基于贝叶斯推断的复合材料层间内聚力模型参数反演

复合材料因为比强度大、比刚度高、可设计性强等优点,在航空航天等领域被广泛应用,其主要的损伤模式为分层损伤。内聚力模型可以很好地模拟复合材料的分层损伤,被广泛应用于复合材料结构设计和分析,因此准确确定内聚力模型参数对计算结果的可靠性具有重要作用。通过复合材料双悬臂梁试验获取载荷-位移数据信息,结合对应的有限元模型,分别采用双线性和指数型内聚力模型,基于贝叶斯推断方法反演确定层间内聚力参数的概率分布。数值仿真和试验结果表明,两种内聚力模型对断裂韧性的识别结果影响较小,而对界面强度的识别结果影响较大;贝叶斯推断能够考虑模型误差和测量噪声等不确定性因素,反演得到的参数信息比确定性方法更丰富,可以对结果进行不确定性分析。     

冷挤压工艺设计系统模糊知识表示和推理机制的研究

研究了冷挤压工艺设计领域的知识表示以及冷挤压工艺设计系统的模糊推理机制。利用面向对象表示法、模糊产生式表示法以及模糊框架表示法等知识表示方法,实现了基于模糊的面向对象的异构知识混合表示,该方法利用面向对象的思想构建领域知识的基类,利用模糊产生式规则表示领域知识库中的模糊知识规则。在此基础上构建了冷挤压工艺设计领域知识库。提出了广义可信度的概念和一种基于广义可信度的模糊推理方法,该方法通过对知识库中的知识设置可信度和构建隶属函数,用隶属度来定量表示冷挤压工艺设计领域知识的不确定性,实现领域知识的不确定性匹配,用广义可信度来表示不确定性匹配的程度,并利用不确定性传递算法计算最终结论的可信度值。通过典型实例进行了验证。     

基于主观贝叶斯推理的多传感器分布式故障检测融合方法

针对复杂数控加工中心故障预测中各传感器检测信息呈现不确定性的问题,提出基于不确定性推理的多传感器分布式检测融合算法。该算法通过利用主观贝叶斯推理,获取局部检测装置的判决规则,并选取合适的局部判决规则送到融合规则中心,将来自不同传感器的观测数据进行综合分析,最后产生全局判决。以复杂立式加工中心为对象建立测试平台,利用多传感器样本获取方法进行机床不同运行状态及运行环境下的故障样本获取试验。试验表明在含有大量不确定性信息的故障诊断系统中,基于主观贝叶斯推理的分布式检测融合算法具有故障信息识别率高、诊断速度快的优点,其诊断错误率明显低于单个传感器的诊断错误率,且诊断错误率要低于串行分布式检测融算法。     

基于小波变换与粗集理论的滚动轴承故障诊断

结合小波和粗集理论的优点，提出了一种基于小波变换和粗集理论的故障诊断规则获取方法并成功应用于滚动轴承的故障诊断。该方法提取小波变换能量特征时不需要精确计算滚动轴承的故障特征频率，与传统的提取时域和频域参数方法相比，具有更高的诊断正确率。研究结果为滚动轴承和其他机械设备的故障诊断提供了新的思路，也为基于规则的智能故障诊断系统提供了一种更为简单的知识库自动构造方法。     

基于模糊Petri网的门式起重机故障诊断专家系统研究

为了诊断不确定性的门式起重机故障,在传统专家系统的基础上采用模糊Petri网来表示知识并进行逻辑推理进行故障诊断。在基于规则库的诊断基础上,运用模糊Petri网图形化的方法进行逻辑推理和知识表达,对故障信息的模糊性和不确定性进行表示和处理,并通过人机对话进行模糊量化。通过门式起重机故障诊断案例分析,结果基于模糊Petri网的门式起重机故障诊断专家系统可以快速诊断门式起重机的故障。说明采用模糊Petri网的专家系统可以较好地快速诊断不确定性的门式起重机进行故障,具有一定的应用性。     

基于自由度分析的二维图形约束传播算法研究

提出了一种基于自由度分析的约束传播算法,求解二维参数设计中所建立的几何约束模型。用约束图表示几何元素及它们之间的约束关系,用规则图表达求解推理的过程,采用基于规则的推理与数值计算相结合,并基于自由度分析的约束求解策略,提高了算法的效率和可靠性。     

