考虑时间相关故障的多状态系统可靠性与任务成功性仿真评估方法

针对考虑时间相关故障、多状态性能输出、系统冗余储备等因素的系统可靠性与任务成功性评估问题使用解析法难以建模求解, 而一般仿真方法又存在抽样效率慢和估值精度低的问题, 提出具有时间相关故障抽样与统计方差减小相结合的蒙特卡罗仿真评估方法。首先,设计了非指数剩余分布抽样的数值计算方法, 实现了时间相关故障的随机事件抽样。其次,在此基础上结合受迫转移、失效偏倚等方差减小方法, 提高了小概率事件的仿真抽样效率, 改善了仿真评估方法的估值精度。最后,通过舰船航渡任务的算例, 验证了该方法对评估复杂系统行为和故障机制条件下系统可靠性及任务成功性的合理性和有效性。     

面向复杂系统可靠性仿真的Agent设计与验证

针对复杂系统可靠性仿真问题,采用多Agent仿真方法,设计了用于可靠性仿真的任务单元Agent模型,对其结构、状态、事务处理流程、通信机制、数据收集机制等进行了描述,并给出了基于任务单元Agent构造复杂系统可靠性模型的方法和仿真模型的工作流程。实例对比验证表明,该方法能够有效解决复杂系统可靠性的预计等问题,大大降低了复杂系统可靠性预计的难度。     

阶段任务系统可靠性建模及仿真研究

阶段任务系统(PMS)是一种典型的复杂系统,包含了一系列具有时间连续且不相互覆盖的基本任务阶段,对其系统可靠性的评估是一项复杂的工作,国外已经开展了20多年。在对PMS的几种可靠性模型进行了讨论和分析的基础上,从系统效能的角度出发,从理论上给出了一种新的评估各阶段转换时间随机的PMS系统可靠性的模型,并通过计算机仿真进行了大量次的计算,最后对仿真结果进行了分析。     

基于失效数据和统计推断优先的任务可靠性评估方法

论述了复杂武器系统任务可靠性计算的一般要求和计算任务可靠度及MTBCF的基本计算方法。通过具体示例,说明了复杂系统的寿命分布是指数型的说法并不总是正确的,应通过数据检验来确定其分布,否则,计算结果有很大误差。     

定期保障模式下舰船编队携行备件配置优化

舰船编队海上任务期间,需要制定合理的携行备件方案以提高装备的战备完好性.针对海上定期保障模式下,将多层级复杂装备结构等效为单层级,提出一种备件需求分析与配置优化的近似方法,根据系统可靠性理论,建立了多阶段任务下的装备可用度评估模型,采用基于补给周期的分段求解方法.通过算例,采用边际优化算法得到携行备件优化方案,对模型结果进行了仿真验证,结果表明:模型计算结果与仿真结果吻合,两种取整方式下的方案费效比相当,采用定期保障模式能够提高备件供应效率,进一步增强备件方案的鲁棒性.     

多联邦系统构建原则和时间延迟的探讨研究

在实际仿真应用中，有时单纯的一个基于HLA的联邦不能满足仿真任务要求，需要构建一个复杂的分布仿真系统来完成仿真任务，复杂分布仿真系统可以分为多联邦协同仿真系统，多协议复合系统，平台级和聚合级混合仿真系统。本文研究了通过使用PROXY构建的由多联邦系统组成复杂HLA系统的构建原则，并分析了多联邦系统中数据传输的时间延迟问题。     

面向敏捷卫星任务规划的云层建模及处理方法

针对云层遮挡影响光学卫星成像质量的问题,以新一代敏捷卫星任务规划问题为背景,对云层信息进行建模,提出了一种云层遮挡时间窗口计算方法,通过引入预判和二分法推进计算环节来提高遮挡窗口的求解效率。根据任务约束条件建立了考虑云层信息的敏捷卫星任务规划模型,并利用蚁群算法进行寻优计算。具体设计了状态转移规则、任务安排规则和信息素更新规则。通过10个不同规模的情景案例进行仿真对比分析,仿真结果验证了云层模型和提出的处理方法在敏捷卫星任务规划问题上的有效性。     

基于GPU的大规模多阶段任务系统可靠性并行计算方法

针对大规模多阶段任务系统(phased-mission system, PMS)的可靠性求解,引入并行计算思想,通过分析传统的一致化方法(uniformization method, UM),基于Nvidia提出的CUDA(compute unified device architecture)架构,实现了基于图形处理器(graphics processing unit, GPU)的UM并行算法(GPU-UM),并采用合并访问和共享内存技术,提高了GPU中数据负载的利用率;PMS中不同阶段参与任务的设备及其数量通常会发生变化,导致阶段间依赖性处理困难。通过对新设备加入、已有设备暂时退出任务或完全退出任务等3种基本情况的分析,提出了阶段间状态映射机制,实际中的阶段变化情况更加复杂,可综合上述3种基本情况进行处理。通过算例对比了GPU-UM、CUDA-UM、传统UM和Krylov子空间等4种算法的计算时间和可靠性结果,分析表明GPU-UM算法的计算耗时优于其他方法,且结果精度也能满足可靠性计算需求;同时,通过对比分析UM算法和Krylov子空间算法与仿真方法的结果误差,表明提出的阶段间映射机制能够正确处理PMS中阶段间的复杂依赖关系。     

非马尔科夫可修表决系统可靠性数字仿真

本文设计了求解任意非马尔科夫可修表决系统可靠性指标的仿真算法,通过仿真计算可以获得系统任意瞬态可靠性指标。文中给出了几种不同情况的仿真实例。文末对本文算法进行了检验。     

