基于线性神经网络的滑油金属含量预测

利用神经网络方法对某型航空发动机滑油监控系统中需重点监控的金属元素含量建立了网络，并根据该模型对其含量变化趋势进行了预测分析。某部队通过对不同实测数据的检验证明，可根据该模型的预测结果预报金属含量是否超标。     

基于支持矢量机的旋转机械滑油金属含量预测

对滑油系统进行监控和技术诊断,可提前发现旋转机械系统的内部故障,为预测系统部件使用寿命和可靠性提供有力依据。对某大型旋转机械滑油监控系统中需重点监控的金属元素含量建立了基于支持矢量回归的时间序列预测模型,并根据该模型对该系统铜元素含量变化趋势进行了预测分析,取得了较好的效果。     

基于试飞数据的航空发动机加力瞬态过程模型辨识

为了对某航空发动机慢车至最大以及最大至慢车加力瞬态过程的工作状态进行监控,在该发动机实际飞行试验数据基础上,基于三层前向人工神经网络,辨识得到了该型发动机加力瞬态过程模型,对模型预测精度进行了分析讨论,利用额外的飞行试验数据对模型进行了检验。结果表明,辨识模型能够指示加力燃烧室工作状态,模型计算模拟参数与实际飞行试验数据吻合良好。该辨识模型可应用至该型发动机飞行试验的实时监控中,也可为其他型号发动机模型辨识提供参考。     

基于马尔科夫链的自动测试设备可靠性预测

自动测试设备在生产和科研过程中非常重要,其可靠性在科研和生产中有着重要的意义。通过对马尔可夫链的分析,提出了基于马尔可夫链建立的自动测试设备可靠性预测的模型,根据某一阶段的自动测试设备故障数据,对下一阶段该自动测试设备可靠性进行预测,从而得到自动测试设备基于马尔可夫链的可靠性预测结果。     

基于进气总压畸变指数的发动机实时监控

提出了一种基于进气总压畸变指数智能预测的发动机实时监控方法。在对进气总压畸变试验数据进行混沌特性分析的基础上,采用饱和嵌入维数作为支持向量机输入节点个数的选择,建立支持向量机预测模型,并将该模型应用于对发动机进气总压畸变指数的预测。结果表明,该模型可以对进气总压畸变指数随时间的变化规律做出有效预报,从而为进一步对发动机实施有效的、实时的监控提供有力的保障。     

用人工神经网络法预测含Re镍基单晶高温合金中TCP相的含量

根据大量含Re镍基单晶高温合金试验所测TCP相含量的数据,采用一种先进的人工神经网络方法建立运算模型,对合金的TCP相含量进行预测,并与报道所用回归方法进行了比较。结果表明,所建网络模型能够比较准确地预测含Re镍基单晶高温合金中TCP相的含量。将正交分析与网络预测相结合,获得几种主要合金元素对TCP相含量的影响顺序。     

某型总线监控设备的设计与应用

介绍了一种通用型总线监控设备,该设备能够跨越硬件平台,对不同机型的国内某技术标准289A、HB6096、RS422总线数据进行监控,本文根据试验的实际使用需求,对上述总线数据的回放和仿真功能进行了改进。     

航空发动机试飞关键参数趋势监控的实现及应用

为了实现航空发动机滑油压力、滑油温度、振动值在试飞中的趋势监控,采用神经网络方法对某型发动机大量试飞数据进行训练和验证,获得了这几个参数全过程较为准确的计算模型。计算模型应用于该型号另1台发动机参数趋势监控中,在应用前,利用有限架次试飞数据修正了这几个参数的计算模型,采用动态链接库形式实现计算模型与原有实时监控系统的协同工作,进行了模型计算结果和试飞结果趋势实时对比监控。结果表明:模型计算结果和试飞结果变化趋势吻合良好,说明了神经网络计算模型的准确性以及在关键参数趋势监控中的工程实用性。     

住宅需求量预测的灰色马尔柯夫模型及应用

统计数据显示出非平稳的特征时,采用一般的预测方法往往精度不高,考虑到GM(1,1)模型和Markov链预测的特点,用GM(1,1)模型进行趋势预测,用Markov链预测反映数据序列的非平稳特征,将二者有机结合起来,对住宅的需求量作预测.文章应用该模型对1992～2002年间某城市住宅的数据进行了检验,经验证预测精度较高.     

