Bayes判别法在水下爆炸实验中的应用

介绍Bayes判别法的基本原理，使用该方法对装药在水下爆炸的模拟实验进行分析研究，并在理论和实际中进行了误判概率及爆炸效果的讨论和计算。该方法的有效性对实际应用具有一定的指导作用。     

基于NCEER法与建筑抗震设计规范法的砂土液化判别方法*

《建筑抗震设计规范》中建议的方法对深层地基土的判别结果偏于保守,NCEER法判别计算复杂,另外对深层地基土的判别也偏于不安全。对基于标准贯入击数的NCEER液化判别方法进行简化,推导了临界锤击数的表达式,并将其与规范法相结合,提出改进的简化临界锤击数计算方法。该计算方法仅与计算点深度与地下水位埋深有关,公式应用方便,便于工程人员掌握。     

装备可靠性的Bayes评估方法

高新技术的发展使得以大样本为基础的经典统计方法难以适用。文章采用小子样统计理论中的Bayes方法,结合专家给出的分位点形式验前信息,对现场试验数据进行更新,给出了可靠性参数的Bayes估计流程,并通过具体实例进行了说明。     

基于Bayes拟合法的船舶复杂系统总体任务可靠度评估

针对现有系统可靠性评估方法不适用船舶复杂系统总体任务可靠度评估这一特点,提出了一种基于Bayes思想和矩估计理论的Bayes拟合方法.该方法从船舶系统总体任务可靠度特点出发,将无失效数据转化为等效失效数,由已知各种验前信息、历史信息和试验信息,求得系统总体任务可靠度后验分布函数,并给出不同置信度水平下系统总体任务可靠度下限,较好地解决了小子样、无失效、可维修情况下的船舶复杂系统总体任务可靠度评估问题.     

基于信息融合技术的多阶段可靠性评估方法研究

通过对信息融合技术的分析和实践,论证了其在可靠性评估过程中的巨大潜力.通过引入变化因子,以及对Bayes方法在多阶段可靠性数据融合过程中所存在的缺陷做出分析,对不足进行了改进,使运用Bayes方法进行复杂系统可靠性评估的可信度提高.最后通过实例证明了该方法的可行性和有效性.     

确定船体结构疲劳寿命分布的Bayes方法

文中给出了由小样本试验数据确定确体结构疲劳寿命分布的Bayes方法,采用二级模糊综合评判获得先验概率,通过似然函数反映样本信息,利用Bayes定理综合先验信息与样本信息得到后验概率。将统计推断建立在后验概率的基础上,弥补了传统方法在统计推断上的缺陷。     

基于Bayes小子样理论的舰炮弹丸落点散布方差估计

论文提出了动态修正Bayes估计法,建立了动态递推模型,对零均值正态分布的弹丸落点散布方差进行估计。通过具体的数值算例,比较了动态修正Bayes估计法和传统矩估计法,结果表明,采用动态修正Bayes估计法提高了估计精度。     

杭州湾跨海大桥栈桥钢管桩涡激振动研究

根据栈桥设计标准中的工作状态和非工作状态两种工况分别进行了相应流场参数计算,并利用判别理论,对杭州湾南岸栈桥钢管桩是否会发生涡激共振进行了判断。在非工作状态下考虑了十年和二十年一遇标准两种情况,在钢管桩的自振固有频率计算中,考虑了流体附加质量和局部冲刷深度;结合结构及施工情况,对可能发生涡振的钢管桩提出了有针对性的技术措施。     

叉车柴油机运动部件磨损故障诊断方法研究

介绍了一种利用叉车柴油机表面振动信号对机内主要运动副间的磨损状态进行不解体诊断的方法，描述了诊断模型及其判别准则。     

海港工程设计潮位计算方法

针对G um be l分布,考虑了连续样本及非连续样本两种情况,采用M on te-C arlo模拟分析技术,对海港工程设计潮位计算中的矩法(M OM)、最小二乘法(L-S)以及目前流行的线性矩法(L-M)进行了比较研究,同时采用沿海9个潮位站的资料进行了验证计算。结果表明,与M OM法和L-S法相比,L-M法具有最优的统计性能,建议为工程设计所采用;现有规范推荐的最小二乘法偏于安全,但对不连续系列或当总体分布参数Cv较小时,亦能提供较合理的设计成果。     

基于多源信息融合的潜艇目标识别方法研究

提出一种基于多信息源的潜艇目标识别系统原理模型,介绍了证据理论在潜艇目标识别中的应用方法,给出了针对潜艇装备情况,建立各种识别信息源的方法,初步探讨了该识别系统的实现方法,并给出了有效的决策规则,为解决潜艇目标识别难题提供了一种新的解决方案.     

