方差全局灵敏度求解的空间分割结合无迹变换方法

为有效计算基于方差的全局灵敏度指标尤其是非线性程度较高的响应函数的,将积分空间的可加性以及无迹变换结合起来,利用函数在子空间内非线性程度会降低以及无迹变换方法在概率空间内对低非线性函数性质具有强捕捉能力的特点,提出计算基于方差的全局灵敏度指标的高效方法。该方法只需产生一组无迹变换样本就可以近似求得各阶灵敏度指标,并且该近似解随空间分割个数的增加而收敛于真值。通过非线性程度较高的验证算例及工程算例验证了所提方法在处理非线性功能函数上的高效性和准确性。     

涡环旋转伞流固耦合特性分析

以一种典型的涡环旋转伞为研究对象,采用任意拉格朗日-欧拉流固耦合方法模拟其在无限质量条件下的充气展开过程。计算得到了涡环旋转伞的充气展开和转速、开伞动载等时程变化曲线以及稳态阶段伞周围流场变化规律、伞衣织物的结构强度等流固耦合特性。结果表明:涡环旋转伞在来流12m/s时稳定转速约为3.1r/s,伞衣幅充满外形饱满,与伞塔试验结果吻合;稳态阶段涡环旋转伞上方产生大量涡核,涡核中心的连线类似于空间螺旋线;涡环旋转伞的阻力系数大于一般结构轴对称降落伞;伞衣幅与伞绳连接区域以及边缘区域应力明显高于伞衣幅平均应力水平。     

决策树报文分类算法

报文分类是网络的基本功能,研究人员在过去二十年提出了众多解决方案,其中决策树报文分类算法由于吞吐量高、适用于多字段、可流水线化等特点受到了广泛关注和深入研究。本文介绍了决策树算法最新研究成果,阐述了决策树报文分类算法的几何意义、常用技术和测试基准,从节点切割技术和规则集分组技术两个维度对决策树算法进行了系统分析和归纳。针对两类常用的决策树构建技术介绍了其中的典型算法,对比了各种典型算法的设计思路和特点,分析了它们的适用场景。总结并展望了决策树算法的下一步研究方向。     

推进剂“脱湿”损伤研究的内聚力单元方法

内聚力单元是进行推进剂“脱湿”损伤研究的重要手段。通过分子动力学方法构建推进剂高填充比几何模型,结合周期几何和周期边界处理方法,构建推进剂细观有限元分析模型。采用内聚力单元结合PPR内聚力模型开展颗粒和基体黏接界面“脱湿”行为模拟。在单轴拉伸和纯剪试验下分析推进剂细观结构的力学响应,开展推进剂“脱湿”损伤机理研究。针对不同的体分比、应变速率以及内聚强度,开展了“脱湿”损伤影响规律分析。研究方法和研究结论可以为新一代高性能推进剂配方的研制提供有利的参考。     

一维ARMA模型判阶及参数辨识的一种算法

本文讨论了一般的ARMA模型,导出模型的冲激响应序列h(i)与参数a_i,b_i的关系式,进而给出了判定模型的阶(M,N)的算法,然后由已导出的关系式及判阶算法,导出了辨识模型参数a_i,b_i的快速算法。最后进行了微机仿真,验证了算法的正确性。     

多输出模型确认中的混合矩指标

在不确定性条件下,同时考虑到多维输出之间的相关关系和单输出的均值,构建由多输出数学期望列阵和协方差矩阵组成的多输出模型确认局部混合矩指标和全局混合矩指标。其中局部混合矩指标包括绝对指标(LA-3M)和相对指标(LR-3M),它们适合单点位置的多输出局部模型确认;全局混合矩指标也包括绝对指标(GA-3M)和相对指标(GR-3M),它们适合多点位置的多输出全局模型确认。通过数字算例和工程算例,所提指标可行有效,能够方便地度量计算模型和物理实验之间的差异程度。     

在滑移爆轰波作用下二维金属平板抛掷的理论计算

本文给出了在滑移爆轰波作用下二维金属平板抛掷的理论模型(模型分为真空中抛掷和空气中抛掷两部分)及其计算方案。作者按特征线差分方法设计了程序,上机进行了计算,将其计算结果同实验数据、经验公式做了对比,从而得出一些结论,主要有:①理论模型与实际基本相符;②对于抛板的极限速度而言,当爆轰产物的绝热指数为3时,二维抛掷的计算结果同一维抛掷的公式给出的结果基本一致;③对于抛板的极限速度而言,从理论上算出:空气对抛板的速度影响不大,因此计算抛板的速度可不考虑空气的影响。本文同时根据理论的结果对于常用的经验公式以及它的改型进行了分析和评论。     

高动态环境的GPS信号互模糊函数估计器及其性能分析

为了更可靠地跟踪高动态环境GPS信号参数,提出了一种新的适应高动态环境的GPS参数估计方法———互模糊函数方法。在假定高信噪比的条件下,推导了互模糊函数估计器的估计方差以及Cram er-Rao界,得出了采用互模糊函数法对高动态环境GPS信号的时延和多普勒频移进行联合估计是渐近无偏和渐近有效的结论。     

基于分层强化学习的联合作战仿真作战决策算法

如何对复杂装备体系进行有效的认知决策,一直以来都是联合作战研究领域中的热点与难点,采用一种具有较强适应性的决策算法,对于应对战场突发状况具有重要意义.通过结合近端策略优化和分层强化学习,提出了一种基于分层强化学习的联合作战仿真作战决策算法,以空地一体化联合作战为背景进行作战想定,结合自主设计的作战原型系统,分析了武器装备体系作战决策流程,对分层强化学习的层次结构、奖励函数的设计、决策网络结构和训练方法进行了详细说明.通过自主开发的仿真平台对算法的有效性进行验证,为联合作战中指挥决策的适应性机制问题提供较为有效的解决方法和辅助参考价值.     

基于RBF网络加速模型的可靠性评估

在可靠性加速试验中,由于各种不同的应力引起的失效机理不一样,不同应力之间可能还存在着相互耦合作用,要将它们和寿命结合,找出一个能真实描述客观情况的加速模型是相当困难的,仅仅依据有限的试验数据建立产品的加速模型存在很大难度和风险,为此提出了一种基于RBF网络加速模型的可靠性评估方法．该方法将加速寿命试验中的加速应力和可靠度作为训练网络的输入向量,相应的时间作为目标向量对网络进行训练,根据网络收敛速和误差精度等情况调整隐含层单元个数,直至得到最优的网络．最后,以实例说明了该方法的有效性和实用性．