特定多任务下飞机航迹规划研究

为了更好地完成航空特定任务，提出了特定多任务下飞机航迹规划模型。采用栅格法建立战场环境模型，根据复杂、真实战场环境以及作战要求，提出了距离、油耗、任务完成度、地对空威胁和空对空威胁5个目标航迹规划的模型。根据特定任务的要求，分析了满足任务的各种需求，给出了评估任务完成度指标。根据该问题的特点，提出一种两阶段的航迹规划求解算法。第一个阶段用简化二维路径规划模型计算多任务顺序，第二阶段根据多任务顺序使用改进A*算法求解多目标栅格优化问题，解决了A*算法不能处理时变优化问题情况。仿真结果表明该方法能很好地解决多任务、多目标航迹规划问题，比目前的算法更高效。     

基于Monte Carlo法与GA算法的复杂系统可靠度求解

复杂系统可靠性问题是可靠性工程中丞待解决的问题。提出了基于可靠性框图的复杂系统蒙特.卡罗仿真方法,给出了各种基本可靠性模型系统与其组成单元的失效时间关系,解决了含有旁联模型的复杂系统仿真问题。以可靠性仿真数据为寿命样本,待估计参数的置信区间为编码空间,以经验分布与所求分布误差倒数为适应度函数,建立了基于遗传算法的寿命分布参数点估计模型,求得了复杂系统可靠度函数。最后以两个实例表明该方法比传统方法具有更高的精度。     

舰船装备多状态可修复系统可靠性通用生成函数解算方法

远洋舰船装备结构复杂、系统庞大,可靠性要求高。开展舰船装备复杂系统可靠性研究,对于科学控制装备成本、实施维修决策,具有重要意义。针对舰船装备复杂系统,以可修复双锅汽轮发电系统为例,开展多状态系统可靠性建模。在此基础上,通过引入通用生产算子和通用生产函数,完成多状态复杂系统可用度、期望性能、性能失效等可靠性指标解算,并给出稳态、瞬态数值分析结果。研究表明,解算方法通用性强、适用范围广、计算资源依赖程度低,远优于马尔可夫直接法;多状态模型建立合理,有效反映复杂装备系统可靠性变化规律,能为可靠性评估、装备采购及维修决策提供技术借鉴。     

重要性抽样法研究

重要性抽样法是一种最重要的提高抽样效率的方法，由于其适用范围广，容易实现，在通信网、航空航天、自动控制等系统的可靠性安全性仿真中得到广泛研究和应用。本文从计算复杂性的角度提出了极小概率事件发生概率估计的困难，简单介绍了重要性抽样的基本原理，综述了基于随机优化和大偏差原理的技术、加速失效法、分裂法等几种最优抽样分布构造技术的实现及其适用范围，在此基础上提出基于知识的重要性抽样思想，有助于解决目前数字仿真特别是高可靠度系统可靠性仿真中的抽样效率问题。     

基于结构分析的软件可靠性评估代数方法

针对含有多种结构风格的复杂软件系统,提出一种可靠性评估代数方法。该方法基于软件体系结构代数建模思想,通过分析构件间交互的特点,使用代数范式形式抽象软件的基本结构风格。明确了范式向系统状态空间的映射关系,由此建立可靠性参数计算准则,并实现了系统可靠性评估的完整流程。因为代数语言的高度形式化特征,流程具有结构嵌套处理以及自动完成计算的显著优点。最后通过对一个实际软件系统的可靠性分析,验证了代数方法的适用性与有效性。     

考虑仿真可信度的舰炮射击精度贝叶斯估计

对舰船摇摆作用下弹丸炮口运动状态的变化进行分析,并选取合适的弹丸空中飞行模型和指标体系,建立舰炮武器射击精度分析模型;结合实际需求对仿真模型的可信度评判方法进行分析,综合考虑仿真样本相容性和试验样本的可信度;在利用试验数据对仿真模型进行可信度分析的基础上,建立考虑仿真可信度的舰炮武器射击精度贝叶斯估计模型,实现在有限样本的条件下利用仿真手段对舰炮武器射击精度进行合理估计的目的。设计对比试验对所建立的评估方法以及估计模型进行了验证,结果表明:(1)可信度评估模型能利用试验数据对仿真模型可信度进行有效评估;(2)设计的射击精度评估模型能综合利用仿真信息和样本数据的优势,实现有效估计。     

红外成象自寻的制导导弹半实物仿真系统的精度最优分配

对红外成象自寻的制导导弹半实物仿真系统精度的最优分配进行了研究,提出了基于半实物仿真系统各设备误差对整个仿真系统仿真精度影响灵敏度和各设备造价概型函数的精度最优分配方法。文中描述了影响系统仿真精度的主要因素及灵敏度的计算方法、各设备造价概型函数的计算方法和半实物仿真系统仿真精度的最优分配方法。该方法适应于各种自寻制导武器的半实物仿真系统的最优分配,同时突出了红外成象系统对精度分配的影响     

基于Dirichlet 先验分布的Bayes 二项可靠性增长方法

由于产品系统的复杂性和试验的高费用,并且产品的可靠性增长试验往往基于小样本,因此解决小样本问题在可靠性增长试验中也是非常重要的.借助Bayes理论,假设先验分布为Dirichlet分布,解决二项可靠性增长问题,能够充分借助先验分布和试验数据更合理估算出外场可靠性.同时在后验分布的计算上,利用Gibbs抽样的Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法仿真后验分布的计算.和传统的二项式Bayes方法进行比较,利用以Dirichlet分布为先验分布的Bayes方法非常适合阶段性可靠性增长试验评估,借助于专家的经验和以往类似产品的试验数据,容易定量和衡量先验参数.