小样本条件下双应力步降加速退化试验优化设计

针对小样本条件下高可靠性长寿命产品的性能往往受到多个应力的影响,且在加速退化试验中该类产品在有限试验时间内难以获得大量性能退化信息的问题,提出一种小样本条件下双应力步降加速退化试验优化设计方法。采用Monte-Carlo对加速试验进行仿真模拟,在样本量大小一定的条件下,以监测频率、应力水平数、监测次数作为设计变量,以总的试验费用作为约束条件,以正常使用应力下的p阶分位寿命渐进方差估计作为目标函数,建立小样本条件下双应力步降加速退化试验优化设计模型。通过仿真实例,验证该方法的有效性、可行性。

雷达板级双应力交叉步降加速退化试验优化设计

针对某型雷达板级的性能往往受到多个应力的影响,且在加速退化试验中该产品有限试验时间内难以获得大量性能退化信息的问题,提出一种雷达板级双应力交叉步降加速退化试验优化设计方法。采用Monte-Carlo对加速试验进行仿真模拟,在样本量大小一定的条件下,以监测频率、应力水平数、监测次数作为设计变量,以总的试验费用作为约束条件,以正常使用应力下的p阶分位寿命渐进方差估计作为目标函数,建立下双应力交叉步降加速退化试验优化设计模型。通过仿真实例,验证了该方法的有效性、可行性。

基于步态加速度特征的人体疲劳检测

传统基于生理学的人体疲劳检测方法存在周期较长、准确度较低的问题。为此,提出一种基于步态加速度特征的人体疲劳状态检测方法。通过微机电传感器加速度计采集被检测人的步态加速度数据,给出基于相关系数法的步态疲劳状态阈值判断方法。实验结果表明,9个样本的检测准确率为93.06%,准确率较高,时间复杂度较低。

步态加速度信号的无线采集系统设计

为实现步态加速度信号的无线采集,提出一种基于内嵌8051的无线收发芯片CC1010的有效方法。简要介绍步态加速度信号无线采集系统的工作原理,详细说明该系统的软硬件设计与实现。系统采用路由和重传机制,以确保数据的可靠传输。利用本采集系统成功建立一个36人的步态加速度数据库,可供不同领域的步态研究者进行分析。

Weibull分布逐步增加的Ⅱ型截尾步进应力加速寿命试验的统计分析

本文给出了两参数Weibull分布场合在步进应力加速寿命试验下损伤失效率模型(TFR模型)逐步增加的Ⅱ型截尾寿命数据的参数的极大似然估计(MLE),并通过Monte-carlo数据说明了方法的可行性。

加速度传感器在步态信号采集系统中的应用

详细介绍了三轴加速度传感器MMA7260的结构、工作原理及其功能,提出了一种采用MMA7260提取步态特征的设计方案。系统由MMA7260与微控制器MSP430F149组成,由MMA7260捕获步态的加速度信号,由MSP430F149单片机内置的ADC(模/数转换器)对其进行采样和A/D转换后,得到步态的特征数据,并将其存储到存储器中。同时,步态加速度数据也可通过串口被送入计算机,以供不同领域内的步态研究者使用。

双应力步降加速退化试验优化设计Monte-Carlo仿真

针对高可靠长寿命产品在双应力退化试验中存在的时间长、费用高、效率低的问题,提出了一种基于Monte-Carlo仿真的双应力步降加速退化试验优化设计方法。采用Monte-Carlo对加速试验进行仿真模拟,以监测频率、样本量大小、监测次数作为设计变量,以总的试验费用作为约束条件,以正常使用应力下的p阶分位寿命渐近方差估计作为目标函数,建立了基于Monte-Carlo仿真的双应力步降加速退化试验优化设计模型。通过仿真实例验证了该方法的有效性、可行性,为电子装备寿命预测的加速试验方案优化设计提供了理论支撑。

加速系数与指数分布下的步加速试验

一、加速系数1.定义加速系数是加速寿命试验的一个重要参数,实际中常要用到它。它是正常应力下某种寿命特征与加速应力相应寿命特征的比值,其确切定义如下:设某产品在正常应力水平S0的失效分布函数为F0(t),tp,0为其p分位寿命,即F0(tp,0)=p,又设此产品在加速应力水平Si下的失效分布函数为Fi(t),tp,i为其p分位寿命,即则两个p分Fi(tp,i)=p。

航天继电器步退加速寿命试验温度应力周期的确定方法

提出步退加速寿命试验各温度应力周期的确定方法。根据继电器的材料属性和工作环境确定试验的最高温度和最低温度分别为120℃和40℃,通过Arrhenius方程确定另外2个试验温度为54℃和76℃。考虑参数退化的物理意义,通过因子分析和典型相关性分析,将单维参数融合为包含多维参数信息的综合数据。根据每组样本的系数权重将参数失效阈值转化为相应值,得到吸合时间、超程时间、弹跳时间、吸合电压和接触压降这5个参数的综合阈值。继电器的损伤程度可以通过融合得到的综合参数体现,通过等损伤量方法确定40℃、54℃、76℃、120℃四个温度应力各自的试验周期。最终得到步退试验下,各应力等级的试验周期确定方法并建立模型,该方法为步退加速寿命试验应力周期的确定提供了很好的角度。

基于Monte-Carlo仿真的双应力步降加速退化试验优化设计统计分析研究

针对高可靠性长寿命产品的性能往往受到多个应力的影响,且在有限试验时间内难以获得大量性能退化信息的问题,采用Monte-Carlo对试验过程进行仿真,运用退化失效环境因子对Monte-Carlo仿真产生数据进行折算,利用最小二乘对双应力步降加速退化试验统计分析,建立基于Monte-Carlo仿真的双应力步降加速退化试验优化设计统计分析模型。通过仿真实例,验证该方法的有效性、可行性。

