基于"序列相对贴近度"的组合预测权值分配

在时间序列的组合预测权值分配问题上,为克服传统的均方误差倒数加权、熵权和最优化方法之不足,从预测值序列与评价样本序列间的贴近性出发,提出新方法综合衡量单一参与模型的适用性,并据此分配权值.详细给出了序列相对贴近度(SRND,Sequence Relative Nearness Degree)及与之相关的"序列趋势关联度"和"尺度区间熵"的概念,并提出基于SRND的权值分配方法.将SRND权值分配方法应用于航空发动机排气温度裕度参数时间序列的联合自回归滑动平均模型、函数系数自回归模型和径向基函数网络预测,有效地提高了预测准确度,获得优于均方误差倒数加权和熵权方法的组合性能,且运算量远小于最优化方法.     

多源数据融合的民航发动机修后性能预测

针对民航发动机修后排气温度裕度预测过程中的多源异构数据融合问题,提出了卷积自编码器与极端梯度提升模型结合的方法。利用所提出的条件熵增长因子规整发动机修前多元传感器参数序列中的参数排序,采用卷积自编码器提取规整后的参数序列和维修工作范围的数据特征,并将其与发动机使用时间信息组成合成特征以训练极端梯度提升模型,从而预测发动机修后性能并评估各影响因素的重要程度。经发动机机队维修案例验证,所提方法预测精度高于单维参数序列预测方法,对发动机修后排气温度的平均相对预测误差不高于8.3%。      

基于神经网络的带肋回转通道换热性能的预测

在对带有不同肋间距和肋高的直肋变截面U型通道的换热性能进行了实验研究的基础上,分单元处理了数据,并采用经过LM(Levenberg-Marquardt)算法和贝叶斯正则化方法改进的基于BP(Back-Propagation)算法的前馈神经网络对数据结果进行了建模,实现了对带直肋的变截面U型通道换热性能的预测,实践证明,人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)方法可以用于航空发动机涡轮叶片内通道换热性能的预测,并且其预测精度明显高于非线性拟合.     

基于蒙特卡罗模拟的航空发动机故障风险预测

针对航空发动机结构复杂、故障模式多样,传统故障风险预测方法难以实现的现状,基于蒙特卡罗模拟技术,给出了航空发动机故障风险预测方法,用于评估发动机各个部件在未来发生故障的可能性.针对航空发动机故障数据的特点,以威布尔分布建立故障概率模型,利用中位秩回归参数法,估计威布尔分布参数.利用乘同余组合发生器与反变换法相结合的方式产生满足威布尔分布的随机数.在单故障模式风险预测的基础上,给出了多种故障模式并存的航空发动机风险预测方法,并且给出了蒙特卡罗模拟步骤和算法,针对实例,对比发动机厂商提供的预测数据,验证了算法的有效性与蒙特卡罗模拟方法在航空发动机故障风险预测中的可用性.      

物质热力学函数温度系数的通用计算方法

物质热力函数（摩尔定压热容、熵、焓）是用于火箭发动机热力特性分析的常用函数.根据热力学关系,上述3种热力函数可表示为以温度为自变量,且含相同7个温度系数的多项式.由于精确分析物质热力特性的需要,需要各温度下更新更精确的数据值.将热力函数按温度高低分为不同区间,在保证各温度连接点函数值相等的情况下,采用最小二乘法的数学方法,通过编程计算,重新确定了135种火箭发动机常用物质的温度系数,得到300~ 5 000 K 内这些物质的函数计算值.进一步,对氮原子、液体铅、固体硅等相对误差较大的26种物质的摩尔定压热容利用最小二乘法再次进行了修正,使其精确度平均提高了100倍.所得到的热力函数计算值与标准值比较,误差小,精度高,使用方便,具有广泛的应用价值.      

