飞航导弹故障飞行落点概率计算方法

针对飞航导弹故障飞行落点概率难以准确计算的问题,通过分析导弹的各个分系统的故障机理重新提出五种故障模式,依据逐系统串联的原理建立了故障模式的概率分配计算模型;在对发射、飞行和故障后坠落等阶段进行分析的基础上建立各故障模式的仿真模型;最后应用蒙特卡洛方法对某型导弹故障飞行落点的概率分布进行了仿真计算。     

船用蒸汽发生器传热管破损事故研究

综合应用事件树分析和确定论分析方法,建立船用蒸汽发生器传热管破损事故动态分析模型;基于运行安全分析研究选用典型事件序列,并利用仿真应用平台对该模型进行了仿真计算分析;明确了故事的发展过程和处置措施,以及多重故障和人工干预等因素对事故的影响结果.该研究结果对该事故操作规程的制定有一定的指导意义.     

虚拟环境下某型迫击炮自动机故障预测仿真分析研究

在对某迫击炮自动机的结构组成和机构动作分析的基础上,应用ADAMS软件建立了该武器自动机的虚拟样机模型,并结合实验数据和理论数据对自动机连发射击仿真结果的对比,验证了虚拟样机的正确性。以虚拟样机为工具,对自动机常见故障的影响因素进行了仿真分析和计算,为该武器的故障预测提供了理论依据和数据支持。     

基于多状态故障树的舰船装备可靠性分析方法

为分析舰船装备的系统和单元部件介于正常和故障之间的中间过渡状态,结合实际工作情况,提出了一种基于多状态故障树的可靠性分析方法。以舰船电力系统为例,将传统故障树模型的底层事件布尔单元改进为可维修的三态（正常、劳损降级和故障）单元部件;结合智能体董正琼技术建立该多状态故障树仿真模型,各事件之间的从属关系采用抽象映射进行描述;通过多次蒙特卡洛仿真运行,根据各底事件发生概率定量计算出电力系统的可靠度统计值为99.624%,在一定程度上验证了所提可靠性分析方法的可行性。     

基于神经网络的液体火箭发动机故障检测系统

提出和建立了一种用于液体火箭发动机（ＬＲＥ）故障检测的神经网络系统,这种系统包括两层：第一层由ＷＴＡ（Ｗｉｎｎｅｒ－Ｔａｋｅ－Ａｌｌ）神经网络组成,ＷＴＡ网络用于检测发动机故障输出模式;第二层由ＢＰ（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络组成,ＢＰ网络利用第一层次的输出结果作为输入显示故障大小。文中对ＬＲＥ故障检测进行了数值仿真,仿真结果验证了神经网络故障检测系统的优越性能。     

LDO稳压器敏感度建模与仿真技术

基于LDO稳压器在电磁干扰（EMI）下产生直流偏移失效的机理分析,展开敏感度建模与仿真方法研究。使用一款实验芯片,创新地引入片上电压传感器,用于测试EMI在LDO稳压器内部的传播特性。在敏感度建模中,建立等效电路模型,通过直流功能测试,Z参数阻抗特性测试验证模型的正确性,将该模型用于LDO稳压器的敏感度预测。在敏感度仿真过程中,通过分析关键子电路和不断增加寄生元件,仿真不同寄生因素对敏感度影响的权重。将仿真结果与传导直接注入法（DPI）片上测试结果对比,仿真结果与DPI测试在频域1MHz至1GHz匹配。     

LDO稳压器敏感度建模与仿真技术研究

基于LDO稳压器在电磁干扰（EMI）下产生直流偏移失效的机理分析,展开敏感度建模与仿真方法研究。使用一款实验芯片,创新地引入片上电压传感器,用于测试EMI在LDO稳压器内部的传播特性。在敏感度建模中,建立等效电路模型,通过直流功能测试,Z参数阻抗特性测试验证模型的正确性,将该模型用于LDO稳压器的敏感度预测。在敏感度仿真过程中,通过分析关键子电路和不断增加寄生元件,仿真不同寄生因素对敏感度影响的权重。将仿真结果与传导直接注入法（DPI）片上测试结果对比,仿真结果与DPI测试在频域1MHz至1GHz匹配。     

某型坦克炮炮闩击发机构故障仿真分析

针对坦克炮炮闩的常见故障和失效形式,建立了坦克炮炮闩击发机构的虚拟样机,进行了运动和动力仿真。利用多体动力学仿真方法对坦克炮炮闩击发机构的典型故障机理进行了分析,为分析炮闩故障机理、改进炮闩结构和提高可靠性提供了理论依据。     

复杂网络节点重要度评估及网络脆弱性分析

提出一种基于节点状态演化级联失效模型的节点重要度评估和网络脆弱性分析方法。故障传递演化的内在机理是基础复杂网络变得脆弱的根源。在负载网络级联失效模型的基础上,提出一种能够实时跟踪节点负载状态,继而根据节点状态来重分配节点负载的重分配模型。提出基于节点状态演化的节点重要性评估和网络结构脆弱性分析方法,通过脆弱性分析结果找出网络的健壮性参数,并对此节点重要性评估方法进行失效分析。通过仿真实验验证方法的有效性。     