基于神经网络的液晶数字识别在船用设备管理中的应用

数字识别是字符识别中的一个重要的研究课题。阿拉伯数字只有0～9十个,而且笔画简单,但是识别这十个数字并非易事,识别的正确率并不高。虽然液晶数字在形式上相对于识别难度较大的手写体数字来说比较规范,但是液晶数字的变体也比较多,形状各异,因此文章研究的目的在于找到一种对于液晶数字识别的一般的有效的方法。文章建立了＂仪表监控与数字识别系统＂,主要对液晶数字识别的过程进行了讨论,重点研究了数字图像处理和数字识别,做了以下几个方面的工作：1）在研究了多种液晶数字特征的基础上,提取了数字的粗网格特征。2）建立了一个基于BP神经网络的液晶数字识别系统,进行了分类器设计,并对数字识别结果进行了检验,取得了较好的系统性能,从而证明了采用的方法是可行的。     

一种基于船舶辐射噪声信号改进Mel倒谱系数的目标识别方法

基于船舶辐射噪声信号Mel频率倒谱系数(MFCC)的目标类型识别是目前研究的一个热点。现有方法虽然在无噪声环境下具有较好的识别效果,但是在信噪比较低时其识别效果较差。基于此,文章提出了一种改进的提取MFCC特征参数的船舶目标识别方法,该方法在船舶辐射噪声信号的预处理阶段采用多正弦窗来代替传统使用的Hamming窗进行多窗频谱估计,经过计算得到改进的MFCC参数。试验结果表明,相比传统方法提取的MFCC参数,使用该方法提取的MFCC参数分别在不同信噪比的高斯白噪声干扰下,在BP神经网络分类器中的识别率更高,抗噪声的鲁棒性和稳定性更好。     

基于效用的目标分配贝叶斯风险决策模型研究

通过建立的贝叶斯风险决策模型并进行案例分析,将贝叶斯决策理论运用到战场目标分配决策分析中,结果表明运用贝叶斯风险可以提高决策的准确程度,降低了决策的风险程度,证明了决策模型具有实用性和有效性。     

船舶水上交通相对风险随机性的贝叶斯分析

船舶水上交通风险的评估一直是业内研究人员十分重视的研究课题。采用贝叶斯概率理论方法,通过贝叶斯统计、估计,结合国内引航及航运单位的船舶事故的实际情况,进行了事故发生频率与后果情况的贝叶斯概率评估。并着重就贝叶斯方法在船舶水上交通风险评估中的随机性特性问题进行了探讨。结论证明贝叶斯评估方法得到的结果具有良好的评估效果。     

一种基于系统保形解耦的力源识别方法

基于模态分析法的力源时域识别方法中涉及利用模态矩阵将系统方程转化为非耦合形式,这仅对比例阻尼或经典阻尼系统才能实现。文章基于二阶系统保结构解耦方法建立了新的力源识别数学模型。首先利用Lancaster结构建立系统的解耦模型,并求得解耦变换;其次,利用解耦变换推导建立系统非耦合响应模型,并在微小时段内力源为线性变化的假设下,推导出具体的力源识别公式。最后,采用精细逐步积分方法,对模型进行解算,由结构动态响应反求力源的时间历程。数值实验不仅验证了所提方法可以提高识别精度,而且也验证了所提方法对非比例阻尼系统也是有效的,这也是文中方法的重点。     

基于模糊综合评判的空袭兵器识别方法

在对目标标准模型库建立的基础之上,通过把目标类型作为评判集,把探测参数作为因素集,并根据每个探测参数特点来构造隶属函数,提出了一种基于模糊综合评判的空袭兵器识别方法。最后实验结果验证,与模糊模型识别方法相比,文中法能够充分提取探测参数信息,具有识别准确、便于工程实现的特点。     

基于Bayes方法的火控系统精度评估问题研究

针对目前火控系统精度评估中,采集试验样本大、试验费用高、试验具有继承性以及试验条件不尽相同的特点,提出应用小子样统计分析的Bayes方法解决这一问题的设想。该方法综合考虑各种因素对火控系统精度评估的影响,当试验样本较小时仍能做出准确的评估,最后以某型弹炮一体化的共用火控系统精度的评估为例,论证了该方法的可行性。     

Bayes小样本统计理论在舰艇导航装备维修中的应用

舰艇导航装备属于高精度、高可靠性、高成本的精密设备。为了解决大型导航设备在小样本条件下的维修性评估问题,研究了Bayes小样本统计理论在导航装备维修中的应用。根据导航装备维修时间的小样本数据,进行了数据的K-S检验,建立了导航装备的维修时间分布模型,运用Bootstrap方法对确立的模型进行参数辨识,确定了导航装备的平均修复时间、中位修复时间、最大修复时间等参数,结果表明Bootstrap方法的有效性和准确性。