相邻k/n(F)系统可靠度的一个简单下界

本文应用布尔概率不等式推出了相邻ｋ／ｎ（Ｆ）系统可靠度的一个简单下界，该下界具有计算简便、实用的特点，在某些特定情形下较Ｄ．Ｃｈａｉｎｇ和Ｎｉｕ［１］提出的下限（部件可靠度相等）及Ｄｅｒｍａｎ和Ｌｉｅｂｅｒｍａｎ［２］提出的下限（部件可靠度不相等）更接近系统的真实可靠度，在处理具有统计相依事件的软件可靠性［４］中具有较大的应用前景。     

基于FTA与LS-SVM的航空部件危险性分级方法

针对目前危险性分级方法的不足,提出了基于故障树分析(fault tree analysis, FTA)与最小支持向量机(least square support vector machine, LS-SVM)的航空部件危险性定量分级方法。首先通过布尔代数法对FTA进行逻辑描述,采用概率重要度表示部件失效的后果严重程度,在此基础上通过LS-SVM对航空部件的危险性进行分级。实例证明,该方法能够准确地反映航空部件对飞行安全的影响。     

网络系统可靠度的BDD算法

ＢＤＤ是布尔函数的图形表示形式。提出了采用ＢＤＤ方法求解网络系统的不交化最小路集,从而直接计算网络系统的可靠度。算法为网络系统的可靠性分析提供了一种新的途径。最后给出了一个算例。     

考虑备件及维修周转的并串混联系统可用度模型

给出了综合考虑系统结构、库存备件量和故障件维修周转等因素影响下的系统可用度计算模型。将由并串混联系统和备件组成的广义系统按功能划分为工作系统与库存系统两个子系统,通过引入备件平均到达率反映库存系统对工作系统的影响,并据此分别建立备件充足与缺货时的工作系统状态转移关系。利用二项分布表征期望备件短缺数的概率分布函数以计算库存系统备件的缺货概率,进而根据全概率公式计算得到系统可用度。示例表明:所提模型针对单部件串联系统所得结果比已有模型更为精确;其次,在库存备件量及维修周转时间的影响下,多部件子系统串联时并不比单部件串联时的可用度高,且可用度曲线随着库存量的增加并不是严格单调递增的凸曲线。     

网络可靠性评估的演化过程重要度抽样模拟方法

针对具有高可靠度网络的连通失效概率计算问题,提出了一种重要度抽样Monte Carlo模拟方法.首先提出了考虑节点和边单元失效网络连通状态判别的演化过程算法,算法根据网络节点和边单元的可靠度,将每次模拟抽样产生的随机数转化为单元的修复时间;按照单元修复时间次序构建网络连通拓扑结构,并视为向网络连通状态转变的演化过程.然后基于重要度抽样Mont,e Carlo模拟求解高可靠度网络的2\K\All端连通失效概率,其中重要度抽样函数的计算采用基于演化过程和交叉熵模型的多准则迭代方法.高可靠度网络算例的计算结果表明,预抽样求解重要度抽样函数时,多准则迭代方法所需的预抽样次数约为其他迭代方法的1/40.因此,本文方法具有较高的计算效率.     

基于CTMC族的多部件装备群稳态可用度建模方法

针对复杂可修装备群稳态可用度解析计算困难的问题,提出一种通过构建多个相关连续时间马尔可夫链(continuous time Markov chain,CTMC)来求解稳态可用度的方法。通过分析装备群的使用与维修特点,采用可用装备数、备件库存数、备件短缺数来刻画部件的状态,分别建立各类部件库存状态的CTMC,进而建立用于分析装备群稳态可用度的CTMC族模型;并根据各类部件的状态转移关系及转移率矩阵,在求解各类部件CTMC模型稳态概率的基础上,给出各类部件的期望备件短缺数和装备群稳态可用度算法。最后通过构建数值案例,将提出的CTMC族模型结果分别与仿真分析和多级可修产品库存控制模型的结果进行对比,验证了提出模型和算法的有效性。     

复杂系统使用任务完成概率模型

研究了任务期间允许换件修理时复杂系统的使用任务完成能力。对武器系统的使用任务进行分类。利用马尔可夫过程分析部件系统在特定维修保障策略下的状态转移过程,以部件系统固定任务时间内在正常状态停留时间的分布函数作为其任务完成概率模型,并通过全概率分解对任务完成概率进行求解。通过分析任务期间部件系统、装备、武器系统三者之间的任务可靠性关系进而得到复杂系统的任务完成概率。最后,运用数值计算的方法绘制了复杂系统任务完成概率随任务时间和工作量的变化曲线,讨论并分析了任务时间对任务完成概率的影响。     