新概念旋转冲压发动机的研究与分析

为解决燃气涡轮发动机性能和成本受结构材料制约和冲压发动机不能独立使用和在地面应用的问题,在对燃气轮机、冲压发动机和内燃机3类发动机的结构进行分析和融合创新的基础上,提出了一种基于冲压压缩技术的新概念旋转冲压发动机的研究构想.该发动机主体结构为一内置有旋流燃烧室的高速旋转无叶无塞内燃转子,能融压气、燃烧和排气做功于一体.对其工作原理、结构方案和性能进行的初步研究分析表明,该发动机结构简单紧凑,体积小,成本低,效率高,功率大,可广泛用于航空与地面的各种动力.      

航空发动机性能参数预测方法

航空发动机性能参数预测对于发动机的视情维修具有重要的意义.为了提高预测精度,在分析发动机性能参数数据特点的基础上,提出了一种新的应用于此领域的组合预测模型.首先利用小波变换将原始数据分解为不同尺度上的几组子序列,根据各子序列的特点分别选用自回归滑动平均(ARMA,Autoregressive Moving Average)模型或求和自回归滑动平均(ARIMA,Autoregressive Integrated Moving Average)模型进行预测,然后将所有预测结果合成,得到最终预测结果.通过仿真实验,验证了该组合模型提高短期和中长期预测精度的有效性,并分析了小波分解层数对于预测精度的影响.      

基于Wiener过程的发动机多阶段剩余寿命预测

针对现阶段发动机的寿命预测研究没有考虑到非线性与多阶段的问题,提出了基于多阶段非线性Wiener过程的航空发动机实时剩余寿命预测的方法。该方法融合了同类型发动机的历史性能退化监测数据与个体发动机的实时监测数据。首先,考虑了发动机性能退化非线性的特点,并采用多阶段Wiener过程建立发动机的性能退化模型。然后,根据发动机的历史性能监测数据,利用极大似然估计和一维搜索方法进行参数先验分布的估计。再次,在先验分布和个体发动机的退化数据的基础上,用贝叶斯方法对参数分布更新。最后,得到个体发动机剩余寿命的实时预测值。通过实例验证本文方法预测的准确性。      

发动机最佳工作方案的选择

在起飞、爬升、巡航、下滑着陆和其它飞行过程中,发动机油门位置要根据不同飞行情况加以改变。对一个给定的飞行任务,发动机油门位置的变化方式可以有一个最有利的组合以使一架给定的飞机的飞行性能最佳。这一最有利的组合即称之为发动机最佳工作方案。本文给出了一种快速的发动机最佳工作方案的优选方法。 作为一例,我们将这里提供的方法用于优选高空无人驾驶侦察机的最大航程。用本方法的计算结果表明,和发动机工作方案选择不当的情况相比,航程可以增加(6～9)％本文还讨论了大气温度改变和发动机转速调节精度对最佳工作方案的影响。     

基于灰色模型和ARIMA模型的钟差预测

由于多种因素的影响,原子钟运行情况十分复杂,为了有效地进行钟差预报和更好的反应原子钟的特性,提出一种基于灰色模型和ARIMA模型的组合模型来实现钟差的预报,并给出了灰色模型和ARIMA模型进行原子钟钟差预报的基本思想和预报模型。利用组合模型更精确地把握钟差序列复杂细致的变化规律,从而更好的逼近钟差序列。为了验证该组合模型的可行性和有效性,利用原子钟钟差数据进行钟差预报分析,结果显示该模型具有较好的预报精度。     

空间引力波探测微牛电推进寿命评估研究现状

阐述了空间引力波探测任务中无拖曳控制技术对推进系统的特殊要求，介绍了目前主要的备选推进类型：冷气推进、离子电推进、会切型霍尔电推进、胶体电推进。针对面向空间引力波探测任务的电推进系统的寿命评估工作进行了任务分析，报告了目前微牛级电推进系统寿命试验研究现状，举例说明了目前主要应用的电推进装置寿命预测方式，包括半经验模型预测、数值模拟预测、基于数据驱动的预测以及系统层面的可靠性评估方法。对目前微牛级电推进系统的寿命评估研究现状进行总结，给出了发展思路。     

基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用，为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题，提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS，首先获取软件缺陷预测模型数据，对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究，实现知识图谱推荐优质软件缺陷预测模型作为自动化搜索的热启动输入条件，根据不同的软件缺陷预测评价指标，优化不同最佳的模型结构.其次实证研究采用NASA开源数据集实验对象和六种性能评价指标，实验结果表明， AutoKGGAS自动化软件缺陷预测模型在不同数据集不同评价指标方面，性能优于知识图谱推荐的传统经典软件缺陷预测模型.自动化软件缺陷预测模型为航天软件缺陷预测辅助代码审查测试提供了原型，在工程实践应用方面具有重要的意义.     

