基于预测模型的虚拟试验灵敏度分析

虚拟试验灵敏度分析技术研究虚拟试验输入参数不确定性对输出结果不确定性的影响程度,进而确定某些输入参数需引起重点关注.针对包含运行耗时仿真模型的虚拟试验,以概率分布描述输入参数不确定性,方差作为灵敏度指标,结合试验设计方法与贝叶斯理论建立虚拟试验预测模型,基于预测模型推导灵敏度指数后验均值的分布函数.测试算例表明本文提出的灵敏度分析方法大大减少仿真模型运行次数,效率较高.     

周边桁架可展开天线展开过程仿真方法

提出了一种基于虚拟样机技术的可展天线展开过程分析仿真方法.利用参数化建模技术建立各零部件的参数化模型;利用有限元分析软件通过模态分析来完成各个零部件的柔性体模型;利用系统动力学分析平台ADAMS将各零部件的模型组装成系统模型;然后将自制的摩擦学行为仿真程序或其他学科行为仿真程序嵌入系统模型中,实现可展天线的虚拟样机建模和展开过程的性能分析与仿真.给出的开发步骤和实例验证了该方法的可行性.     

战斗部虚拟试验多级模型集成方法研究

弹药虚拟试验预测模型建模过程需多次调用数值仿真模型,对于运行耗时的大型三维计算模型将面临严重的计算复杂性问题.当计算模型存在多种精度时,提出一种基于自回归模型的预测模型建模方法,可集成多种精度的计算模型,以较少高精度模型和较多低精度模型分别获取训练样本,建立效率与精度平衡的贝叶斯预测模型.设计某型中小口径穿甲弹穿甲威力虚拟试验算例验证该方法的高效性.     

复杂大系统建模的模糊神经网络方法

提出了一种新的复杂大系统建模方法。采用模糊神经网络对复杂大系统对象中的结构不确定性因素进行建模,并利用同步扰动随机近似算法对模型参数进行在线调整。将该方法应用于直升飞机旋翼自转着陆过程中的仿真建模中,给出了全量模型和模型调整过程。仿真结果表明,该方法是切实可行的。     

战斗部虚拟试验贝叶斯假设-检验验证方法

虚拟试验利用大型数值模型研究难以进行试验的物理过程,其结果用以指导各项决策,因此必须对虚拟试验进行验证.分析试验过程中存在的各种不确定性,比较数值模型预测值与模型确认试验测量值,度量数值模型描述与预测物理系统的能力.采用贝叶斯因子结合模型数据与试验数据,衡量数值模型误差是否显著,检验数值模型是否有效.应用战斗部虚拟试验验证实例演示本文的方法.     

一种真实感虚拟月面建模方法

虚拟现实技术的出现为月球漫游车的设计、试验、优化等提供了新的有效手段,构建逼真的虚拟月面是进行该类研究的一个基础。提出了一种真实感虚拟月面建模方法,该方法利用分形技术生成月面基础地形,在此基础地形之上基于两点假设和统计信息添加陨石坑模型和石块,并在外围拼接山坡模型,最后生成效果逼真的参数化、可重用的虚拟月面模型。仿真结果表明该虚拟月面模型满足虚拟现实环境下进行月球车在凹凸不平月面上的运动学、动力学仿真试验的需求。     

虚拟试验设计中的序贯极大熵方法研究

针对包舍计算耗时仿真模型的虚拟试验预测模型建模过程，提出了一种序贯极大熵试验设计方法。通过调整高斯先验过程协方差函数，在预测模型误差较大区域序贯地增加新试验点，合理权衡试验点数目与预测模型精度。设计数学算例演示了序贯极大熵试验设计方法的效率，并证明优于一步法，适用于虚拟试验预测模型建模。     

飞机机翼载荷校准试验的有限元仿真方法

飞机机翼载荷校准试验是飞机载荷验证试飞的关键工作之一,校准结果的精度及有效性主要取决于试验方案设计的合理性。为了对其开展仿真研究,研究了对机翼载荷校准试验进行有限元仿真的方法,实现了建立有限元仿真模型、设计"虚拟"应变电桥和施加"虚拟"校准载荷等关键技术。以此对某机翼载荷校准试验进行了仿真,将仿真结果和试验结果进行了对比,评价和分析了仿真结果。应用结果表明,方法具有令人满意的精度和可行性。     