用霍尔特-温特斯模型预测航空运输总周转量

引入了霍尔特-温特斯模型对中国民用航空运输总周转量进行预测,首先介绍了该模型的具体预测步骤,然后采用面向对象的软件技术,设计并开发了预测模型软件。该预测模型软件不但可以根据用户设定的平滑系数进行预测,还可以自动计算出预测效果较优的平滑系数,最终对2006年各个月份的中国民用航空运输总周转量进行了较为精确的预测。     

金属增材制造数据处理与工艺规划研究综述

金属增材制造数据处理与工艺规划是金属增材制造软件系统的核心,涵盖了金属支撑结构设计、模型切片以及路径规划等内容,决定着最终金属零部件的产品性能。从金属增材制造模型前处理出发,较为全面地概述了与之相关的多类型支撑设计和新型支撑优化等数据处理内容,针对金属增材制造数据处理中模型切片这一关键环节,分别从平面切片、自适应切片和曲面切片等方面进行了研究进展综述,同时对金属增材制造工艺中的路径规划研究进展进行了概述,最后对其发展趋势做了初步展望。     

面向制造的飞机钣金零件多态模型

 针对飞机钣金零件数字化制造过程中零件信息定义问题，对多态模型作进一步研究，建立了基于状态、特征、要素和数据4个层次的模型结构，分析了模型的内容和组元关系，结合实例给出了模型各个状态的定义顺序，说明了模型的实际应用。工艺设计、工艺装备设计等应用系统可以直接引用模型的状态信息，实现飞机钣金制造过程的数字量传递和智能化决策。     

基于灰色神经网络组合模型的航空发动机磨损趋势预测

航空发动机的磨损机理十分复杂,且受到诸多不确定因素影响,单一预测模型难以对其变化趋势进行有效预测。针对该问题提出了一种BP网络与改进灰色模型相融合的组合预测模型,并引入混沌理论的C—C方法确定BP网络的嵌入参数和时间延时。仿真结果显示,该组合模型相比单一的神经网络模型和灰色模型精度更高,更客观地反映出发动机滑油中金属含量的变化趋势,可为科学制定发动机维修决策提供重要依据。     

水反应金属燃料发动机初步试验

介绍了水反应金属燃料发动机试验系统,提出了水燃比、工作压强及试验燃烧效率计算方法,为试验设计和发动机性能评价提供了依据。对水反应金属燃料发动机进行了试验研究,并根据试验结果对药柱组分、发动机结构及供水系统进行了改进。试验表明,中等含量金属燃料加水后可稳定燃烧,通过增加燃料中镁含量、稳定进水流量和增加补燃室长度等措施,可有效提高发动机燃烧效率。     

航空发动机磨损趋势RBF变权重组合预测方法研究

航空发动机滑油中金属元素的含量受许多复杂因素的影响,单一模型预测精度相对较低,本文针对这个问题提出了RBF网络变权重组合预测模型（RBFNN-VWCF）对航空发动机零部件的磨损趋势进行研究。首先引用C-C方法确定时间序列的嵌入维数和时间延时,重构相空间确定模型的输入输出样本,然后对两种模型进行组合预测,利用k均值聚类方法确定RBF网络的中心,利用固定法确定RBF网络的宽度,采用最小二乘法确定网络的权值。结果表明,RBFNN-VWCF模型充分利用了参与组合预测的两种模型的有效信息,更客观地反映发动机零部件的磨损趋势,预测结果更为稳健、相比单一模型精度更高,具有较强的工程实用价值,为发动机下一步的维修决策提供了有力支持。     

金属壳谐振陀螺误差补偿方法研究

针对金属壳谐振陀螺的误差建模与补偿方法进行研究.首先,通过分析金属壳谐振陀螺的敏感机理,找到影响陀螺性能的误差源,建立金属壳谐振陀螺的误差模型.然后,研究陀螺的误差传播特性,对误差源进行分类,提出金属壳谐振陀螺的误差补偿方法.最后,利用试验方法对建立的误差模型和补偿方法进行验证.试验结果表明:经过补偿后的金属壳谐振陀螺在工作温度范围内(-45℃ ～55℃)零偏不稳定性降低至4.67(°)/h,全温度段线性度由0.2％降低至0.03％,随机游走为0.6982(°)/h1/2,陀螺的综合性能得到显著提升,证明了误差模型和补偿方法的有效性.     

用腐蚀损伤计算金属日历寿命的原理和模型

通过对金属腐蚀T-H曲线和温湿谱的腐蚀损伤研究,找到一种用腐蚀损伤计算金属日历寿命的原理和模型。这种计算金属日历寿命的模型,只要给出真实使用环境下的腐蚀T-H曲线和温湿谱,就可计算出金属真实使用日历寿命。通过对30CrMnSiA钢的日历寿命实例计算结果与真实环境下的腐蚀试验结果的比较得到,相对误差是17.5%,这说明该日历寿命计算模型和方法是有效的。