加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。     

目标运动要素自主隐蔽解析的微分进化策略

针对传统目标运动要素自主隐蔽解析中存在的噪声适应性差等问题,提出要素自主解析的微分进化策略。首先,简要论述了目标运动要素的自主隐蔽解析过程;其次,推导要素自主解析的协方差传播过程,给出目标运动要素方差与目标观测方位方差的对应关系,分析方位观测均方差对要素自主解析结果的影响;再次,提出了微分进化算法对自主解析模型的优化策略;最后,对优化策略进行仿真验证。结果表明,当方位存在0.1°的均方误差时,初距D₀均方误差约为12 Cab,速度分量V_mx、V_my均方误差分别约为5 Kn、6 Kn,通过微分进化策略优化后明显提高了要素自主解析结果的精度。     

融合多源先验信息的舰船备件可靠性评估

舰船工作环境常导致备件的实际可靠性规律与设计参数不一致。在实际使用消耗量较小的条件下,全面分析备件可靠性信息来源,通过定义似然权重系数,融合多源先验信息,建立指数型备件可靠性的贝叶斯评估方法。最后,通过仿真分析验证方法的合理性。结果表明,所提出的基于似然权重的先验信息融合方法可以较好地融合不同信息源的可靠性信息,估计方法具有较好的稳定性。     

基于预设性能转台伺服系统的参数估计和自适应控制

针对含参数未知和非线性摩擦动态的转台伺服系统,提出了一种基于预设性能函数的参数估计和自适应控制方法.利用一种连续的摩擦模型表示转台伺服系统的摩擦动态,引入高阶神经网络对其进行逼近.通过构造一种滤波辅助变量获取参数估计误差信息,并将估计误差信息作为参数自适应律的遗漏因子,保证估计值能够快速收敛到真实值.为了提高转台伺服系统的瞬态响应和稳态性能,利用预设性能函数将原始系统的跟踪误差转换为一个新的误差动态,在此基础上设计自适应控制器,实现对期望轨迹的精确跟踪.仿真结果验证了本文所提算法的有效性.      

三维非均匀不可压缩Navier-Stokes方程弱解的存在性

首先构造非均匀不可压缩Navier-Stokes方程满足正则化初值的近似解,并对近似解作一致估计,然后将近似解过渡到极限,从而证明了方程存在满足局部能量不等式的弱解.     

高阶线性微分方程第二离散谱的上界（英文）

考虑高阶线性微分方程在有限区间上广义离散谱的上界估计,此问题由钱椿林教授提出,是六阶微分方程离散谱问题的自然延伸,所用方法是Hile和Yen方法的改进和推广。笔者首先选择合适的试验函数,利用广义Rayleigh定理得到一基本不等式,其次利用算子谱理论、分部积分和Cauchy-Schwarz不等式等方法,证明了四个引理,最后获得了用第一个谱来估计第二个谱的显式上界不等式,其估计系数与区间的几何量无关,其结论是相关文献结论的进一步推广,在微分方程的谱理论研究中有一定的使用价值。     

再谈一种新的偏态分布下心理状态数的估计

心理状态数是反映人们日常生产活动中心理状态对他们的行为和结果影响的重要指标.董云河和宋述龙最早假定心理状态对结果影响的偏态分布为N(0,σ2,c).随后,宋立新给出一种新的偏态分布.该文指出了这种新偏态分布的局限性,并在此基础上提出一种更广泛的偏态分布,并得到了其矩估计和极大似然估计.通过统计模拟研究,比较已得到的2种估计与已有估计的偏差与均方误差,得出了极大似然估计具有较强的稳健性的结论.     

基于FPSO-SA算法的威布尔分布参数估计研究

为解决威布尔分布等复杂分布模型采用常规方法很难直接进行参数估计的问题, 提出了基于模糊粒子群模拟退火算法的威布尔分布参数估计。该算法根据粒子个体纵向和横向运动特性, 引入模糊逻辑推理动态调整惯性权值因子, 提高了粒子群算法(PSO: Particle Swarm Optimization)的收敛速率; 将上述模糊粒子群算法(FPSO: Fuzzy Particle Swarm Pptimization)与模拟退火算法(SA: Simulated Annealing)结合, 以FPSO算法的速度位置更新公式作为SA算法的状态生成函数, 再运用Metropolis算法以概率接受新状态, 获得全局最优参数估计值。将基于上述智能算法的参数估计法运用到威布尔分布参数估计中, 提高了参数估计精度。实际应用表明, 该参数估计方法在复杂分布模型参数估计中具有可行性和有效性。     

基于四阶累积量的近场源三维参数联合估计

针对近场窄带信源仰角、方向角和距离三维参数的估计问题,提出了一种新的近场源三维参数的联合估计方法。该方法利用特征值及相应特征向量和四阶累积量估计信号参数,不需要进行谱峰搜索,只需一维参数匹配,计算量适中,并且适用于加性高斯噪声环境。仿真实验证明,当信噪比为0时,该方法仍能够正确估计信源的参数。     

具有吸收项和局部源的一维p-拉普拉斯方程解的熄灭

利用Lp模估计和Sobolev嵌入不等式,研究了一维情形下p-拉普拉斯方程解的熄灭,并给出解在有限时刻熄灭的充分条件及衰退估计.