基于深度网络的蓝军装备模型参数生成方法研究

蓝军装备的建模仿真是构建对抗仿真环境不可缺少的部分。针对蓝方系统可获取的参数有限、具有“贫信息”“小样本”特性的问题,提出一种基于深度网络的蓝军装备模型参数生成方法。通过设定信息注入蓝军装备的仿真模型,生成仿真数据,利用数据训练深度神经网络。得到的网络对该型装备的未知参数预测具有一定的泛化能力,可直接用于预测或作为迁移学习的源模型。以蓝军某型拦截弹的建模仿真为例对该方法进行应用验证,使用了多层感知机和循环神经网络2种网络对比例导引系数进行学习与预测,均获得了较好的效果。     

闭环系统的虚拟参考反馈校正控制及迭代最小辨识

在线性框架下研究基于输入输出观测数据对未知系统模型中两反馈控制器的设计问题. 采用虚拟参考反馈校正控制直接设计控制器,无需系统建模过程. 在构造代价函数时,同时考虑闭环传函和灵敏度的模型-匹配问题. 针对模型匹配过程,分别设计虚拟输入和扰动;推导用于观测数据预处理的滤波器. 在设计控制器前,利用概率统计法对控制器进行检验以保证闭环系统的稳定性. 针对控制设计中的参数优化,利用数值优化理论分析迭代最小二乘辨识算法所生成的迭代序列与全局最优值间的逼近式,以此式作为评价收敛性和收敛速度的依据. 最后用仿真算例验证方法的有效性.     

基于改进正交匹配追踪算法的属性散射中心提取

属性散射中心模型是描述目标后向电磁散射特性的典型模型, 但其中传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法提取模型时具有参数复杂度高、计算时间长等问题。对此提出一种基于稀疏字典的广义正交性的改进OMP算法, 快速定位模型位置参数值, 避免了正交匹配中的寻优过程, 从而降低算法的运算复杂度。通过对两类算法计算复杂度和计算精度进行多次蒙特卡罗实验比较得出,改进OMP算法提高了模型参数的估计精度与噪声鲁棒性, 且大幅降低了算法的运算复杂度, 相比于传统的OMP算法, 运算时间至少降低30%。     

融合先验加速退化与外场退化信息的可靠性评估方法

针对性能退化过程服从Wiener过程的产品,运用贝叶斯统计推断法,提出了一种融合同类产品加速退化试验(accelerated degradation test, ADT)信息与个体外场退化信息的可靠性评估方法。考虑到内、外场应力环境之间的差异,提出了基于修正系数的Wiener过程双参数修正模型;分别建立了步进ADT数据模型与外场退化数据模型,得到各应力下分布参数估计值;利用加速因子,将各加速应力下分布参数估计值折算到正常工作应力下,构成未知参数先验分布的数据样本;采用CvM检验法,确定未知参数最优先验分布类型及其超参数估计值;构建了外场退化数据下未知参数的后验分布函数,采用马尔可夫蒙特卡罗方法,得到参数的后验分布均值。通过实例分析验证了所提方法的正确性和实用性,结果表明,本方法可有效处理先验ADT信息与外场退化信息之间的融合评估问题。     

品种选择、货架分配与库存控制的联合决策模型

以某零售超市销售的一类产品为研究对象,假定产品的需求会受到时间、陈列库存水平和促销3种因素影响,以品种选择、货架空间分配与库存控制策略为决策变量,将3种策略的联合决策模型构建为一个非线性整数规划模型,并给出了模型求解的启发式算法.最后,构建了一个算例,运算结果表明,通过该模型的应用比该零售超市原有策略下的周利润上升了115%,说明该模型有较好的可行性和实用性,同时运算结果也给出了一些有益的管理启示.     