飞机单击中易损性的杀伤概率图谱分析法

飞机在威胁单次打击下的易损性通常是以杀伤概率或易损面积形式给出的,这种评估方法往往是在宏观上对飞机及其部件易损性进行评估,然而具体的某一飞机位置的易损性很难直观给出.提出了一种飞机单击中易损性评估的杀伤概率图谱分析法.该方法以飞机及部件的有限元模型作为输入数据,考虑了部件的引燃、引爆、穿透及其组合杀伤模式,通过计算每一条射击线打击下飞机各个位置的杀伤概率值,最后可以提供飞机的杀伤概率云图.应用中表明:杀伤概率图谱分析法可以直观的显示飞机杀伤概率的区域分布,可以作为易损面积评估的有益补充,对于生存力增强/易损性减缩设计具有指导意义.     

末端修正子母弹对面目标的射击效能评估

作为射击精度评估的常用指标,无论是圆概率偏差,还是命中概率都没有涉及面目标的功能结构的重要度,而命中重要程度不同的区域,其射击效能是不同的。针对末修子母弹打击面目标时射击效能的评价问题,在通过数值模拟法产生末修子母弹的落点散布,以及利用毁伤树分析方法对面目标进行功能区域划分的基础上,利用Monte-Carlo仿真方法计算了子母弹对各功能区域的命中概率Pi,并定义了基于区域结构及重要度的射击命中度和毁伤概率,从而综合评估了整体的射击效能。最后通过仿真算例说明了该方法的合理性,并利用均匀设计法定量分析了末修子母弹的性能参数对射击效能的影响。     

Markov可修系统的蒙特卡罗方法

假设各部件的寿命分布和修理时间分布都为指数分布,且分布参数已知,本文用蒙特卡罗方法计算了单部件、双部件和三单件构成的串联、并联和串并联系统的可靠度、瞬时可用度、稳态可用度和故障频度等特征数量指标。为了检验蒙特卡罗模拟结果的准确程度,同时给出解析结果与之对比,表明该方法应用的正确性。     

基于MCMC的模糊自适应重要抽样法

针对传统的基于马尔可夫链蒙特卡罗 (Markov chain Monte Carlo,MCMC)的自适应重要抽样法只适用于失效边界确定的系统,而不适用于失效域模糊的渐变结构系统问题,提出基于MCMC的模糊自适应重要抽样法。首先从模糊失效域内的某个初始点出发,根据Metropolis准则构造马尔可夫模拟样本点;然后利用自适应核密度估计构建核抽样概率密度函数并进行重要抽样;最后离散化模糊失效域以计算系统的模糊失效概率。该方法合理地解决了以往渐变结构系统性能可靠性难以仿真分析及仿真效率低的难题,具有较高的仿真效率和精度。应用舵机案例对方法的适用性及高效性进行了验证。     

基于模糊概率的多状态贝叶斯网络可靠性分析

利用贝叶斯网络对多状态系统进行可靠性分析时,各根节点不同状态的精确概率难以获得。因此提出了把模糊理论与贝叶斯网络方法相结合,将不同专家给出的根节点各状态发生概率的语言变量转化为三角模糊数,并经过均值化、解模糊和归一化得到不同状态的发生概率的精确值。将其代入多状态贝叶斯网络中,计算叶节点不同状态的发生概率,进而计算各根节点的后验概率及风险增加当量重要度。通过实例分析验证了该方法的可行性。应用该方法能够提高贝叶斯网络处理不确定性问题的能力,使其在解决多状态不确定性系统可靠性和安全性问题时发挥更大的作用。     

基于范数的基本输入变量重要度排序的计算策略

针对Borgonovo基本输入变量重要度中概率密度函数积分不易求解的缺陷,基于重要度定义将范数的概念引入灵敏度分析中的重要度排序分析领域,提出一种新的基本输入变量重要度排序的计算策略,并为该计算策略选择了若干等价范数,从而避免求解积分的困难.该方法将所求积分用其等价范数进行替代,同时采用适用性更加广泛的一种正则化基本输入变量重要度的计算方法.从理论上讲,该计算策略能够为重要度排序计算提供多种等价范数形式.从所提计算策略与Borgonovo方法、Liu方法的比较可以看出:所提方法是三种方法中最简单有效的.最后,给出两个算例来说明所提方法的可行性.     

