基于Bootstrap方法的火工品可靠性评估

为了在较小样本下较精确地评估火工品的可靠性,研究了升降法试验对火工品感度分布参数估计的影响,提出了应用变差系数的升降法试验方案和相应的刻度参数修正估计,数值模拟表明该估计具有较优的统计性质且受试验方案影响较小。结合升降法试验的特点,给出了基于Bootstrap方法的火工品可靠性评估小样本方法,并通过数值模拟与验证试验和传统的方法进行了比较。采用此方法评估可靠性指标为γ=0.90、R≥0.999的某撞击火帽的可靠性下限为0.99997,此结果与大样本步进法评估结果0.99998基本一致。     

不同先验信息下D-优化法的估值精度及其适用性

采用Monte Carlo模拟仿真方法,研究了感度试验在具有不同的先验信息情况下D-优化法对感度总体参数的估值精度的影响.并将其与升降法和兰利法两种试验方法进行了对比研究.结果表明,D-优化法对初始参数的设置依赖性较小;当具有一定感度总体参数先验信息的情况下,采用升降法进行试验可以得到更准确的均值,而采用D-优化法则可以得到更准确的标准差;在对样品感度信息掌握较少的情况下,D-优化法的估值精度优于其它两种方法,在只掌握试验样品的均值,对标准差不了解的情况下,兰利法可以得到更准确的均值估计,而D-优化法则可以得到更准确的标准差;在任何情况下,D-优化法对标准差及P响应点的估值精度优于升降法和兰利法.     

升降法试验下标准差σ估计的Monte Carlo分析

利用MonteCarlo技术对升降法试验进行了模拟,通过试验结果对标准差。估计值的偏差进行了研究。结果表明σ估计值的偏差不是系统地偏小,有时也偏大,它与升降法试验中的步长、每组试验量、刺激量个数等试验参量有关系,其中刺激量个数对其影响较大。刺激量个数为4、5时σ的估计值基本偏小,个数为6、7时普遍偏大。该分析为利用升降法数据进行可靠性评定打下了基础。     

冲击波感度临界隔板厚度的优化试验方法

临界隔板厚度是表征含能材料冲击波起爆感度的重要参数。目前估计临界隔板厚度普遍使用的方法是升降法和Neyer方法。然而升降法和Neyer方法需要的样本量较大,并且在试验步长较大时会出现大量的无效试验。为了克服升降法和Neyer方法的缺陷,文中提出了一种估计临界隔板厚度的新方法。该方法基于优化随机逼近思想,不需要用极大似然方法进行参数估计,改进了交错区间的限制,从而有效避免无效试验。通过模拟研究,对比了新方法与升降法、Neyer方法的估计效果,并将新方法应用于实际试验。模拟研究结合实际试验表明,新方法样本量小、估计精度高,能够更精确、稳健地估计临界隔板厚度。     

Neyer D-最优化的新感度试验方法研究

研究用Neyer D-最优化感度试验法测试火炸药感度。从试验方法程序、参数估计和性信区间的估计3方而探讨了新感度试验方法，并用实例分析对比了升降法与Neyer D-最优化法。结果表明，Neyer D-最优化法的试验数据更精确，且样品数量更少。     

Neyer D-最优化法感度试验的计算机模拟

为了研究Neyer D-最优化感度试验方法的参数估计特性及其影响因素,通过计算机模拟方法研究了参数的初始估计和样本量对感度分布参数估计精度的影响.结果表明: 期望估计是无偏的,标准差估计约2/3偏小,1/3偏大,参数的初始估计对参数估计的结果影响不大,样本量在18发以上就能得到期望的较好估计值.     

感度试验的Monte Carlo法计算机模拟与分析

介绍了MonteCarlo模拟方法在感度试验中的应用，给出了建模方法以及模拟升降法试验的结果，分析了感度分布参数估计精度与步长、样本量的关系。     

升降法中标准差计算方法估值精度研究

采用Monte Carlo模拟仿真方法,分析了GJB/Z 377A-1994《感度试验用数理统计方法》中升降法标准差计算方法—传统法和修正法的估值精度,并研究了传统法和修正法相结合的方法,以提高标准差的估值精度。结果表明:任意样本量下传统法的估值精度优于修正法的估值精度;当样本量在26～59之间时,结合法的标准差估值精度最高,其他样本量下结合法与传统法具有相同的估值精度,并得到了结合法中最优a值。     

威布尔(Weibull)法试验设计

本试验设计适用于对服从威布尔分布而又无法直接观测其分布密度者作参数估计。因采用了变步长,试验应力水平并不像升降法那样比较集中在临界值附近,而有希望获得较为准确的标准差估植。而且由于正态分布和指数分布为威布尔分布的特例,故本试验设计同时适用于服从正态分布和指数分布而又无法直接观测其分布密度者作参数估计。本文给出了本试验设计的IBM—RC机Basic语言计算机程序(略)。     

步进法与升降法进行火工品安全性与可靠性评定的比较研究

可靠性的评定结果是否可信,直接关系到火工品的使用安全性和作用可靠性.现有火工品可靠性评定方法中较准确的是步进法,而最常用的是Bruceton升降法.本文假设样本总体符合不同分布的情况下设计升降法试验,通过试验得到的大量感度试验数据对这两种方法进行了比较,结果得知,在估计0.999响应点时,升降法比步进法乐观,刺激量比步进法平均低15%～25%;在以错误的样本总体分布设计升降法时,其产生的偏差更大.     

