机翼摇晃预测与抑制

将分支分析与突变理论方法(BACTM)和模糊逻辑控制(FLC)方法相结合,形成BACTM-FLC方法,实现飞机大迎角下的动力学特性分析和模糊控制律设计一体化。在对某大后掠角三角翼的非线性动力学特性进行预测分析的基础上,设计了模糊控制器抑制机翼摇晃,用BACTM对该模糊控制器的控制效能进行评估分析,并对BACTM的预测与评估结果进行了仿真验证。结果表明,BACTM-FLC方法可以全局性地预测和分析飞机的大迎角非线性动态特性,并对其进行有效控制。     

分析和预测天津滨海机场的吞吐量

将天津纳入京津冀经济圈中，用经济学原理分析了天津机场吞吐量流失的原因；用回归预测分析方法预测了天津机场的理论吞吐量，提出天津机场应当采取必要的措施以提高吞吐量水平。     

基于正交试验的超声波喷丸成形工艺参数分析及弧高值预测

针对带筋板的超声波喷丸成形,采用正交试验法研究了撞针速度、撞针直径、成形轨迹间距、喷丸区域宽度对带筋板超声波喷丸成形弧高值的影响,得出最佳参数组合方案,并以此作为样本数据,建立多元回归分析数学模型。通过实验验证模型的准确性,试验数据和回归分析数据相符较好,可以用回归分析的数学模型来预测喷丸弧高值,提高工艺设计效率。     

润滑油质量组合预测

以某自行火炮润滑油氧化程度光谱分析数据为基础,利用线性回归理论、灰色理论及组合预测理论建立了润滑油的氧化程度预测模型,并且分析各模型在预测上的差异,验证了润滑油质量组合预测模型能够充分利用单一预测模型的有效信息,提高预测精度.     

发动机故障诊断主因子模型故障相关性准则的研究

】主因子模型是发动机状态诊断（基于故障方程的故障诊断）理论的一个新进展。故障相关性准则的正确选取是主因子模型的核心问题。本文给出三种建立故障相关性准则的途径，即利用线性回归分析、时序分析和系统辨识理论中的定阶准则建立故障相关性准则，以及利用数理统计中的线性模型线性假设显著性检验理论和区间预测理论建立故障相关性准则。文中对所得到的１１个准则进行了比较。研究结果表明，利用线性模型线性假设显著性检验理论建立的两个准则（变量显著性准则ＶＳＣ和子集显著性准则ＳＳＣ）要比近代回归分析、系统辨识或时序分析中通常采用的选择最优变量子集的定阶准则具有更强的故障辨识能力和鉴别线性模型多重共线性的能力。     

基于飞行参数的飞机结构载荷最优回归模型

基于飞行参数获取外场飞机疲劳关键结构载荷历程是结构故障预测与健康管理系统的一项关键技术,如何构建鲁棒性好且精度高的结构载荷回归模型是保证载荷识别和寿命预测准确性的关键。结合多元线性回归分析,提出并详细介绍了一种筛选最优输入参数组合的技术途径：首先,进行多重共线性诊断以减弱自变量之间的多重共线性;然后,进行残差分析,删除异常样本点;最后,采用逐步回归法筛选出最优自变量组合。指出传统的多重共线性诊断方法存在一定弊端,并分别基于偏相关系数法和辅助回归方程法,提出了2种更为合理可行的诊断方法。以典型战斗机翼身连接框某关键部位的载荷和应力为样本数据,对最优输入参数组合的筛选步骤展开详细说明,验证了所提出的技术途径不仅可以确保飞机结构载荷模型的精度,而且可以提高模型的稳定性和鲁棒性。     

基于BP神经网络的航班需求预测模型

航班需求预测是航空公司收益管理的关键技术。BP神经网络用大量的历史数据进行学习,能够记忆复杂的历史订座规律和销售趋势,提出了一种基于BP神经网络的航班需求预测模型。通过对历史数据进行主成分分析获得该模型,用一元回归法和相关系数法对训练质量进行评估,对模型作了置信区间分析。将该模型与增量法、回归法进行了对比,具有在线预测速度快、预测精度相对较高等优点。     

基于最小二乘估计原理的飞机流量预测

流量预测是空域评估管理系统的重要组成部分，目前流量的预测方法主要有回归分析和时间序列方法。应用系统辨识理论介绍了最小二乘格式模型在空中交通流量预测中的应用，以全国为例，根据所建立的模型对飞机的年流量进行了预测，并与回归分析方法做比较，说明了该方法的有效性。     

基于灰色理论的飞行事故率和事故症候率预测

基于灰色预测理论,给出了飞行事故率和事故症候率预测分析的新方法。分析结果表明,采用灰色预测理论对飞行事故率和事故症候率进行预测分析,可以得到满意的预测精度,从而为民用航空器运营管理提供决策依据。     

高温合金松弛过程回归分析方法

基于线性过程回归分析理论,建立了高温合金应力松弛过程回归分析方法,给出了松弛过程的回归方程和高置信水平、高可靠度的单侧置信下限曲线.高温合金松弛过程回归分析方法可以将应力松弛过程作为一个整体进行回归分析,充分利用了不同时刻剩余应力试验数据间的纵向信息,具有信息量大、精度高的特点.而且当试样数量较少时,传统方法得到的剩余应力置信下限曲线可能会发生畸变,而该方法则可以避免这一现象的发生.工程应用表明,在试样数相同的情况下,该方法比传统方法具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可减少大量试样.      

