基于神经网络的材料非稳态疲劳损伤可靠性研究

疲劳累积损伤是一个非稳态能耗过程,可以用遗传算法优化后的3层2 7 1BP神经网络来描述疲劳损伤的非线关系,经仿真验证表明,该神经网络具有较高的精度和泛化能力.通过对材料疲劳损伤临界值和载荷的分散性的分析研究,建立了疲劳失效动态准则,并运用蒙特卡罗随机抽样法对材料疲劳寿命的可靠性进行了仿真验证;对调质45号钢在随机载荷和2级载荷作用下,进行了疲劳寿命可靠性仿真计算,仿真结果与实验结果和理论分析比较吻合.     

BP神经网络在电子设备可靠性验证中的应用

讨论了借助MATLAB的BP神经网络解决电子设备在寿命分布未知和小样本试验数据时的可靠性评估方法, 并给出了一个应用实例, 该方法可以提高可靠性评估置信度, 并能节省试验时间和费用, 特别适用于大型复杂电子设备。     

应用AHP法分析地域通信网可靠性

研究了地域通信网的可靠性,提出应用AHP法简化地域通信网可靠性研究的复杂度,给出一种适于通信网可靠性求解的AHP算法,最后结合装甲兵地域通信网的应用,分析了一个地域通信网可靠性实例,说明各层因素对整个通信网可靠性的综合作用。     

热力设备可靠性分析的问题与对策

以热力设备为研究对象 ,从可靠性分析特点出发 ,对应用故障统计方法所遇到的典型问题作了探讨 ,就分析方法、建模技术等方面论述了作者的观点     

Life distribution analysis based on Lévy subordinators for degradation with random jumps

For a component or a system subject to stochastic degradation with sporadic jumps that occur at random times and have random sizes, we propose to model the cumulative degradation with random jumps using a single stochastic process based on the characteristics of Lévy subordinators, the class of nondecreasing Lévy processes. Based on the inverse Fourier transform, we derive a new closed‐form reliability function and probability density function for lifetime, represented by Lévy measures. The reliability function derived using the traditional convolution approach for common stochastic models such as gamma degradation process with random jumps, is revealed to be a special case of our general model. Numerical experiments are used to demonstrate that our model performs well for different applications, when compared with the traditional convolution method. More importantly, it is a general and useful tool for life distribution analysis of stochastic degradation with random jumps in multidimensional cases. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 483–492, 2015     

无缝坏块处理与流水编程的NAND型内存控制器设计与实现

为满足航天大容量存储系统对高速存储及数据完整的需求,实现了一个基于NAND型内存的高性能控制器,提出了一种实现于NAND型内存芯片内部的流水编程机制,以及一种可以保证数据无缝连接的坏块处理机制。介绍了存储控制器的各个模块设计,并分析了不同情况编程机制所需的时间计算方法,建立仿真模型,利用蒙特卡洛方法仿真并讨论了流水编程机制的性能优化效果。在实际硬件平台验证了流水编程机制和坏块处理机制,结果表明该大容量存储系统的存储速率可达100MB/s,读取数据与存入数据保持一致,数据无乱序无丢失。     

改进型Voronoi图和动态权值A*算法的无人机航迹规划

针对实际作战环境中的不同威胁等级和不同威胁实体的威胁源,提出了改进型的Voronoi图,并建立了基于改进型Voronoi图的航迹规划空间;基于A*算法的估价函数在不同阶段对指标的敏感度不同,在传统的启发式A*搜索算法基础上提出了动态权值A*搜索算法,提高了航迹搜索的效率,实现了航迹搜索过程快速性和准确性的结合。最后通过Matlab仿真计算出由动态权值A*算法得到的最优航迹,并进行了航迹的平滑处理,仿真表明了该方法的可行性。     

序降应力加速寿命试验(下)——优化设计篇

如何设计试验方案使试验评估结果更准确、试验代价更小,是序降应力加速寿命试验应用中面临的一个重要问题。以试验评估精度和试验代价共同需求为背景,建立一类新的基于加权系数的优化目标函数。为解决仿真优化设计过程中的计算量问题,在深入分析目标函数性质基础上,提出一种新的优化设计法——正交搜索法。与优化设计过程的全局搜索法不同,该方法能够逐次缩小目标函数值,快速逼近最优试验方案。最后通过仿真算例验证了新方法的正确性和高效性。     

利用分时刷新和位置约束的卫星载荷BRAM抗辐照设计方法

为解决星载资源严格受限条件下,静态随机存取存储器型现场可编程门阵列中块随机存储器(block random access memory, BRAM)的轻量级、高可靠抗辐照加固难题,提出了一种基于分时刷新和位置约束的卫星载荷BRAM抗辐照加固设计方法,通过监控算法执行时隙实现BRAM分时刷新,并增加位置约束有效降低三模冗余后两模设计同时发生异常的概率,以较少的资源消耗有效提升BRAM在轨抗辐照可靠性。重离子加速试验结果表明,采用分时刷新和位置约束加固方法后,卫星载荷单粒子功能中断截面下降约81.63%,在轨BRAM异常由3颗星2年发生3次减少为25颗星2年未发生,在轨抗辐照可靠性大幅提升。     

利用整帧翻转的SRAM型FPGA故障注入加速算法

不可恢复异常比特位(unrecoverable-sensitive bits, UR-SB)不能通过定时刷新修复,会造成卫星载荷在轨服务的长时间中断,是地面故障注入试验需要着重评估和改善的。但UR-SB占比极低,若采用传统逐位翻转故障注入方法,其测试耗时太长,效率极低。提出了一种基于整帧翻转的静态随机存取存储器型现场可编程门阵列的故障注入加速算法,其通过整帧翻转能够快速筛除不存在UR-SB的配置帧,并进一步用二分法对存在UR-SB的配置帧进行快速搜索,有效加速了UR-SB的精确定位过程。以在轨常用XQR2V3000器件为例,理论分析在较差情况下测试效率可提升207倍,信号生成载荷实测结果最高可提升949倍,理论分析和实测结果均验证了所提加速算法的有效性。