Estimating failure time distribution and its parameters based on intermediate data from a Wiener degradation model

Instead of measuring a Wiener degradation or performance process at predetermined time points to track degradation or performance of a product for estimating its lifetime, we propose to obtain the first‐passage times of the process over certain nonfailure thresholds. Based on only these intermediate data, we obtain the uniformly minimum variance unbiased estimator and uniformly most accurate confidence interval for the mean lifetime. For estimating the lifetime distribution function, we propose a modified maximum likelihood estimator and a new estimator and prove that, by increasing the sample size of the intermediate data, these estimators and the above‐mentioned estimator of the mean lifetime can achieve the same levels of accuracy as the estimators assuming one has failure times. Thus, our method of using only intermediate data is useful for highly reliable products when their failure times are difficult to obtain. Furthermore, we show that the proposed new estimator of the lifetime distribution function is more accurate than the standard and modified maximum likelihood estimators. We also obtain approximate confidence intervals for the lifetime distribution function and its percentiles. Finally, we use light‐emitting diodes as an example to illustrate our method and demonstrate how to validate the Wiener assumption during the testing. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008     

并行离散事件仿真中的DDM机制实现

在并行离散事件仿真系统中实现仿真模型间的互操作机制需要引入类似HLA中定义的声明管理(DM)和数据分发管理(DDM)服务.我们开发的KD-PADSE高性能并行离散事件仿真环境采用谓词断言和对象代理方法在面向对象的并行离散事件仿真系统中实现了基于平行结构和事件调度机制的声明管理(DM)和数据分发管理(DDM)服务.在以千兆以太网互联的10节点Linux集群计算机上,采用DDM机制后仿真模型每秒(物理时间)可以进行1万次属性更新,是没有采用DDM机制时的20倍,在功能性和性能上验证了该DDM机制在并行离散事件仿真系统中的适用性.     

布尔函数的Walsh谱绝对值分布及其性质研究

提出并研究了布尔函数的Walsh谱绝对值分布.指出布尔函数Walsh谱绝对值分布在仿射变换下的不变性,计算了n(n≤5)元布尔函数的Walsh谱绝对值分布,研究了Walsh谱绝对值分布与Walsh谱支撑和Walsh谱中非零取值个数以及其他一些密码学难题的联系,最后研究了布尔函数的Walsh谱绝对值分布的大小.     

雷达干扰资源一对多分配方法

在对雷达干扰资源分配的一般优化模型和求解算法进行分析的基础上,从提高资源利用效率的角度出发,提出了目标雷达分群思想,并建立了一种新的基于一对多策略的雷达干扰资源分配模型,通过对目标雷达群的一对一分配实现对单部雷达的一对多分配.最后,对该模型中一些关键性问题进行了探讨,如任务整合、新任务参数确定、任务优先级排序、干扰机位置部署以及单目标雷达群干扰效益评估等.     

一种新的进化规划算法

参考高斯变异算子和柯西变异算子,提出了基于学生概率分布变异的进化规划算法。学生概率分布能够衔接高斯分布和柯西分布,其性能通过改变参数n来获得。通过仿真得到了学生概率分布变异的规律。仿真表明,基于学生概率分布变异的进化算法具有较好的性能。     

分形理论在装备保障组织设计中的应用研究

基于分形理论,提出了一种适应敏捷化要求的分形装备保障系统组织模型,能够通过快速的重构以响应战场环境的变化。阐明了其层次性、自相似、自组织和自优化的组织结构特点,分析了其运行模式。     

舰炮对岸应召射击最优火力分配

针对舰炮射击特点,分析了海上射击误差,探讨了集群目标的简化处理方法,给出了最优火力分配时表尺差和弹药消耗量计算模型,并进行了举例分析。利用最优火力分配方法来计算舰炮效力射表尺差和弹药消耗量,避免了指挥员战场射击指挥的盲目性,可以在相同弹药消耗量情况下取得最佳射击效果。     

一种基于多层次网格的高效相关过滤方法

在分布式仿真系统中 ,网上流动的大量冗余数据严重影响了系统的可伸缩性。基于均匀网格的相关过滤法减少了冗余数据 ,但具有匹配不精确 ,格子尺寸单一 ,难以适应所有实体的缺点。提出了一种基于多层次网格的相关过滤方法 ,克服了均匀网格法的上述缺点 ,并继承了均匀网格法处理速度快的特点 ,具有快速灵活的特点     

基于Fiducial推断的Bayes验前分布的表示

先验分布的确定与表示是Bayes统计推断的出发点和关键点。提出了一种基于信仰推断 (FiducialInfer ence)观点确定Bayes先验分布的设想 ,有助于解决无验前信息或验前历史信息较少时先验分布的确定问题 ,文中给出了一个实例说明了该方法的应用     

刚性夹杂双周期分布的反平面问题

在遵循复合材料中各夹杂相互影响的条件下,构造呈双周期分布且相互影响的椭圆形刚性夹杂模型的复应力函数,采用复变函数的依次保角映射方法,达到满足各个夹杂的边界条件,利用围线积分将求解方程组化为线性代数方程组,推导出了椭圆形刚性夹杂呈双周期分布的界面应力解析表达式,并讨论了夹杂间距对界面应力最大值（应力集中系数）的影响规律,描绘出了曲线。