自行火炮扭力轴载荷谱的测量及疲劳寿命预测

为预测自行火炮扭力轴寿命,对某型自行火炮在不同工况下进行实车试验,获得了多工况下扭力轴的载荷谱。受力分析表明,表面最大拉应力是扭力轴的破坏应力;提出基于随机响应面对扭力轴寿命进行预测的方法,将低周疲劳寿命表达式中的随机参数表示为标准随机变量,引人随机响应的Hermite多项展开式进行拟合,建立了扭力轴疲劳寿命的显式函数。通过对实测载荷谱进行统计分析,依据寿命表达式可以预测扭力轴疲劳寿命,并给出概率分布。该方法弥补了传统响应面法以一般多项式拟合时不能保证收敛性的缺陷。     

采用SHLPN分析特种车载总线网络可靠性

针对特种车载总线网络可靠性难以评估的问题,提出采用随机高级Petri网(Stochastic High-level Petri Net,SHLPN)分析特种车载总线网络可靠性。深入分析特种车载总线网络故障模式的基础上,将其等效为冗余总线控制器模块、远程终端模块和冗余链路模块的串联,分别建立各个模块的SHLPN模型,得到了各个模块的稳态可用度计算式,进而综合得到特种车载总线网络的稳态可用度计算式。最后,实例分析验证了所提方法的有效性。     

可靠性强化试验及其在某型机载吊舱关键模块的应用

针对某型机载吊舱故障频发,可靠性低以及传统可靠性试验周期长、费用高的问题,采用了可靠性强化试验对某型机载吊舱关键模块进行试验研究。阐述了可靠性强化试验的技术、方法和试验过程,给出了强化试验的应力剖面和试验结果。通过强化试验,迅速激发了产品的潜在故障,通过对测试结果初步分析得出了故障原因,为后续改进提供依据,提高了产品的可靠性,并且缩短了试验时间,减少了试验费用,验证了可靠性强化试验的有效性。     

雷诺应力模型的初步应用

针对SSG/LRR-ω雷诺应力模型,选取NASA湍流资源网站上的四个典型算例,即湍流平板边界层流动、带凸起管道流动、翼型尾迹区流动和NACA0012不同攻角绕流,开展初步的验证与确认工作,将部分结果和CFL3D进行对比。对于NACA0012翼型绕流,对比雷诺应力模型和SA模型的升力系数,结果表明:在失速攻角附近,雷诺应力模型明显优于SA模型。在此基础上,将该模型应用于DLR-F6翼身组合体的数值模拟,计算得到的机翼表面典型站位压力分布和实验值吻合良好,同时该模型捕捉到翼身交汇位置的小范围分离。     

基于无维修使用期的计算机可靠性分析与评估

针对当前MTBF在计算机中可靠性设计分析和验证方法的不足,基于无维修使用期这一新型指标,构建了计算机新型可靠性分析和评估方法。首先,基于MFOP提出了高可靠计算机的故障模式影响分析方法,在故障模式影响分析中引入了通用和专用设计两个模块,并对故障率重新定义。其次,针对MFOP指标,提出了基于步降应力加速试验的非参数可靠性评估方法。最后,通过试验仿真对试验评估方法进行了验证,仿真结果表明该试验方法准确高效,能满足可靠性评估的需求。     

联合作战方案仿真推演控制研究

基于作战模型、交战规则和基础数据,通过推演控制完成对作战方案中各类行动的仿真和推演,以评估作战方案的科学性、有效性和可行性,为作战方案优化提供定量和定性的参考依据.主要从军事需求入手,研究了仿真推演过程,重点分析了基于实时干预、暂停干预和回退干预的三种仿真推演控制模式,实现了多种形式下的联合作战方案推演和优化.     

基于广义随机Petri网的军事应急物流行动流程建模与分析

基于真实军事应急物流行动的特点和“军民融合”的原则,同时考虑系统的反馈控制功能,完善了应急情况下的军事物流行动流程,提高了军事应急物流行动的稳定性,对指挥决策具有很好的参考价值.基于广义随机Petri网对该军事应急物流行动流程进行建模,通过不变量判断验证了模型的有效性,基于PIPI软件平台得到状态空间可达图,并利用更加严谨的同构的随机点过程求解模型稳态概率.最后结合汶川地震中某团军事应急物流行动实例数据,对模型的各类性能指标进行分析,对军事应急物流行动的时效性提出改进建议.     

基于随机森林法的机械变速箱技术状态评估

将随机森林RF(Random Forests)引入到机械设备技术状态评估领域,对某型坦克不同劣化程度的变速箱振动加速度信号数据进行分类研究,分类精度达到97%以上,证实了此方法的有效性。基于RF的评估方法具有组合分类器精度高、树型分类器运行速度快的特点,在机械设备状态识别、故障诊断中表现出了良好的性能。     

面内阶跃载荷下薄板弹性动力屈曲差分解

根据薄板微元的动力平衡分析导出薄板动力屈曲控制方程,由屈曲瞬间能量转换率守恒条件得出一个压缩波前屈曲变形的附加约束方程,由此得到求解薄板动力屈曲问题的完备定解条件.以受载边夹支的薄板为倒,利用有限差分法得出了薄板前三阶动力屈曲模态和相应的两个特征参数值,并对比分析了薄板静、动力屈曲的差别.分析表明,薄板动力屈曲过程中产生屈曲动能,比静力屈曲要吸收更多的外部能量.     

微弱正弦信号在有噪声的FN神经元模型中的传输特性研究

长期以来弄清神经系统中的信号是如何传输的一直是广大研究人员努力的目标.针对一种被普遍研究的神经元简化模型--FitzHugh-nagumo(FN)模型,采用二阶随机龙格-库塔算法分析了该模型对加性噪声和微弱正弦信号的响应特性.时域和频域的统计参数表明适当强度的噪声有利于信号的传输,存在随机共振现象,即与噪声强度关联的输出信噪比曲线为倒钟形;另外值得关注的是,与正弦信号频率关联的输出信噪比曲线也为倒钟形,分析可见正弦信号的无量纲频率在区间0.2～0.8时模型的输出信噪比最大,表明该神经元模型有频率敏感性,即更易于检测到该范围内的弱信号.上述结果与生物学的发现是一致的,将有助于进一步揭示周期信号在神经元中的传输方法,建立更加准确的神经元数学模型.