運(yùn)載火箭概率設(shè)計(jì)基礎(chǔ)

第1章緒論1
1.1問題的提出1
1.2相關(guān)概念的理解3
1.2.1不確定性4
1.2.2安全系數(shù)、裕度和極限函數(shù)6
1.2.3貝葉斯思想10
1.2.4熵、信息熵和試驗(yàn)熵12
1.2.5抽樣設(shè)計(jì)14
1.2.6不確定性傳播16
1.2.7近似模型和代理模型19
1.2.8魯棒性20
1.3本書主要內(nèi)容21
參考文獻(xiàn)23
第2章不確定性描述的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)24
2.1數(shù)據(jù)分析和建模24
2.2概率模型27
2.2.1幾個基本概念27
2.2.2隨機(jī)變量的典型概率分布34
2.2.3隨機(jī)變量的函數(shù)（隨機(jī)函數(shù)）37
2.3概率模型的統(tǒng)計(jì)推斷47
2.3.1幾個基本概念47
2.3.2參數(shù)估計(jì)48
2.3.3假設(shè)檢驗(yàn)53
2.4凸集模型56
2.5區(qū)間模型57
2.5.1區(qū)間變量的運(yùn)算58
2.5.2區(qū)間模型的可靠性度量59
2.6模糊模型65
2.7證據(jù)理論67
參考文獻(xiàn)70
第3章運(yùn)載火箭總體設(shè)計(jì)不確定性分析72
3.1總體設(shè)計(jì)典型輸入輸出關(guān)系72
3.2典型設(shè)計(jì)輸入?yún)?shù)特性分析76
3.2.1總體專業(yè)76
3.2.2推進(jìn)動力專業(yè)77
3.2.3氣動專業(yè)79
3.2.4彈道專業(yè)80
3.2.5載荷環(huán)境專業(yè)81
3.2.6姿控專業(yè)83
3.2.7分離專業(yè)85
3.3小子樣問題和數(shù)據(jù)挖掘86
3.3.1正向問題與逆問題87
3.3.2小樣本數(shù)據(jù)建模88
3.3.3逆問題求解思路95
參考文獻(xiàn)97
第4章抽樣設(shè)計(jì)98
4.1基本概念98
4.2隨機(jī)抽樣試驗(yàn)99
4.3正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)101
4.4均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)103
4.5拉丁超立方設(shè)計(jì)104
4.6小結(jié)104
參考文獻(xiàn)106
第5章靈敏度分析107
5.1微分法107
5.2蒙特卡洛抽樣法109
5.3相關(guān)性分析111
5.4回歸分析法115
5.5偏相關(guān)性分析117
5.6秩變換118
5.7方差分解法120
5.8傅里葉幅值靈敏度檢驗(yàn)法122
5.8.1傅里葉級數(shù)展開122
5.8.2傅里葉幅值靈敏度檢驗(yàn)法的基本思想124
5.9其他方法125
參考文獻(xiàn)127
第6章近似模型和代理模型128
6.1響應(yīng)面法128
6.2正交多項(xiàng)式法130
6.3支持向量回歸133
6.4Kriging 方法137
6.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)138
6.6小結(jié)141
參考文獻(xiàn)144
第7章概率不確定性分析145
7.1基于抽樣的仿真法145
7.2局部展開法146
7.3最大可能點(diǎn)法149
7.4數(shù)值積分法154
7.4.1全因子數(shù)值積分155
7.4.2單變量降維法158
7.5函數(shù)展開法159
參考文獻(xiàn)162
第8章基于概率不確定性的設(shè)計(jì)164
8.1確定性優(yōu)化164
8.2不確定性優(yōu)化165
8.2.1魯棒設(shè)計(jì)優(yōu)化165
8.2.2基于可靠性的設(shè)計(jì)優(yōu)化167
8.3基于概率的火箭總體設(shè)計(jì)168
8.4基于概率的控制器設(shè)計(jì)170
8.5其他專業(yè)領(lǐng)域研究進(jìn)展172
8.6小結(jié)173
參考文獻(xiàn)174