多特性复杂系统GO法建模与分析及其理论应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71801196
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    19.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0108.工业工程与质量管理
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Multi-characteristics complex systems contain the typical characteristics containing multi-states and topology network, dependencies and the basic properties having non-coherent and repairability. Such factors led to the system reliability modeling and analysis, system reliability optimization allocation and system reliability assessment become much more difficult. This study is to study on the reliability modeling and analysis for multi-characteristics complex systems based on Goal Oriented (GO) methodology. On this base, the multi-objective optimization allocation method and the reliability confidence lower limit assessment method for multi-characteristics complex systems are further researched, respectively. Due to above researches, it can solve the problems including how to map complicated system structure, typical characteristics, dependencies and the basic properties into mathematical model directly, how to balance the system reliability index and system maintenance index in the condition of multi-objective, and how to operate the small-sample reliability assessment for non-coherent complex system precisely, stably and effectively. All in all, this study is part of the important scientific problem in reliability fundamental research for important technique equipment and major facilities. Due to above researches, the theory of GO methodology will be improved greatly, and its theory applications will be widened. Moreover, this study aims to fill the gap in all over the world. It not only provides a new research idea and research methodologies for system reliability modeling and analysis, reliability optimization allocation, and reliability assessment of complex systems; but it also have an important scientific significance and engineering application value.
多状态和拓扑网络是复杂系统的典型特性,相关性是多状态系统可靠性工程的普遍现象,非单调关联和可修复常是其基本特征,它们使得系统可靠性建模与分析、优化分配和评估变得十分困难。本项目针对存在多相关性的有网络拓扑结构的多状态复杂可修系统,系统性地研究面向任务成功性的多特性复杂系统GO法建模与分析技术,并以此为基础,研究多目标条件下的系统多指标权衡分配技术和系统可靠性指标置信下限评估技术,解决直接动态映射系统结构、典型特性、相关性和基本特征的可靠性数学建模问题、系统可靠性和维修性指标多目标权衡优化决策问题,以及实现非单调关联复杂系统稳定、高效的小子样可靠性评估。本项目属于重大技术装备与重大设施可靠性共性基础研究中的重要科学问题,不但极大地改进GO法理论,拓宽其理论应用,填补该领域的空白,而且为复杂系统可靠性建模与分析、优化分配和评估研究提供一种新的研究思路和技术途径,具有重要的科学意义和工程价值。

结项摘要

针对多特性复杂系统,本项目提出了面向任务成功性的多特性复杂系统GO法可靠性建模与分析技术,及其在系统可靠性优化分配和评估中的理论应用,即多目标条件下多特性复杂系统GO法可靠性与维修性指标权衡分配技术和多特性复杂系统GO法可靠性指标置信下限评估技术,是一套较为完整的以多特性复杂系统GO法建模与分析为基础,使系统可靠性建模与分析、优化分配、评估与复杂系统典型特性、相关性、基本特征直接关联的GO法可靠性技术,从而拓展GO法理论的研究领域和应用范围,解决了如何利用GO法建模与分析技术解决直接动态映射复杂系统结构、典型特性、相关性和基本特征的可靠性数学建模问题,解决了如何发挥GO法建模与分析技术在建模与定量运算方面独特的优势,综合考虑复杂系统典型特性、相关性、基本特征并直接映射系统结构,实现将系统可靠性指标和维修性指标分解到设计单元的最优化决策,为设计单元可靠性指标的裕度设计提供科学的数学解释,解决了如何仅利用单元评估数据,发挥GO法建模与分析技术在建模与定量运算方面独特的优势,实现非单调关联系统稳定、高效的小子样系统可靠性评估,并为工程技术人员提供一种较为实用的系统可靠性建模与分析、优化分配和评估方法。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(2)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
Identifying Critical Regions in Industry Infrastructure: A Case Study of a Pipeline Network in Kansas, USA
识别工业基础设施中的关键区域:美国堪萨斯州管道网络案例研究
  • DOI:
    10.1109/access.2020.2985595
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Hou Peng;Yi Xiaojian;Dong Haiping
  • 通讯作者:
    Dong Haiping
Reliability technology using GO methodology: A review
使用 GO 方法的可靠性技术:回顾
  • DOI:
    10.1002/qre.2541
  • 发表时间:
    2019-07
  • 期刊:
    Quality and Reliability Engineering International
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Yi Xiao jian;Shi Jian;Cheng Jun
  • 通讯作者:
    Cheng Jun
A Parametric Design Method for Optimal Quick Diagnostic Software
一种优化快速诊断软件的参数化设计方法
  • DOI:
    10.3390/s19040910
  • 发表时间:
    2019-02
  • 期刊:
    Sensors
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Yi Xiao jian;Hou Peng
  • 通讯作者:
    Hou Peng
Probability-Guaranteed Distributed Secure Estimation for Nonlinear Systems Over Sensor Networks Under Deception Attacks on Innovations
创新欺骗攻击下传感器网络非线性系统的概率保证分布式安全估计
  • DOI:
    10.1109/tsipn.2021.3097217
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Signal and Information Processing Over Networks
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Lifeng Ma;Zidong Wang;Yun Chen;Xiaojian Yi
  • 通讯作者:
    Xiaojian Yi
A Spatial Statistic Based Risk Assessment Approach to Prioritize the Pipeline Inspection of the Pipeline Network
基于空间统计的管网优先检查风险评估方法
  • DOI:
    10.3390/en13030685
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    Energies
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Hou Peng;Yi Xiaojian;Dong Haiping
  • 通讯作者:
    Dong Haiping

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其他文献

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重构扰动下考虑协作能力影响的智能集群运输系统任务可靠性优化决策
  • 批准号:
    52272430
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    54 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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