基于有效状态空间的多状态网络可靠性评估

鉴于应用d-最小割(路)集计算多状态网络可靠度精确值的算法中基于最小割(路)集求解d-最小割(路)集及容斥原理的复杂性,提出一种不需要d-最小割(路)集计算网络可靠度精确值的算法.该算法按一定规则分割状态空间,在此基础上生成有效状态空间,通过迭代计算直接获得可靠度精确值;同时通过删除边的无效状态、对最小割集进行分组,有效减小计算量;通过有序树执行该算法简单、易操作.实例表明算法的计算结果是正确的,且计算量较小,证明了其正确性和有效性,但同时也表明算法所需存储空间较大.     

基于Bayes network含失效节点的网络可靠性评估

针对Bayes network (BN)能很好地表示变量的不确定性和相关性, 并能直接进行不确定性推理的优势, 提出了基于BN含失效节点的网络可靠性评估方法. 建模方面, 给出了通过节点分割去环构建有向无环图及条件概率表的具体方法; 推理方面, 通过节点消隐, 减小BN规模, 有效降低推理复杂度. 分析了算法复杂度, 并通过算例证明了算法的有效性和适用性. 由于BN建模及推理的灵活性, 该方法可研究同时含节点失效、共因失效的网络可靠性, 况且通过BN推理除得到网络失效概率和部件重要度外, 还可得到网络失效条件下任一部件失效或者共因失效发生的概率, 为故障诊断和维护提供指导.     

基于d-最小割集的多状态网络可靠度矩阵分解算法

鉴于基于d-最小割集应用容斥原理计算多状态网络可靠度精确值的复杂性, 借鉴分解的思想, 基于事件并运算之间的吸收律, 通过定义d-最小割集矩阵及矩阵概率, 提出了一种矩阵分解算法. 算法的基础是在一定规则下反复对矩阵进行分解、简化, 并通过迭代计算矩阵概率得到可靠度精确值. 同时, 通过定义删除函数以及动态选择分解边加速分解过程. 相关分析表明算法的复杂度随网络中边的数目成指数增加. 算例分析表明算法计算结果正确, 且结构清晰、易于实现, 验证了其正确性和有效性.     

《内爆冲击动力学》课程教学方法探索

针对《内爆冲击动力学》课程,对教师在多年教学实践中,总结探索的一些教学和考试方法进行了介绍,以期待对其它课程的教学提供一些参考。     

基于逆高斯退化模型的错误指定分析

针对目前随机过程退化模型错误指定研究较少,且主要集中在线性模型中的现状,研究了逆高斯过程(inverse Gaussian,IG)的两类错误指定:不含随机效应情况下非平稳IG过程被错误指定为非线性Wiener过程,以及含随机效应IG过程被错误指定为简单IG过程。基于伪最大似然估计近似正态性理论获得了这两种情形下伪平均失效前时间(mean-time-to-failure,MTTF)估计的分布特征,并以某合金疲劳裂纹数据为例,分析比较了模型错误指定对MTTF的影响。结果还显示,在特定参数设置或样本数、观测次数组合设置下,模型错误指定将对MTTF的估计带来较大影响,这在工程实践中具有一定参考价值。     

多状态网络系统d-最小割集的边合并算法

为更有效的获取多状态网络系统d-最小割集（d-mincuts，d-MCs），提出一种边合并算法。算法用容量未取最大容量的边及对应取值组成的集合对表示网络状态，基于网络分割的思想，不以最小割集为基础，通过边合并、状态继承求取可行解，通过集合对的比较得到d-MCs。同时提出一个引理，更高效的求取容量下界，缩小状态空间。算法复杂度对比分析证明算法有效，且通过定义带权值的广义联络矩阵实现算法，便于编程计算。最后，通过实例分析验证了算法的有效性。