谐波减速器双应力步降加速寿命试验方法研究

针对现有的谐波减速器加速寿命试验方法效率低、试验方案不完善的问题,提出了一种双应力步降加速寿命试验方法。以工业机器人用谐波减速器为研究对象,通过对加速方案的对比以及加速寿命失效机理的分析,制定出双应力步降试验载荷谱。基于各段步降载荷应力之间的迭代关系,利用遗传算法计算了谐波减速器所服从Weibull分布的最优参数。结果表明,此双应力步降加速寿命试验的加速因子为12.5。该方案准确并有效地提高了试验效率,为优化谐波减速器设计以及缩短谐波减速器加速寿命试验的试验周期提供了参考依据。

步态加速度信号的无线采集系统设计

为实现步态加速度信号的无线采集,本文提出一种基于内嵌8051的无线收发芯片CC1010的有效方法,简要介绍步态加速度信号无线采集系统的工作原理,详细说明该系统的软硬件设计与实现。系统采用路由和重传机制,以确保数据的可靠传输。利用本采集系统成功建立一个36人的步态加速度数据库,可供不同领域的步态研究者参考。

Weibull分布下双应力交叉步加试验的可靠性分析

在双应力交叉步进加速寿命试验场合下,研究Weibull部件可靠性指标的估计问题.利用贝叶斯方法,在平方损失和广义熵损失函数下分别给出部件参数及可靠性指标的贝叶斯估计。最后,利用计算机仿真对各估计结果进行模拟分析。

一种使用自适应小波去噪和SIFT描述符的步态识别研究

针对步态特征提取与识别性能过度依赖所采集步态加速度信号质量和周期划分的问题,提出一种使用小波去噪和SIFT描述符的步态识别方法.首先,根据小波去噪质量评价指标自适应地选择最优小波基函数进行小波去噪.其次,采用SIFT算法提取关键点,以K-means聚类方法计算关键点描述符集合的聚类中心,经拟合得到步态特征进行识别.实验结果表明,该算法能有效地去除高频噪声,避免周期划分偏差对步态特征准确性的影响,经自采和公开数据集实验,最短响应时间为0.52s,最大识别率为91.7%,证明了该方法在小样本范围达到对步态信号的有效识别.

无位置传感器无刷直流电机短时脉冲定位加速方法

提出了一种新的无位置传感器无刷直流电机两步短时脉冲定位加速新方法。根据电机定子铁心饱和效应,采用六短时脉冲检测方法实现转子定位与初步加速,建立较低的反电动势。通过比较反电动势对短时检测脉冲的影响,选择2个有效短时脉冲进行定位,从而达到减小定位时间、提高定位准确度、快速加速电机的目的。利用加速阶段最后6次换相时间修正值作为切换后首次换相时间,实现了平滑切换至反电动势运行。试验结果验证本文所提方法定位准确、抗干扰能力强,能够快速加速电机,并能可靠实现反电动势运行。

高保真中子输运计算的多级加速理论及应用

为解决高保真中子输运计算耗时严重的问题,本文提出了多级加速理论。其中,针对迭代求解过程,采用迭代加速的思路,即通过等价的低分辨率系统加速以减少迭代次数;针对瞬态求解,采用时间步加速方法,通过建立多级预估校正系统,实现在大时间步长下开展准确的高保真中子输运计算。最终引入不同分辨率系统的概念,将时间步加速方法与迭代加速方法整合形成一套完整的多级加速理论,并将其应用到精细化中子物理计算程序HNET中。采用典型瞬态基准题验证HNET程序加速效果。数值结果表明:多级加速理论能够在保证高保真中子输运计算精度的同时,极大地提升计算效率。

Weibull分布损伤失效率模型常应力下的参数估计(英文)

Bhattacharyya和Soejoeti(1989)对步进应力加速寿命试验提出损伤失效率模型(TFR模型).本文在全加速步加试验场合下指出文献[1],[2],[5]中用通常的回归分析方法求取常应力下参数的估计是不合理的,同时给出了如何求取常应力下参数估计的一种方法.

无位置传感器无刷直流电机启动系统研究

无位置传感器无刷直流电机具有启动时间长,传统的电机启动方法容易使得电机失步,带负载启动能力弱等特点。根据无刷直流电机定子铁心的饱和效应,这里采用三段式中的初始位置预定位法进行转子预定位和两步短时脉冲法进行转子加速。该方法能够快速得到转子的位置,并且在不失步的情况下得到初步速度,建立较低的反电动势,进而切换至反电动势控制方式运行。

基于K-均距异常因子的步态信号异常检测

针对在提取步态特征时,步态信号的有效采样距离短、模式异常多、难以满足周期划分需求的问题,提出了一种基于K-均距异常因子的步态序列异常检测方法.首先,对步态信号进行自适应小波去噪,通过边缘权重因子提取边缘点划分子模式,然后以4个特征值构建四维特征空间和特征子空间来计算异常因子,最后以异常值均值为标准,以步态周期为单位,对步态序列进行筛选.经公开数据集和自采数据集实验,结果证明在步态信号中检测步态周期模式异常的准确性、合理性和有效性.

求解大型最小二乘问题的混合贪婪随机坐标下降法

线性最小二乘问题是科学计算与工程领域普遍存在的问题,有着广泛的应用背景.本文提出了两个新的贪婪随机坐标下降算法来求解大规模的线性最小二乘问题.理论上分析了算法的收敛性.数值实验结果进一步表明了算法的可行性和有效性.