基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。     

Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system

We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015     

KK分布杂波下的距离扩展目标检测算法

针对服从KK分布的大拖尾雷达杂波背景下的扩展目标检测问题,利用球不变随机变量表示了KK分布雷达杂波模型。在假设目标回波幅度已知的情况下,研究了基于Neyman-Pearson准则的距离扩展目标最优积累检测器,并通过对目标幅度的最大似然估计,推导了广义最大似然比检验检测器模型。为了降低这两种检测器中因计算第二类修正的贝塞尔函数而引入的运算复杂度,提出了一种基于顺序统计量的广义似然比检测器。该检测器利用检测窗内幅度较大的距离单元回波作为目标回波进行判决。利用蒙特卡罗仿真对这三种算法的性能进行了验证与比较,虽然最优积累检测器与广义似然比检测器具有更好的检测性能,但实现困难,计算量大,而基于顺序统计量的广义似然比检测器则具有更高的实用性。     

序降应力加速寿命试验(上)——试验分析篇

加速寿命试验是高可靠长寿命型产品的量化评估的重要途径,广泛应用于武器装备的定寿延寿课题中。为了进一步提高加速寿命试验的效率,提出一种新的试验方法——序降应力加速寿命试验。通过理论模型建立、试验数据分析和蒙特卡罗仿真对该方法的有效性进行分析。研究结果表明,在相同的试验环境下序降应力加速寿命试验方法不但能大幅度提高试验效率,同时还能提高试验分析精度。因此,在武器装备的定寿延寿课题中,序降应力加速寿命试验值得推广。     

某装备系统机电产品贮存可靠性评估方法

针对某装备系统机电产品长期自然贮存环境下可靠性无法准确评估的难题,提出了一种基于极小χ2估计和拟合优度检验的贮存可靠性评估方法,并对试验数据进行了分析、计算和处理。该方法通过拟合产品的失效分布来确定其分布函数参数,并根据确定的分布函数来预测产品的贮存可靠寿命。与现有的评估方法相比,采用该方法确定的分布函数更能反映产品的可靠性变化规律,对机电产品的贮存寿命预测结果更加合理,在工程研究领域具有很好的实用价值。     

基于三对Bell态纠缠交换的QDKD方案

提出了一种基于三对Bell态纠缠交换的量子确定性密钥分发方案(Quantum Deterministic Key Distribution,QDKD),该方案充分利用量子纠缠交换的原理,通过对三对Bell态进行纠缠、测量操作,并辅以经典信息实现确定性密钥的分发,方案中任何窃听行为都会被及时发现。同基于两对Bell态纠缠交换的QDKD方案相比,协议利用三对Bell态并使用两种方法实现确定性密钥信息的分发。分析结果表明,方案仅用到两粒子纠缠态,没有涉及任何幺正操作,操作性强,密钥分发效率高。     

运动载体涡流磁场数值计算与特性分析

为提高运动载体涡流磁干扰建模与补偿的精度,对载体运动引起的涡流磁场的产生机理和分布特性进行分析研究。首先,对涡流磁场的产生机理进行了溯源分析;然后,采用有限元法对涡流磁场进行数值计算研究。考虑到计算空间包含结构的磁导率单一问题,采用了有限元节点法矢量磁位计算方式,并针对舱体壁计算单元,考虑了耦合积分电势自由度,同时考虑到磁场周期变化,采用了瞬态有限元计算方式;最后,通过数值计算分析,揭示了运动载体涡流磁场与外磁场变化频率的关系,并分析了涡流磁场沿径向和轴向的空间分布特性和传播规律,为运动载体涡流磁场干扰的高精度建模与补偿奠定了基础。     

环形串联直缸发动机配气系统设计

环形串联直缸发动机具有功率密度高、惯性力小等诸多优点,但其运行时气缸转子始终绕输出轴周向转动,使得传统发动机静态的配气方法不再适用。因此,研究设计一种能够满足该型发动机进排气需求的新型配气系统意义重大。针对该型发动机独特的环形串联结构和差速运动特性,研究了各转子气缸的容积变化规律,分析了各转子气缸进排气相位与转子转角之间的关系,创新设计了一种基于气道复用的动态位置配气系统。根据二冲程发动机配气方案设计加工了配气系统零部件,并通过高压气动实验完成了对该型发动机的动态进排气过程。实验结果表明,当给定外加驱动气压0.25 MPa时,发动机能够以约200 r/min的速度稳定运转,有效验证了该配气系统的可行性。     

涡轮盘疲劳寿命可靠性设计仿真及优化策略

涡轮盘是航空发动机主要部件之一,一旦发生破坏性故障将导致严重的后果。在充分考虑影响涡轮盘高低周复合疲劳寿命因素不确定性基础上,以MATLAB为平台,设计了涡轮盘高低周复合疲劳寿命可靠性优化设计的联合仿真平台。利用寿命函数和寿命可靠性分析极限状态函数中的共性需求,提出了在优化迭代的过程中自适应构建寿命函数Kriging模型和寿命可靠性极限状态面Kriging模型时共用训练样本点的策略。同时,提出了一种构建寿命函数Kriging模型的学习函数。使用所搭建的疲劳寿命可靠性优化设计平台,完成了某型涡轮盘盘心、榫槽以及涡轮盘系统高低周复合疲劳寿命的可靠性优化设计。结果表明,最优设计方案的局部最大应力显著降低,均值寿命大幅提高,并满足可靠性约束。     

McEvily公式的改进及其在疲劳扩展寿命评估中的应用

疲劳裂纹扩展寿命评估的关键是要有适宜的疲劳裂纹扩展公式。通过对McEvily公式的深入研究,综合考虑弹塑性行为的影响、裂纹的闭合效应,并对曲线斜率进行“最小二乘法”拟合,得到了改进的McEvily公式。采用某航天发射塔架A3钢的疲劳裂纹扩展数据进行分析验证,得出McEvily改进公式对疲劳裂纹扩展寿命具有更强的评估能力。