基于回归分析的飞轮泄漏预测模型构建研究

为解决飞轮在交付前其壳体存在微漏这一难题,选取飞轮转速和跑合时间的相关关系作为回归分析对象,探索一种飞轮密封泄漏预测模型的构建方法,并针对该模型进行方差分析、统计检验和相关分析,以保证模型精确度和工程实用性.利用本模型构建方法,可以针对不同规格飞轮或者飞轮其他性能参数构建预测模型,确保交付后飞轮的密封可靠性.     

基于本征正交分解的平流层风场建模与预测

平流层风场环境对临近空间低动态飞行器设计和轨迹控制具有重要影响。针对平流层风场建模,提出一种基于本征正交分解(POD)的风场数据降阶方法,在此基础上,提出一种可以对平流层风场进行预测的Fourier模型。以长沙地区2005—2009年风场为例,采用提出的POD方法与Fourier预测模型对风场进行建模与预测,并对Fourier预测精度进行分析。研究结果表明,采用POD方法可以对东西方向风场进行高效率高精度降阶建模;通过Fourier预测模型可以对东西方向风场进行准确预测,预测精度与实际风场随时间变化的规律性有关,风场数据越紧凑,周期性越明显,预测精度越高。      

新一代箭载无线传感器网络系统架构综述

无线传感器网络技术是新一代火箭测量系统中的关键技术之一。在简要介绍现有箭载无线传感器网络应用的基础上，分析归纳了各个现有系统的技术特点，并以此提出了新一代箭载无线传感器网络的系统架构EPSEN，其中对通信协议的设计思路进行了详细阐述。EPSEN架构的提出，为现有箭载无线传感器网络系统的改进和未来产品的研制提供了重要参考依据，有助于行业标准的形成。     

光电式电子水平仪设计与实现

介绍了一种光电式电子水平仪的设计方法，运用CCD传感器敏感硅油液面建立水平基准，通过计算机系统实现光电信号的采集、处理及显示。通过对光电式电子水平测量原理的分析，详细阐述了光电式电子水平仪的总体技术实现、硬件技术实现和软件技术实现，并完成了光电式电子水平仪的原理样机，进行了技术指标的测试，达到了预期效果，具备了工程应用的价值。     

利用BP神经网络对卫星无热敏设备温度的估测

卫星上测温资源有限，只有部分设备有测温点，难以准确获得其他无测温点设备的温度。基于反向传播（BP）神经网络对复杂非线性系统优秀的拟合能力，建立了估测卫星上无测温点设备温度的神经网络，以在轨有测温点设备温度为输入层，以在轨无测温点设备为输出层，并使用卫星热试验获得的星上温度遥测数据和在轨无测温点设备的热电偶温度数据进行训练和测试。测试结果表明，所建立的神经网络估测精度在1℃以内，可以用来精确估测卫星无测温点设备的温度。针对学习样本对估测误差之间关系进行了研究，计算表明，学习样本的多样性和大数据量能够显著减小估测误差。     

空间电源系统寿命预测技术发展综述

空间飞行器在轨工作期间,电源系统受空间环境及自身工作特性限制,性能会发生衰减,直接影响飞行器的供电和工作寿命。从空间电源系统的工作原理出发,分析了导致能源衰减的主要因素;结合目前国内在电源寿命预测技术方面的进展,提出了目前寿命预测技术所面临的难点及后续的主要攻关方向,为其后续工程化应用和实施提供解决途径。