融合虛擬試驗(yàn)信息與物理試驗(yàn)信息的遺傳算法研究.pdf

1、在可靠性評(píng)估中，簡單的融合方式會(huì)造成試驗(yàn)數(shù)據(jù)被模擬數(shù)據(jù)淹沒的情況，因此試驗(yàn)數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)的融合研究是一項(xiàng)急需解決的實(shí)際問題。遺傳算法不依賴于問題的具體領(lǐng)域，對(duì)問題的種類有很強(qiáng)的魯棒性，所以廣泛應(yīng)用于很多實(shí)際問題的求解。本文利用遺傳算法研究可靠性評(píng)估中物理試驗(yàn)數(shù)據(jù)和模擬試驗(yàn)數(shù)據(jù)的融合問題。
　　在眾多的壽命分布類型當(dāng)中，Weibull分布是一類應(yīng)用范圍很廣的分布類型，Weibull分布是近年來在可靠性方面中使用最為廣泛的模型，當(dāng)We

2、ibull分布的形狀參數(shù)3=v43954.時(shí)，Weibull分布接近于正態(tài)分布；當(dāng)1=v時(shí)，Weibull分布即為指數(shù)分布；當(dāng)1　　第二章首先給出了Weibull分布可靠性的基本概念以及可靠度、平均壽命、平均剩余壽命等可靠性參數(shù)，以及Weibull分布與極小值型分布的關(guān)

3、系。然后介紹了基本遺傳算法結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)、收斂性、并行遺傳算法。
　　第三章討論了信息融合準(zhǔn)則及融合函數(shù)，以及遺傳算法的可行域進(jìn)行了討論，并且以矩融合、逆矩融合、Kolmogorov融合、線性融合及極值分布融合方法理論為基礎(chǔ)，對(duì)Weibull分布單元，分別構(gòu)造了遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)，進(jìn)而利用遺傳算法求解融合函數(shù)中的未知參數(shù)的最優(yōu)值解，并對(duì)幾種結(jié)果進(jìn)行比較，尋求最合理有效的融合方法。
　　第四章首先討論了Weibull分布串聯(lián)系統(tǒng)