改进自适应重要抽样法在水文极限分析中的应用

提出了一种改进的自适应重要抽样方法, 以广义极值分布为例, 引入L-矩法, 建立样本统计特性与分布参数的联系, 估算极限事件的 发生概率. 以浙江省云港流域的24h设计暴雨为例, 计算金竹岭和仙人潭两个站点降雨量分别大于213mm和200mm的概率. 计算结果表明 改进的自适应重要抽样方法能很好地模拟水文极限事件, 叠代次数随着抽样个数的增加逐渐减小. 与常规的MC法比较, 重要抽样的效率 有显著提高. 另外, 此改进的自适应重要抽样方法还能推广到其他的分布函数.     

基于重要抽样技术的稀有事件仿真方法

传统的Monte Carlo方法仿真稀有事件需要较长的时间,而重要抽样技术可以有效的缩短仿真时间,提高仿真效率。因此,提出一种新的重要抽样实现方法,用来估计仿真模型中的稀有事件的概率。先选取经典的指数变换方法构造重要抽样分布类,再利用极小化重要抽样估计量方差的方法寻找最优重要抽样分布函数。仿真结果显示了该算法在估计稀有事件概率方面的有效性。     

遗传算法在分布式探测系统性能评估中的应用研究

分布式探测系统在军事应用领域受到越来越高的重视 .要得到分布式探测系统的探测性能需要求解非线性方程组 ,对于简单情况可以得到精确解 ,但是 ,当各分布式探测器本身的探测概率和虚警概率的导数无法得到时 ,用非线性方程组的理论来求解就很困难 .本文将遗传算法应用到分布式探测系统性能评估中 ,使该问题得到很好的解决 ,为遗传算法在分布式探测系统性能评估中的全面应用奠定基础 .     

基于二元决策图的建筑施工安全风险评估

研究建筑施工安全风险的定量分析, 提出基于BDD (binary decision diagram, 二元决策图)的建筑施工安全风险评估方法, 为制定安全风险控制措施提供科学依据. 该方法首先将建筑施工安全风险的故障树转化为BDD结构, 然后沿BDD结构从上到下访问各结点来计算风险事故率和基本事件重要度. 依据计算得到的数据, 安全管理人员可预测建筑施工中风险事故的发生概率、确定引发事故的关键因素. 此外, 实现了计算风险事故率和基本事件重要度的算法, 并结合建筑施工中主要风险事故类型给出了施工安全综合风险的分析思路. 基于BDD的方法充分利用了空间优势和易于计算机编程实现的特点, 相比传统的故障树方法具有更高的效率. 实验数据的对比分析表明: 该方法的分析结果与故障树定性分析结果吻合, 而且能快速得到建筑施工安全的风险事故率和影响安全的关键因素.     

基于Kriging模型与重要性抽样的可靠性灵敏度分析

针对因无法获得功能函数的梯度信息而不能使用解析方法的情形,提出了进行可靠性灵敏度分析的高效的仿真方法,首先基于Kriging模型和重要性抽样去计算失效概率,然后通过记分函数(score function)方法求出失效概率对各个参数的偏导数。在计算失效概率时采用反问题(inversion problems)中的不确定性逐步减少(stepwise uncertainty reduction)准则来更新功能函数的Kriging模型,继而在重要性抽样的框架下将失效概率表示成一个"增大"的失效概率与修正项的乘积;而记分函数方法只是对前面抽样方法的一个简单后处理,不需要计算额外的功能函数值.对所提方法使用算例验证表明:当功能函数为昂贵的计算模型或对系统(非单个构件)进行灵敏度分析时,该方法具有较高的计算效率和精度。     

基于权重系数与冲突概率重新分配的证据合成方法

证据合成方法将来自不同信息源的独立证据信息组合,产生更可靠的证据信息。但在证据完全冲突或冲突较大时,Dempster-Shafer证据合成公式失效。鉴于此,提出了一种新的证据合成方法,该方法充分考虑了证据在合成过程中的重要程度,通过引入权重系数和冲突概率的重新分配,新的合成方法提高了证据合成的可靠性和合理性,可得到更为理想的合成结果。