二元相关退化系统可靠性分析及剩余寿命预测

退化相关性和个体差异对二元退化系统可靠性有直接影响,针对该问题,在退化过程模型基础上,建立了相应的系统可靠度和剩余寿命预测模型。首先同时考虑个体退化过程和相关性差异,采用随机参数的Gamma过程和Copula函数建立系统二元相关退化模型,为提高模型适用性,随机参数采用非共轭先验分布假设。在此基础上,分析随机参数对系统可靠度影响,提出基于贝叶斯理论的剩余寿命预测方法。利用马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)方法对模型未知参数进行估计。案例分析结果说明了在此类系统可靠性估计时考虑个体差异的必要性,也验证了该剩余寿命预测方法的精确性。     

二元相关退化系统可靠性分析及剩余寿命预测

退化相关性和个体差异对二元退化系统可靠性有直接影响,针对该问题,在退化过程模型基础上,建立了相应的系统可靠度和剩余寿命预测模型。首先同时考虑个体退化过程和相关性差异,采用随机参数的Gamma过程和Copula函数建立系统二元相关退化模型,为提高模型适用性,随机参数采用非共轭先验分布假设。在此基础上,分析随机参数对系统可靠度影响,提出基于贝叶斯理论的剩余寿命预测方法。利用马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)方法对模型未知参数进行估计。案例分析结果说明了在此类系统可靠性估计时考虑个体差异的必要性,也验证了该剩余寿命预测方法的精确性。     

一类不确定混沌系统的自适应模糊同步控制

针对一类带有未知非线性函数、参数和外界干扰的混沌系统,通过将一个时变参数引入到带有非线性后件的T-S模糊逻辑系统中,结合自适应方法对未知参数进行在线估计,完成了自适应模糊同步控制器的设计,并实现了驱动-响应混沌系统的渐近同步。一般而言,带有非线性后件的T-S模糊逻辑系统具有更高的逼近能力,可用更少的规则去逼近主从系统中的未知非线性函数,且在同步控制器的设计过程中,参数自适应律的个数与模糊规则的个数无关。因此,该同步方法不仅减少了在线运算量,而且通过直觉推理生成规则少、解释性强的模糊逻辑系统具有更广泛的应用。最后所给数值仿真算例说明了该方法的有效性。     

基于数值微分技术构造鲁棒估计模型的方法及其应用仿真

在研究宏观空间运动特性的基础上，利用数值微分作为表达工具描述未知运动过程的动态特性，构造了数值微分型滤波模型（NDFM）和数值微分型滤波－预报联合模型（NDFPM）。这种方法能根据各种应用要求对动态特性完全未知的运动过程建立结构简单、鲁棒性强的估计模型，而且容易选择估计算法获得满意的性能。本文对未知扰动作用下的被控过程建立NDFM并实现状态重构和扰动补偿；对动态未知的被跟踪目标建立NDFPM并估计出运动参数的当前值和一步预报值。仿真结果表明这两种模型具有较强的鲁棒性和满意的估计精度。     

导弹储存维修性统计分析

根据建立的导弹贮存维修模型,结合实际应用讨论了导弹系统维修性的优化。根据导弹在储存期间的实际数据和维修性模型对其进行了统计分析。通过应用极大似然估计方法,解决了产品寿命和维修时间分布中未知参数估计的问题。以导弹系统瞬时可用度和稳态平均可用度作为维修策略优化目标,进行了检测周期的优化。对常用的4种情况,给出了在满足可用度条件下的最优检测周期,并通过一些数值例子给予了说明。结果说明模型是满足导弹维修性实际应用的。     

基于三维体质心的无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络中传感器节点初始位置未知的问题,提出一种基于三维体质心的分布式无线传感器网络节点定位算法.算法假设网络中有一定比例的锚节点(位置已知的节点),利用三维辅助坐标系,建立节点间的通信约束关系和空间几何关系,研究三维空间内包含未知节点的三维体构成方法,确定三维体的多个侧面和曲面来构成曲面三维体;为了减小算法计算量和网络能耗,寻找与曲面三维体对应的由多个侧面组成的平面三维体,通过确定平面三维体的质心来获得曲面三维体质心,从而把曲面三维体的质心作为未知节点的估计位置.该算法是一种完全基于网络连通性的分布式算法,算法设计简单,计算量小,节点间通信开销少.仿真结果显示,该算法适合于各种规模的无线传感器网络的节点定位.