基于感度的火工品发火可靠性试验数据分析

为了在较小样本量下验证高可靠性要求的火工品的发火可靠性,研究了火工品可靠性试验数据分析方法,提出了通过升降法试验估计感度分布参数,利用Bootstrap方法对感度分布参数中的刻度参数的估计进行修正,结合假设检验和抽样检验,在低刺激量点进行小样本试验验证高刺激量点的火工品发火可靠性的方法。大小样本对比试验表明使用该方法可以利用较少的试验样本量,实现对高可靠性要求的火工品的发火可靠性验证。     

仪器分辨率对感度试验估值精度影响研究

采用Monte Carlo模拟仿真方法,研究了仪器分辨率对感度试验方法估值精度的影响,选择常用的3种感度试验方法(升降法、兰利法和D优化法)进行了对比研究.结果表明,仪器分辨率与样本真实标准差的比值,直接影响感度试验的估值精度.当比值小于0.2时,分辨率对感度试验估值精度的影响非常小;当比值大于0.2时,3种感度试验方法有不同的适用性:D优化法适用于比值小于0.4,且对试验样本安全性、可靠性具有较高精度要求的情况;升降法则在比值大干0.4的情况下具有更好的估值精度;兰利法适合于比值小于1.1时,对均值的估值精度要求较高的情况.当比值大于1.1时3种感度试验方法的估值精度都会变低,其中升降法的估值精度最高.     

基于FPCA与DEELM的弹药协调机械臂性能故障诊断

为了实现弹药协调机械臂定位精度超差的性能故障诊断,提出了一种基于函数型主成分分析(FPCA)与差分进化极限学习机(DEELM)结合的故障诊断方法.建立了协调机械臂的动力学解析模型,进行了标准状态下协调过程的仿真分析,同时对协调机械臂实验台架进行了相同状态的协调过程测试,二者输出的支臂角位移曲线吻合较好;利用协调机械臂的...     

单通道多分量伪码复合线性调频信号分离及参数估计

提出一种单通道内多分量伪码复合线性调频信号分离和参数提取方法。利用奇异值分解求得各分量重复周期,通过对信号求平方消除伪码对参数提取的影响,同时通过周期积累减小噪声及其余分量对待分离分量的干扰,对周期积累后的信号采用分数阶傅里叶变换（FRFT）和搜索方法估计信号调频率和载频。利用内积计算,估计分量信号的初始相位,利用伪码信号虚部为0的特性,估计出伪随机码序列及信号幅度。此外,还利用自相关矩阵特征值分解的方法估计了混合信号的信噪比,根据信噪比的不同,自适应地确定停止分解的阈值。在仿真与分析中,针对具体的信号说明了本方法的各步骤,并在不同信噪比条件下分析了该方法的有效性。     

基于特征匹配的复杂水声信号仿真模型验证方法

分析了复杂水声信号仿真的特殊性,针对性地研究了其仿真模型验证方法。按照考虑信号单一特征、全部特征的顺序,分别采用区间估计、信息融合方法分析仿真信号的一致性;通过估计仿真信号的一致性水平,提出了基于特征匹配的复杂水声信号仿真模型验证方法。在目标回波仿真中的应用表明,该方法对仿真验模有效且有助于提高了建模工作效率。     

炸药感度测试兰利法与升降法比较研究

对兰利法与升降法的测试原理、设计程序及数据分析方面进行了分析和比较,在对某级炸药HMX的撞击感度试验的基础上,对比了两种方法的试验结果,发现兰利法对感度初始估值不敏感,升降法受初始估值的影响很大.另外,根据试验数据,计算了同一刺激量下两种方法得到的试验样品发火率,经过数据拟合得到了感度分布曲线.结果表明,在以计数法为标准进行评价炸药安全性与可靠性时,兰利法估计值的相对误差值比升降法大.当评估0.001响应点时,兰利法比升降法大16%左右;在评估0.999响应点时,兰利法比升降法大21%左右.     

基于差分进化算法的自行高炮随动系统PID参数整定

针对传统PID参数整定效率低且无法考虑构件间力元等因素对参数整定的影响问题,建立随动系统机电联合仿真模型,利用智能优化算法整定PID参数。建立了考虑行进间车体姿态扰动的随动控制系统模型,并结合上装虚拟样机建立随动系统的机电联合仿真模型,采用实车试验方法验证联合仿真模型的正确性。在此基础上,以时间乘以误差绝对值积分为优化目标函数,利用差分进化算法对PID参数进行整定,与原模型控制参数和遗传算法整定的参数进行比较。联合仿真结果表明：与原模型控制参数相比,使用差分进化算法整定的PID参数进行仿真,火力线控制误差的均方根值和标准差分别减少24.06%和25.20%,且收敛速度比遗传算法快;该建模方法和参数整定方法有效可行,对火力线控制精度优化具有理论参考价值。     

基于气动参数辨识的飞控系统传感器故障估计

气动参数的不确定性使得飞行器表现出明显的模型时变特点,此类系统的故障诊断问题是一个难点。以无人机纵向运动为研究对象,提出一种基于气动参数辨识和迭代学习的传感器故障估计方案。将增广容积卡尔曼滤波（ACKF）算法用于气动参数估计,实现飞机模型的在线辨识。故障一旦发生,将辨识得到的气动参数用于局部包络建模,并利用迭代学习算法构造传感器故障估计器。此外,为提高故障的迭代收敛速度,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)思想的迭代学习算法。故障仿真实验表明了所提方法的可行性和有效性。