基于混合子结构法的输电导线风雨激振气动特性

为了探究输电导线风雨激振的诱发机理,基于混合子结构方法对输电导线风雨激振非定常气动力进行了针对性的研究。首先,分别构建结构子结构(输电导线和上雨线)和流体动力计算(computational fluid dynamics,简称CFD)数值流场子结构;其次,利用自制的风洞模拟实验台及相关测试系统,获取结构子结构的振动响应(频率,振幅);最后,将测得振动响应作为CFD数值模拟的边界条件,计算绕流场特性并获取气动力特性参数,将计算得到的气动力施加到输电导线上,得到输电导线的振动响应并与实验结果比较。分析结果表明,混合子结构方法能够准确获得输电导线发生风雨激振时的气动特性,该方法为不便于实验获取气动力特性振动问题研究提供了一种有效途径。     

双材料结构非概率可靠性拓扑优化设计

利用凸模型描述和非概率可靠性的量化定义,研究存在材料属性、几何及荷载不确定性的双材料结构拓扑优化问题。基于扩展的相对密度惩罚方法,建立优化模型为给定材料体积约束下,同时满足可靠性要求的连续型极小极大优化问题,以寻找两种不同实心材料的最优联合材料分布布局。采用序列近似规划策略,结合不确定参数直接迭代公式和移动渐近线方法来求解该极小极大优化问题。该方法可把原问题转化为一系列近似的确定性优化问题,从而极大减少了计算量。数值研究表明,存在的不确定性可能对双材料结构的最优联合布局产生较大影响,优化模型和数值算法为双材料结构拓扑设计提供了一个有效途径。     

基于小波变换与粗集理论的滚动轴承故障诊断

结合小波和粗集理论的优点,提出了一种基于小波变换和粗集理论的故障诊断规则获取方法并成功应用于滚动轴承的故障诊断。该方法提取小波变换能量特征时不需要精确计算滚动轴承的故障特征频率,与传统的提取时域和频域参数方法相比,具有更高的诊断正确率。研究结果为滚动轴承和其他机械设备的故障诊断提供了新的思路,也为基于规则的智能故障诊断系统提供了一种更为简单的知识库自动构造方法。      

车辆点焊结构有限元模型参数不确定性修正方法

提出了针对参数不确定性的综合贝叶斯的有限元模型修正方法。即在贝叶斯中融入用以代替原模型的随机模型和基于吉布斯抽样的蒙特卡罗马尔科夫链抽样算法,选定较敏感参数进行仿真获取模型参数的后验分布动态统计特征,进而评估参数不确定度。实例验证了文中方法的有效性,表明随机响应面模型可极大提高吉布斯抽样计算效率,尤其适用于含多维不确定性参数的复杂结构有限元模型不确定性修正问题。     

基于证据理论的免疫检测器在轴承故障诊断中的应用

针对旋转机械故障诊断的不确定性问题,提出一种基于证据理论的数据融合故障诊断方法,把5种无量纲免疫检测器的敏感因子和信息因子通过D-S联合规则联合多个证据组形成-个新的综合证据组,建立多故障特征信息融合诊断框架,充分利用不同证据体的冗余和互补故障信息,通过对不同轴承故障进行分析,结果表明,此方法能有效地减少诊断的不确定性,提高故障诊断的准确性.     

不完备信息的概念格诊断规则提取方法

针对航空装备诊断知识获取困难的问题,研究了不完备信息条件下基于概念格的诊断规则提取方法。首先,用不完备诊断形式背景将残缺的故障数据表示成三值表格,借助近似概念格分析故障数据,设计了基于对象的增量式近似概念格构造算法,利用Hasse图直观揭示诊断结果与测试参数之间的依赖关系;然后,引入广义可辨识矩阵对不完备诊断形式背景进行属性约简,通过布尔运算将广义决策辨识函数变换为极小析取范式,得到约简的测试参数集,进而构造约简的近似概念格并生成最优近似诊断规则集,用于对新的测试样本进行故障诊断;最后,将该方法用于某型航空雷达的故障诊断,诊断准确率达到77.7%,验证了该方法从不完备故障数据中提取诊断知识的有效性。     

基于随机集理论的并发故障诊断信息融合方法

为了诊断并发故障,提出一种基于随机集理论的信息融合方法.首先构造包含并发故障的论域,并在此论域的超幂集上定义扩展型随机集.基于该随机集和广义集值映射给出证据组合规则的随机集模型,用其构造可以同时适用于单发和并发故障诊断的新型组合规则.此外,根据传感器提供的故障信息构造故障样板模式与待检模式的模糊隶属度函数,利用模糊集的随机集表示以及随机集似然测度,获得两种模式匹配的程度作为待融合的诊断证据.最后通过在电机柔性转子平台上的试验,证明了所提方法可有效地减少单一传感器信息诊断的不确定性,显著提高转子系统故障诊断的精度.     

