基于正态过程的激光武器毁伤概率仿真分析

目前激光武器的毁伤概率没有明确的定义和定量分析方法,针对上述问题,定义了毁伤概率且提出了在正态过程下分析毁伤概率的方法。推导出激光武器到靶功率密度计算模型;根据到靶功率/能量密度定义了毁伤概率;在正态过程中分析到靶能量密度的概率密度函数,计算目标的毁伤概率;从反舰导弹的飞行轨迹出发,推导并计算出导弹末端飞行任意位置对应的毁伤概率。该方法可有效提高激光武器毁伤预估和射击时机选取能力。

正态过程逼近随机过程研究

讨论正态过程中的一个重要特例维纳过程,对正态过程的特性和它逼近随机过程的机制原理做出一定的分析研究。

基于Johnson转换体系的非正态过程能力指数估计

非正态过程能力指数的估计问题是目前过程能力研究中的一个热点。在简要总结该领域现有研究成果的基础上,针对目前研究中存在的不足,利用样本百分位数法和Shapiro-Wilk统计检验原理,提出基于Johnson转换体系的非正态过程能力指数估算方法与实现步骤。最后结合具体实例对上述理论和方法进行应用分析,研究表明该方法比其他方法计算简便,结果更精确可靠。

结构应力S(t)的平稳正态过程最大值分布

本文讨论结构应力S(t)在设计基准期[O,T]内跨越来一门槛x的规律,获得平稳正态Γ-更新过程和平稳正态Weibull过程样本函数最大值S_M的概率分布表达式和一、二阶矩估计。

实正态过程的任意阶导数过程的正态性

本文介绍了随机过程均方极限及均方导数的概念,并通过研究得到了实正态随机过程的任意阶均方导数过程(如果存在的话)仍是实正态过程这一结论.

实正态过程之均方积分过程的正态性

介绍了随机过程均方积分的概念,证明了实正态过程的均方积分过程仍为实正态过程,并给出了此均方积分过程的任意有限维特征函数的具体表达式.

复正态过程存在的一个充要条件

通过系列分析,证明了复正态过程存在的充要条件为其协方差函数具有某种非负定性及对称性.所用的分析方法也与以往有所不同.

实正态过程之导数过程的有限维特征函数

介绍了随机过程均方极限及均方导数的概念,针对实正态过程通过研究得到了其n阶均方导数过程的任意有限维特征函数的具体表达式.

实正态过程之多重均方不定积分的正态性

文章介绍了随机过程均方不定积分的概念,证明了实正态过程的多重均方不定积分仍为实正态过程,且均方连续、均方可导,并给出了此多重均方不定积分过程的均值函数、协方差函数及任意有限维特征函数的具体表达式.

非平稳正态过程水平上穿过的期望次数(英文)

设｛Ｘ（ｔ），０≤ｔ≤Ｔ｝是标准正态过程且以概率１有连续的样本函数．探讨了对于水平ｕ＞０（或ｕ→∞）过程上穿过的期望次数，给出了几个涉及相关函数的条件．

指数——平稳正态过程模型的结构可靠性估计

引进指数—平稳正态过程的半随机过程模型 。

平稳正态过程在多个区间上的最大值与最小值

设平稳正态过程 {ξ(t) ,t≥ 0 }是均方可微 ,且E( ξ(t) ) =0 ,D( ξ(t) ) =1 ,协方差函数r(t) =E( ξ(τ) ξ(τ+t) ) .文献 [1 ]在弱相依条件r(t)logt→ 0及r(t) =1 - (λ2 /2 )t2 +o(t2 )下 ,得到了 {ξ(t) ,t≥ 0 }在区间 [0 ,T]上最大值与最小值是渐近独立的 .在相同条件下 ,本文则进一步研究多个区间的情形 ,得到了平稳正态过程 {ξ(t) ,t≥ 0 },在有限个不相交区间上 ,最大值与最小值也具有渐近独立性 ,推广了文献 [1

独立的实正态过程线性组合的正态性

本研究介绍了正态过程及随机过程的有限维特征函数族的概念,证明了m个相互独立的实正态过程的线性组合仍为实正态过程,并给出了此线性组合的任意有限维特征函数的具体表达式.

多维不可微平稳正态过程的极值

讨论了强相关多维不可微平稳正态过程的渐进性质 。

独立的实正态过程线性组合之均方积分的正态性

将m个相互独立的实正态过程与m个普通实函数的对应乘积做线性运算,得到一个线性组合,证明了这个线性组合的均方积分仍为实正态过程,并给出了此实正态过程的任意有限维特征函数的具体表达式.

实正态过程线性组合之均方不定积分的正态性的证明

介绍了均方不定积分的概念,将m个均方连续且相互独立的实正态过程做线性运算,得到一个线性组合,证明了这个线性组合的均方不定积分仍为实正态过程,并给出了此实正态过程的任意有限维特征函数的具体表达式.

正态过程质量控制CSP-V检验方案的重新设计

正态过程已成为加工制造业生产和装配工序加工数据的主要分布形式。放宽连续抽样检验方案(CSP-V)在方案的制定和选择阶段,都没有考虑正态过程的稳定性特征,导致单一过程输出质量不稳定和多个并行过程输出质量不一致。提出一种面向正态过程重新设计CSP-V检验方案的新方法,称为最优CSP-V边界方案(OCSP-V)。OCSP-V根据过程合格品率估计建立检验方案,利用过程合格品率估计的置信下限调整检验方案,保障单一过程和多个并行过程输出质量稳定一致。建立了边界恒等式和等值面恒等式求解方案参数。分析了OCSP-V方案的优势。为方便应用,给出三种不同质量需求下各类正态过程的OCSP-V方案。企业案例有效验证了新方案的优势。

最佳拟合非正态过程的质量控制

在企业实际中,存在大量非正态过程。此时,如果直接使用正态技术下的控制图监控过程,将会导致严重的错误。以抽样百分位点选择约翰逊分布函数来拟合非正态数据为基础,分析了许多最佳拟合Johnson曲线并转换为正态分布的方法。然后,提出了最佳拟合对应的最适宜z值的选择程序,以及在这种转换下的控制图技术。案例研究验证了该方法的有效性和实用性。

关于平稳正态随机过程导数的一个注记

正态过程的导数是正态过程.给出了平稳正态随机过程导数的一个注记,即在已知平稳正态过程X(t)的协方差函数的条件下,计算它的导数落入区间(α,β)的概率的一个方法.其中利用了平稳随机过程导数的协方差函数的一个计算公式.

二参数正态过程的马尔科夫性

<正> 设t(t_1,t_2)为平面上的点(图1),R_+~2=(t:t_1≥0,t_2≥0)中Borelσ-代数记为β。ξ={ξ,(ω),t∈R_+~2}为概率空间(Ω,(?),P)上的实值随机过程。t(t_1,t_2)≥s(s_1,s_2)如t_1≥s_i,i=1,2,R_t=(s:s_1≤t_1或s_2≤t_2),(?)=σ{ξ(?),s∈R_1},即括号中变量产生的σ-代数。称ξ为二参数马尔科夫过程(二马程),如对任意有界β可测函数f,任意u=(u_1,u_2)>t=(t_1,t_2)∈R_+~2。