一种精确积分的四边形四结点等参单元

针对平面问题四边形四结点单元，提出一种新的等参变换方法。采用平行四边形母单元和相应的形函数，推导出四边形四结点等参单元刚度矩阵的精确积分解。理论和数值分析表明，该方法从根本上克服了数值积分带来的误差，计算单元刚度矩阵的速度比传统的高斯两点积分方法快近三倍。

某捷联惯导系统的BIT设计与实现

简要介绍了某捷联惯导系统 (SINS)的组成原理和工作流程 ,结合系统特点及原故障诊断不足 ,通过合理选配测点将BIT(built intest)技术融合到该设备中 ,实现了系统主要信号的在线状态监测。并在此基础上研究开发了该系统的BIT系统软硬件。

有限元结构分析神经网络计算

采用精确积分四边形单元刚度矩阵，构造一种多层反馈神经网络以实现平面问题有限元结构分析，其中间层神经元联接权值为求解问题的单元刚度矩阵。分析和数值仿真结果表明，该神经网络稳定收敛于有限元模型解，为有限元结构分析并行计算提供一种新的方法。

基于向量通用生成函数的多性能参数多态系统可靠性分析

通用生成函数在多态系统可靠性分析中发挥着重要作用,但变量通用生成函数不能分析多性能参数多态系统。针对具有多种性能参数的多态系统可靠性分析的需要,提出了向量通用生成函数的定义和对应的运算符。根据多态串-并联系统的结构特点,提出了利用向量通用生成函数估算系统可靠度的步骤。最后利用算例进行了验证,并且与传统可靠性分析方法和Monte Carlo仿真方法所得到的结果进行了对比分析。算例的结果显示,向量通用生成函数能够准确快速地估算多性能参数多态系统可靠度,在多态系统可靠性分析和优化中具有应用前景。

智能理论在BIT设计与故障诊断中的应用

近２０年来机内测试（ＢＩＴ）技术从理论到应用取得了显著进展，已成为提高产品测试性和诊断能力的有效途径。本文概述了ＢＩＴ技术的特点，分析了国内外ＢＩＴ的发展趋势，对ＢＩＴ智能化从系统设计、信息处理到综合决策各阶段进行概括，对专家系统、神经网络、模糊理论、信息融合等智能理论在ＢＩＴ中的应用进行了综合分析。

基于马尔可夫过程的k/n(G)系统共因失效分析

利用马尔可夫过程研究了发生共因失效的k/n(G)系统可靠度计算方法。建立了共因失效时部件全部失效和共因失效时多个部件失效这两种情况下,不可修系统和可修系统的马尔可夫模型。分析了系统部分部件属于共因失效组的可靠度计算方法。利用算例验证了所建立的模型的有效性,结果显示,所建立的马尔可夫模型适用范围广,计算方便。

可测试性技术的现状与未来

可测试性是同可靠性、维修性相并列的一门新型学科和技术 ,其发展和应用对于提高产品的质量 ,降低产品的全寿命周期费用具有重要意义。本文介绍了可测试性技术的产生、内涵与关键技术、发展历程及现状 ,并对其未来发展方向进行了预测。

智能BIT概念与内涵探讨

进２０年来，机内测试（Ｂｕｉｌｔ－ｉｎ Ｔｅｓｔ，ＢＩＴ）技术从理论到应用取得了显著进展，已成为提高复杂系统测试性、维修性的有效途径，并大量应用于大型军用装备、航空航天系统当中。该文首先概要分析了ＢＩＴ 应用中出现的各种问题和智能ＢＩＴ概念的提出过程，在综合国内外相关研究的基础上，提出了智能ＢＩＴ的初步概念，并详细分析了智能ＢＩＴ的主要内涵和研究内容，最后讨论了智能 ＢＩＴ在 ＢＩＴ智能化设计、检测、诊断、决策 ４个方面的应用价值和潜力。

机内测试虚警原因的分析及其解决方案

按照机内测试 (BIT)的设计、生产、运行和维修这个设备全寿命周期的时间历程 ,对BIT各个阶段的虚警原因进行了总结 ,并针对BIT各阶段的虚警原因 ,从BIT设计、BIT硬件、BIT软件、管理与人和环境因素等五个方面提出了一个较为系统和完整的BIT虚警问题解决方案。这为武器装备的测试和维修的深入研究打下了基础 ,对BIT的广泛应用具有指导意义。

机内测试技术发展趋势分析

近 2 0年来 ,机内测试 (BIT ,Built InTest)技术从理论到应用取得了显著进展 ,已成为提高复杂系统测试性、维修性的有效途径 ,并大量应用于大型军用装备、航空航天系统当中 ,应用范围正进一步扩展到民用大型复杂设备。本文从BIT与ATE的日渐融合、机电BIT发展方向、BIT发展为集状态监控、故障诊断、控制决策于一体的综合系统、智能理论与技术在BIT中的应用等 4个方面详细分析了BIT理论与技术的发展趋势 。

系统级BIT设计中的测试选择方法

根据系统级BIT设计的要求,明确了系统级BIT设计中测试选择所需解决的问题,提出了测试选择的基本思想;在此基础上,利用系统级故障隔离的间接熵法实现了系统级BIT设计中的测试选择,并引入测试时间和故障发生频率参数对间接熵法进行了修正,获得了可以较快地判断系统是否可用并隔离大概率故障的测试集。理论分析及实验数据表明,该文提出的系统级BIT设计中测试选择方法是有效的。

