基于多层交叉熵方法的舰船核动力装置非能动系统可靠性评估

为高效、精确地进行非能动系统热工水力可靠性(thermal-hydraulic reliability,TH-R)评估,引入多层交叉熵(multi-level cross entropy,MCE)方法,该方法适用于小失效率、隐式模型问题。以某型核动力装置非能动余热排出试验系统为算例进行验证,给出6种分布参数更新策略下的系统失效率估计过程。仿真结果表明:MCE方法能在较少运算量下精确估计出系统失效率,且估计值变异系数较小;选择相对较小的中间失效率和平滑参数,能使重要抽样密度函数的采样中心更加靠近设计点附近的重要区域,提高评估精度。相关方法和结论有助于从可靠性角度增强对非能动系统热工水力过程不确定性的认识,可作为非能动系统性能评估与优化的参考。

基于改进多层交叉熵方法的核动力装置非能动系统可靠性评估

针对非能动系统可靠性评估问题中重要抽样分布构造困难以及实际工程应用中标准多层交叉熵方法存在的缺陷,进行了算法结构改进并引入均匀性更好的"Halton序列"抽样方法,提出一种改进多层交叉熵方法,并以某型核动力装置非能动余热排出试验系统为例,给出改进多层交叉熵方法的性能验证分析和实例分析。计算结果表明,改进方法失效率估计结果的相对误差分布更集中、变异系数分布相近,在节省运算量的情况下具有更好的估计精度和稳健性;改进方法不需要额外设置平滑参数、可根据系统特征和采样情况提前结束评估过程,在实际工程应用中具有更强的适用性。

基于多层交叉熵的网络入侵数据自主防御系统设计

为了提高无线动态压缩感知网络的入侵检测能力,提出一种基于多层交叉熵的网络入侵数据自主防御系统设计方法,构建网络入侵数据检测方法,采用大数据挖掘技术进行无线动态压缩感知网络的入侵大数据挖掘,对挖掘的入侵数据采用频谱超分辨识别方法进行特征提取,构建无线动态压缩感知网络入侵检测的动态多层数据分布结构模型,采用关联映射方法进行网络入侵数据的信号结构重组,结合模糊自适应调度方法进行入侵数据的多层交叉熵调度,根据入侵数据的异常性特征分布实现自主检测和入侵特征定位。采用嵌入式的Linux开发工具进行网络入侵数据自主防御系统设计,结合程序加载和交叉编译实现入侵检测算法的自动读写和检测输出。测试结果表明,采用该方法进行网络入侵数据自主防御系统设计,提高了对入侵数据的检测主动性和准确性,从而提高了网络安全性。