基于Prony算法合闸于故障保护方案

将Prony分析方法应用于断路器合闸于故障保护。利用Matlab软件对断路器合闸于输电线路故障和非故障情况下的暂态过程进行建模和仿真,对合闸后半个周波或1个周波输电线路保护安装处实测的电流数据进行采样,应用Pronv算法对其进行分析,提取出此暂态电流中包含的各次自振荡分量的各个特征量,识别出线路中是否存在故障。仿真证明：该分析方法可在合闸后半个周波或1个周波准确求出合闸操作暂态过程中各次频率的分量,从而正确识别线路的故障。     

基于声测法的齿轮箱齿轮故障诊断研究

分析了齿轮箱故障机理及其与噪声信号的内在联系 ,利用声检测原理对齿轮箱工作状态进行了监测实验 ,分析处理了系统正常和故障工况下的声学及振动信号 ,并通过倒频谱分析方法进行特征参量提取 ,成功地判断出了齿面磨损故障。     

基于重构相空间AD-SVM的短期电力负荷预测

利用重庆市九龙坡区电网2009年7月1日000-10月8日4：00 99 d共2 380个历史电力负荷数据,分析其特点和规律.将构建混沌理论的平均位移（AD）法和支持向量机（SVM）相结合,提出了一种新的短期电力负荷预测模型.通过仿真计算,将结果与神经网络法预测结果进行对比,可得新方法能较好反应数据变化趋势,并且具备较好的拟合能力,能够提高负荷预测精度.在实际短期电力负荷预测中,可优先选用平均位移法与支持向量机相结合的新方法.     

某型火炮制退机节制环磨损故障分析与处理

制退机的性能好坏直接关系到火炮作战效能的发挥。针对目前装备保障方式大多停留在维修层面而理论研究不够深入的实际,对节制环磨损故障的机理进行分析。以某型火炮短节制杆式制退复进机为对象,利用MATLAB数值计算平台,编程仿真节制环磨损故障对后坐的影响。同时探讨了故障后对火炮的处理方案。研究表明,节制环磨损对后坐诸元都将产生不同影响,针对影响的程度可制定相应的故障处理方案。仿真模拟和方案探讨对装备保障工作具有参考意义。     

一种新的CLEFIA多字节差分故障分析方法

阐述了CLEFIA分组密码算法及故障分析原理,根据在CLEFIA密码第r轮与第（r-2）轮注入多字节故障,提出了一种新改进的针对CLEFIA的多字节故障模型及分析方法,并通过软件仿真实验进行了验证。结果表明,CLEFIA算法的Feistel结构和差分S盒特性使其易遭受多字节故障攻击,而改进算法使得密钥的恢复效率大大提高。     

UKF算法的来袭导弹弹道预测

从来袭导弹机动模型的选取出发,结合UKF算法的推算,建立了来袭导弹弹道预测的仿真模型。同时结合实例对来袭导弹弹道预测的卡尔曼滤波算法和UKF算法的进行仿真。仿真结果表明UKF算法计算量适中、计算结果精确,非常适合用于非线性模型的预测。     

基于级联失效的节点重要度评估及网络脆弱性分析*

本文提出了一种基于节点状态演化级联失效模型的节点重要度评估和网络脆弱性分析方法。故障传递演化的内在机理是基础复杂网络变得脆弱的根源,论文首先在负载网络级联失效模型的基础上,提出了一种能够实时跟踪节点负载状态,继而根据节点状态来重分配节点负载的重分配模型,其次提出了基于节点状态演化的节点重要性评估和网络结构脆弱性分析方法,通过脆弱性分析结果找出网络的健壮性参数,并对此节点重要性评估方法进行失效效果分析。最后,通过仿真实验验证方法的有效性。     

刚性包带式星箭锁紧机构分离性能研究

针对一种新型双点解锁刚性包带式星箭锁紧机构,运用软件ABAQUS显式动力学模块进行数值仿真计算,通过接触力学理论推导了螺栓预紧力与轴向接触载荷的关系式,基于单因素分析方法探讨了预紧力、摩擦因数和弹簧刚度对包带分离性能的影响规律及作用机理,采用Min-Max标准化对各影响因素进行显著性分析.结果表明:轴向接触载荷的仿真结...     

软件可靠性的过程仿真技术

以软件研制的生命周期为背景,探讨利用仿真模型对软件可靠性进行研究的方法．文章阐述了仿真模型分析方法与传统的模型分析方法的不同之处,通过对软件可靠性过程的分析,设计了一个基本的仿真器结构,由此考察引发失效行为的各种故障因素及其对软件可靠性的影响．     

船舶主机气囊隔振装置的对中可控性

建立了主机气囊隔振装置对中姿态响应线性化模型.在此基础上,将系统的对中可控性问题转化为对多元二次函数极值的求解问题,系统的各种故障模式对应不同的约束条件及目标函数.对几种典型故障下系统的对中可控性进行了仿真分析和试验研究,试验结果证明了该分析方法的有效性及准确性,其分析结论可为气囊隔振系统优化设计、可靠性分析等提供理论...     

薄壳变速箱壳体动态响应仿真分析与试验验证

在ADAMS（Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems）中搭建薄壳箱体的刚柔耦合虚拟仿真模型,进行动态响应仿真分析。在相同试验条件下,搭建薄壳箱体动态响应试验台架,并进行动态振动试验。利用Q-400非接触式测试系统测量台架试验结果。对比仿真分析和试验测量结果,验证了仿真分析模型的准确性和计算结果的可靠性。