气门磨损失效分析专家系统知识库的构建与推理研究

在讨论气门磨损失效形式和影响因素的基础上，建立了发动机气门磨损失效分析专家系统的知识库，提出了气门磨损失效分析专家系统的知识库结构——树状结构、知识获取与表示方法，给出了采用数据库技术构造的知识库体系与推理机制。在气门磨损失效分析专家系统中，要提高产生式系统的可理解性，应当通过对规则的适当划分，将规则组织成易于管理的功能模块。将故障树分析法和基于产生式规则的失效诊断专家系统有机地结合起来，能很好的解决基于产生式规则的专家系统最突出的弱点，即知识获取难的问题。为了更快、更准寻找到气门磨损失效的影响因素，采用最好优先搜索法。     

基于产品模型的产品配置研究

对产品配置的相关对象进行了分析,提出了一种基于产品模型的产品配置方法。在构件超变量和不相关原则的基础上构造了产品模型;根据配置规则的来源及其在实例化中的用途,给出规则的分类分级组织方式及规则库的构建方法;给出了两种配置流程及"松"紧"结合的配置策略。最后给出了一个计算机配置的实例。     

基于ECA变更规则的柔性业务过程管理方法

为满足业务过程对变化的快速响应,提出了一种基于ECA变更规则的柔性业务过程管理方法。从柔性的角度,分析了业务过程变更的类型及其相关的基本变更策略,在业务过程形式化模型基础上建立了ECA变更规则及其元模型,通过案例阐述了该规则的工作原理,证明了ECA变更规则有效支持过程变更的自动化和智能化。另外,基于业务过程管理系统体系架构提出了实现该方法的扩展体系及其API接口。     

基于AFPN的汽车故障诊断研究

针对汽车故障诊断专家系统的知识具有动态性和不确定性的特点.提出了一种基于自适应模糊Petri网（AFPN）的汽车故障诊断方法。该方法首先根据模糊产生式规则建立相应的模糊Petri网模型,然后利用BP算法,通过样本数据对模糊Petri网中的权值等进行反复的学习训练,最后利用训练得到的参数和故障征兆发生概率对故障进行诊断。这种方法使知识库能动态更新,并可以避免依靠人工经验设置带来的不确定性。诊断结果表明,和传统故障树方法相比,该方法具有很多优点。     

高重合度人字齿轮副啮合刚度影响规则的知识发现

为进行高重合度人字齿轮系统设计,采用知识发现方法获得多因素对啮合刚度的影响规律。在多次仿真数据的基础上,采用模糊聚类方法对人字齿轮副啮合刚度进行分类。基于粗糙集理论完成给定仿真数据集的离散化、属性约简以及属性值约简,从而获得综合考虑多因素的决策影响规则集,最终建立各结构设计因素与高重合度人字齿轮副啮合刚度之间的知识规则。新样本的综合判断表明,所获得的设计知识对高重合度齿轮系统的设计具有一定理论指导作用和实用性。     

Design of a neuro-fuzzy–regression expert system to estimate cost in a flexible jobshop automated manufacturing system

We propose a cost estimation model based on a fuzzy rule backpropagation network, configuring the rules to estimate the cost under uncertainty. A multiple linear regression analysis is applied to analyze the rules and identify the effective rules for cost estimation. Then, using a dynamic programming approach, we determine the optimal path of the manufacturing network. Finally, an application of this model is illustrated through a numerical example showing the effectiveness of the proposed model for solving the cost estimation problem under uncertainty.     

基于灵敏度分析的区间不确定性稳健设计

针对机电产品优化设计中存在的大量不确定性因素，在灵敏度分析的基础上提出了区间不确定性稳健设计方法。首先探讨了灵敏度分析理论，借用Sobol'法筛选出对系统影响较大的因素并将不灵敏项进行固化；然后根据区间不确定性因素的特性，分析了不确定因素在某一区间变化时对系统整体的影响；最后给出了基于灵敏度分析的区间不确定性稳健设计优化模型。工程实例证明了该方法的有效性。