智能机内测试技术及其应用

分析机内测试（ｂｕｉｌｔ—ｉｎｔｅｓｔ，ＢＩＴ）技术发展趋势和技术特点，从系统设计、信息处理到综合决策各阶段对ＢＩＴ中人工智能技术（专家系统、人工神经网络、模糊理论、信息融合等）的应用进行综合分析，建立智能ＢＩＴ的理论框架。

考虑共因失效的多态系统可靠性优化

建立了考虑共因失效的多态系统可靠性优化模型,并对优化模型进行了求解。针对市场上可供选择单元的性能、可靠度和费用参数,建立了以系统费用最少为目标,以系统可靠度为约束条件的优化模型。利用通用生成函数法分析了考虑共因失效的多态系统可靠度计算问题,利用遗传算法分析了优化模型的求解问题,并且对比了不考虑共因失效时和考虑共因失效时所得到的优化结果。结果表明,在分析发生共因失效的多态系统可靠性冗余配置优化问题时,应更加注重所选择单元的可靠度而不仅仅是单元的冗余数量。

新型ART-2A算法及其在BIT故障诊断中的应用

在故障诊断过程中由于样本获取困难 ,无监督分类方法日益得到重视。自适应共振理论 (ART)是一种典型的、无监督的、能够对复杂输入模式实现自组织识别的神经网络。作者发现标准 ART- 2算法存在预处理信号畸变问题、同相位不可分问题 ,由此提出了新的 F1 层非线性变换函数、F2 层竞争学习算法和输入预处理方法。该新型ART- 2 / 2 A算法的输入域由原来的非负实数域扩大到整个实数域 ,并且能够正确区分标准 ART- 2 / 2 A算法不可区分的同相位数据。本文以大型船舶动力装置 BIT系统运行状态中的故障模式为对象进行实验验证 ,结果表明新型ART- 2 / 2 A算法能自适应地对 BIT系统未知故障模式进行分类识别 ,分类准确。

系统级故障隔离的间接熵法

基于信息流模型 ,综合已有故障隔离策略的基本思想和熵值理论 ,阐述了故障隔离过程的实质 ,认为故障隔离过程是不断降低系统熵的过程 ,并且系统的可能故障结论数可直接衡量系统的熵。在此基础上 ,通过综合考虑测试与测试、测试与故障隔离结论的关系 ,提出了系统级故障隔离的间接熵法。分析与仿真实验验证表明 ,该方法算法简单、故障隔离的效果好。

边界扫描测试信息压缩算法

为了解决 IEEE 1 1 49.1边界扫描测试优化生成问题 ,提出了一种新型的测试矩阵压缩算法。该算法首先应用被测试电路板的结构信息构造有限制的短路故障模型 ,然后以有限制的短路故障模型为基础对测试矩阵进行压缩处理 ,尽可能剔除测试矩阵中的无效测试信息 ,从而达到测试优化生成的目的。理论分析及实验验证表明 ,该算法能够获得紧凑性指标相当优化的测试矩阵 。

基于IEEE1149.4的混合信号边界扫描测试控制器设计

简要介绍了IEEE1149.4混合信号测试总线及其特点,并根据该标准定义的测试结构对混合信号电路的测试方法进行研究,设计出符合IEEE1149.4标准的边界扫描控制器及其验证电路,实验结果表明该测试控制器能实现对混合信号电路板的测试,大大提高了混合信号电路板的可观性和可控性。

ART-2A的同相位不可分问题及其解决方法

自适应共振理论 (ART)是一种典型的、无监督的、能够对复杂输入模式实现自组织识别的神经网络。本文经分析发现标准 ART- 2 A算法中存在“同相位不可分问题”,由此提出新的 F1层非线性变换函数和 F2 层竞争学习算法 ,把 ART- 2 A算法的适用范围扩展到整个实数域 ,然后提出了相应的线性变换处理方法把“同相位不可分问题”转化为“整个坐标平面内的相位划分问题”,从而很好地解决上述问题 ,增强了 ART- 2 A算法的适用性。验证算例的结果表明 ,新型 ART- 2 A算法能够对更为广泛的数据模式进行自适应识别 。

混合技术电路板簇测试的多边界扫描链优化配置

由边界扫描器件和非边界扫描器件组装的混合技术电路板将在今后相当长时间内广泛存在 ,板中由非边界扫描器件组成的簇的测试是边界扫描测试领域重要而富有实际价值的问题 .为减少其测试时间 ,基于贪婪策略和单扫描链最优排序技术 ,提出了一种多边界扫描链优化配置技术 .经实例验证表明 ,该技术可以有效地减少混合技术电路板簇测试时间 。

基于边界扫描的电路板测试性优化设计

基于边界扫描的电路板测试性设计中 ,迫切需要解决“测试性改善程度一定时 ,如何权衡设计使得设计复杂性最小”的问题。本文首先深入分析了该问题 ,证明它是一个NP 完全问题 ,然后基于贪婪策略提出了求解问题的优化算法。仿真实验表明 ,该算法能够得到较优化的电路板测试性设计方案。