多阶段可校正系统退化建模与可靠性评估

退化数据在小子样、高可靠、长寿命产品可靠性评估中的作用日益突显。针对工程实践中多阶段可校正电子装备可靠性评估难题,综合考虑任务的多阶段性和校正行为影响,建立了基于Wiener过程的性能退化模型,采用贝叶斯方法得到退化模型中漂移参数的后验分布估计,构建了光滑函数解决系统校正行为导致的函数不连续性问题,在此基础上根据首次到达时的概率分布提出了多阶段可校正系统的可靠性评估方法,给出相关数值算例,验证了模型、方法和分析结果的正确性和实用性。     

黑土退化阶段与强度分析

综合分析了黑土退化的影响因素,黑土退化的主要驱动因子是土壤有机碳的变化,有机碳的变异过程直接影响到土壤各要素的变化。利用新的方法进行分析,提出黑龙江省黑土退化发展的阶段和退化的强度。     

基于步进加速退化试验的电子产品可靠性评估技术

为实现高可靠、长寿命产品的可靠性评估,提出了步进加速退化试验的新方法.首先给出了步进加速退化试验方法及其基本假设,然后探讨了步进退化数据向恒加退化数据的折算方法,在此基础上提出了基于伪失效寿命的步进加速退化可靠性评估算法和基于随机退化轨迹的步进加速退化可靠性评估算法,最后利用试验数据对该方法进行了验证.结果表明:与恒加退化试验相比,该方法可以极大地缩短试验时间和减少试验样本,因此,具有更高的效费比.     

加速退化试验与加速寿命试验相结合的产品可靠性评估

提出加速退化试验与加速寿命试验相结合的对高可靠长寿命产品进行快速可靠性评估与寿命预测的新方法. 在建立合适退化轨迹模型的基础上,推出产品各应力下的失效分布函数. 根据这些分布函数利用数值仿真方法产生各应力下的伪失效寿命数据,利用加速寿命试验中的寿命试验数据的处理方法进行处理,然后外推出产品在正常应力下的失效分布函数. 该方法可以避免加速退化模型的分析和建模过程,在评估结果具有一定精度的情况下减少了研究工作量. 最后的实例计算表明了本文方法的有效性.     

小子样条件下幂律退化模型的加速因子分析

结合长寿命、高可靠性产品加速寿命试验的特点,在失效机理不变的条件下,提出了幂律退化模型加速因子的概念。推导了加速寿命试验条件下幂律退化模型参数的极大似然估计。并利用Bayes方法,结合额定应力环境下的小子样数据和加速因子的先验分布,推导出加速因子后验分布。在此基础上,给出了小子样条件下可靠性的一、二阶矩的估计公式,进而运用矩等效方法得到可靠性的验后分布,结合实例说明了方法的有效性。     

IMPLICIT—EXPLICIT MULTISTEP FINITE ELEMENT METHODS FOR THE SEMICONDUCTOR DEVICE PROBLEM

The transient behavior of a semiconductor device consists of a Poisson equation for the electric potential and of two nonlinear parabolic equations for the electron density and hole density.The electric potential equation is discretized by the finite element method.The electron and hole density equations are treated by implicit-explicit multistep finite element methods.The optimal L^2-norm error estimates are derived.     

松嫩平原西部草地退化研究

基于RS与GIS技术,利用1986、1995、2000年3期遥感影像.解译提取松嫩平原西部草地空间信息,分析其时空动态变化及草地退化的自然及人文因素.结果表明,14a来,草地面积减少24.70%,草地退化严重;高覆盖度草地减少迅速,对该区草地资源减少率的贡献较大,低覆盖度草地发展速度最快;草地主要转化为林地、耕地、未利用地和盐碱地:研究区草地退化是自然因素与人为因素共同作用的结果,气温升高、降水减少等自然因素是草地退化形成的基本条件,而人口增加、过度放牧等人类活动干扰则是决定因素.图4,表2,参17.     

两阶段非线性Wiener过程退化建模与可靠性分析

基于性能退化数据对产品进行可靠性分析一直是可靠性工程领域研究的热点与难点。针对多阶段退化过程中存在的非线性规律,同时考虑变点位置位于测试时刻之间的一般情形且各试样变点存在个体差异性的实际情况,提出了基于Wiener过程的两阶段非线性退化模型,给出了模型参数极大似然估计方法,建立了可靠性分析和寿命预测方法。最后通过高压脉冲电容器实例的对比分析,验证了所提方法的合理性与有效性。结果表明,与多阶段线性Wiener过程方法相比,所提方法能够更加准确地描述退化过程的非线性时变特征,进而得到更为合理的寿命评估结果。     

ＳＯＦＭＮＮ分类方法及其在农业生态系统退化分类上的应用

给出了一种自组织特征映射神经网络的分类方法,该方法具有自学习、自适应功能,它不同于传统的分类方法,在分类之前不必确定分类对象指标的权重等需要人为克腚的量,只要输入分类对象指标的原始数据,就可以得到分类结果,应用十分方便。我们将该方法用于农业生态系统退化分类评价中,取得了满意的结果,图２,表１,参３。     

Single foggy image restoration based on spatial correlation analysis of dark channel prior

Focusing on the degradation of foggy images, a restora- tion approach from a single image based on spatial correlation of dark channel prior is proposed. Firstly, the transmission of each pixel is estimated by the spatial correlation of dark channel prior. Secondly, a degradation model is utilized to restore the foggy image. Thirdly, the final recovered image, with enhanced contrast, is obtained by performing a post-processing technique based on just-noticeable difference. Experimental results demonstrate that the information of a foggy image can be recovered perfectly by the proposed method, even in the case of the abrupt depth changing scene.