can be obtained for the network. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 50: 574–591, 2003     

随机规划在无源TDOA定位系统布站中的应用

应用随机机会约束规划理论,研究了指定区域无源定位系统布站优化问题。针对无源定位站点部署研究存在的局限,从误差准则、截获准则和协同准则出发,建立了无源定位系统布站优化的随机机会约束模型。对三站定位问题进行了仿真,利用混合智能算法得到了不同情况下的最优布站策略。     

On lifetimes in random environments

For a component operating in random environment, whose hazard rate is assumed to be the realization of a suitable increasing stochastic process, conditions are found such that its lifetime is increasing in likelihood ratio (ILR). For the lifetimes of two components of the same kind some comparisons based on partial stochastic orders are presented. Some applications to the case of repairable components are finally provided. © 1998 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 45: 365–375, 1998     

一类基于循环群理论的变形机理分析

随着病毒与反病毒竞争的加剧,变形已成为病毒技术中必不可少的一部分,深入剖析病毒变形机理是查杀变形病毒的关键.通过运用循环群的基本理论对两个具体问题进行抽象分析,揭示了这类变形机理的理论依据,并讨论了相应的检测方法.     

超高斯随机振动环境的疲劳强化机理

针对可靠性强化试验的全轴随机振动环境的超高斯幅值分布特性开展其疲劳强化机理研究。首先通过理论分析表明RS机振动激励下试件应力仍保持超高斯分布,然后证明了同等量级下的超高斯分布比高斯分布随机应力具有更高的疲劳强化效能,从而揭示RS机全轴随机振动环境超高斯幅值分布特性的疲劳强化机理。     

基于随机森林的重要性测度指标体系

重要性测度分析可以找出重要特征变量,从而降低输入空间的维数,节约运算成本.基于随机森林重要性测度的分析原理,探寻随机森林的重要性测度指标与基于方差的全局灵敏度指标之间的联系,得到求解方差灵敏度主指标Si及其总指标STi的新途径.建立基于随机森林的单变量、组变量重要性测度指标,并明确具体的求解过程,完善基于随机森林的重要...     

非椭圆扩展目标联合跟踪与分类算法

充分利用目标尺寸和形状信息,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(random hypersurface model, RHM)的非椭圆扩展目标联合跟踪与分类(joint tracking and classification, JTC)算法。将目标空间扩展状态建模为星凸形状,通过目标类别相关先验信息的矢量化建模,建立起其与目标瞬时扩展状态的关系,并在统一的贝叶斯滤波框架下,实现跟踪与分类的一体化处理;进一步对目标运动学状态和扩展状态单独进行建模,并通过构建扩展状态的似然函数,利用粒子滤波实现目标类别概率算式的递推处理。仿真结果表明:与基于椭圆形状的扩展目标JTC算法相比,所提算法能对尺寸相近、形状不同的目标进行准确分类,同时可改善目标状态的估计效果;与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比,所提算法能大幅提高目标状态的估计性能。     

最小、最大广义最优停止规则的特征

设(X_n,F_n)_1~∞是适应的报酬序列,(γ_n)是相应的snell 包,(A_n)是(γ_n)的Doob-Meyer 分解中零初值的可料增过程。本文继J.Klass 的研究证明了σ_1=inf{K≥1:X_k≥γ_k}是最小半最优的且是最大严格正则的广义规则,而K_0=sup{n≥0:A_n=0}<∞是最大正则的广义规则,从而得出了广义最优规则唯一性的另一表述。     

区域目标搜索中基于改进RRT的UAV实时航迹规划

在线自主航迹规划是无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAV)执行区域目标搜索任务的有效保证.针对UAV区域搜索中航迹规划的实时性要求,提出了一种固定搜索模式和动态搜索模式相结合的UAV自主航迹规划框架.在快速扩展随机树(RRT)方法的基础上,通过改进随机扩展树的节点选择和引入启发式信息,提出了基于改进RRT的UAV实时搜索航迹规划算法,该算法能够有效降低在线航迹规划的时间代价和扩展节点数.仿真实验结果验证了本文方法的有效性.