线性异方差回归分析

提出了线性异方差回归分析方法,从而可以通过散点试验测定高置信度、高可靠度的性能曲线。该方法不但适用于线性异方差情况,而且文中还将其推广到了一般异方差情况。与传统的成组试验法相比,该方法既可节省大量试件,又具有更高的精度。     

三参数幂函数回归分析

本文给出了一种三参数幂函数回归分析方法。根据该方法, 可以通过散点试验测定高置信度、高可靠度的三参数幂函数性能曲线。它不但适用于异方差情况, 而且与传统的成组试验法相比, 既可节省大量试件又具有更高的精度。      

连续分布百分位值和百分率的区间估计和假设检验

提出了一种对连续分布百分位值和百分率(或可靠度)进行区间估计和假设检验的理论与方法。并对Weibull分布、对数正态分布、极值分布等常用的两参数分布和三参数分布进行了详细讨论。该方法不仅适用于完全数据,而且还适用于不完全数据和无失效数据。     

区间数据整体估计方法

提出了一种区间数据整体估计方法, 给出整体分布参数的最佳线性无偏估计量及其协方差矩阵, 得到了正态分布、Weibull分布等位置-尺度分布族区间数据百分位值和百分率的置信限估计.该方法可以将不同条件下的试验数据作为一个整体进行统计推断, 将传统的只适用于完全数据的回归分析推广到工程中常见的区间数据的情况.      

正态分布百分位值和百分率的置信限和容忍限公式

建立了正态分布置信限曲线方程,给出了其百分位值和百分率的置信限公式和容忍限公式。该公式对完全数据、不完全数据和无失效数据均适用,并且可综合利用当前数据和经验数据。     

二维升降法

 提出了一种二维升降法,该方法不仅适用于极小样本情况,而且还可以综合利用以往积累的试验数据和当前的试验数据来预测敏感性变量的百分位值（安全疲劳极限、安全冲击强度等）和百分率（可靠度、破坏率等）。与传统的只能利用当前试验数据的升降法相比,其可利用的信息量有了大幅度增加,所以,在精度相同的情况下,可以节省大量试件;而在试件数一定的条件下,又能提高预测精度。还给出了一个对比实例。     

截尾数据异方差回归分析

提出截尾数据异方差回归分析方法,将传统的只适用于同方差和完全数据的回归分析推广到异方差和截尾数据的情况。文中建立了异方差回归方程,给出回归系数和标准差的最佳无偏整体估计及其协方差矩阵。详细讨论了正态分布、极值分布、威布尔分布情况下的线性异方差回归分析,给出其回归曲线和百分位值的置信限。对于异方差问题目前工程上只能采用成组试验方法,因此试验量很大;本文方法与之相比则能很好地解决这一问题,在试样数相同的条件下具有更高的精度,而在精度相同的情况下,可以节省大量试样。      

Heteroscedastic regression analysis method for mixed data

The heteroscedastic regression model was established and the heteroscedastic regression analysis method was presented for mixed data composed of complete data,type-Ⅰ censored data and type-Ⅱ censored data from the location-scale distribution.The best unbiased estimations of regression coefficients,as well as the confidence limits of the location parameter and scale parameter were given.Furthermore,the point estimations and confidence limits of percentiles were obtained.Thus,the traditional multiple regression analysis method which is only suitable to the complete data from normal distribution can be extended to the cases of heteroscedastic mixed data and the location-scale distribution.So the presented method has a broad range of promising applications.     

定时截尾数据回归分析方法

提出定时截尾数据回归分析方法,建立定时截尾数据回归方程,给出回归系数和标准差的最佳无偏整体估计、百分位值的点估计及其置信限估计.详细讨论了工程中常见的极值分布、Weibull分布、正态分布以及一般位置-尺度分布场合下定时截尾数据的回归分析问题.该方法可以充分利用截尾时刻的试验信息,并将各个状态下的定时截尾数据作为一个整体进行统计分析,具有信息量大、精度高的特点,从而可以在试验时间、经费等有限的情况下对产品进行高精度的寿命预测和可靠性评估.     

截尾数据线性回归分析方法

提出一种新的回归分析方法,建立了截尾数据回归方程,给出回归系数和标准差的最佳无偏整体估计及其协方差矩阵。文中详细讨论了工程中最常见的正态分布截尾数据一元线性回归分析,给出其回归曲线的置信限和百分位值的置信区间估计,并将该方法推广到极值分布和威布尔分布的情况。传统回归分析只适用于来自正态分布的完全数据,对于截尾数据或威布尔分布数据则无能为力,目前工程上只能采用成组试验方法,结果导致试验量很大。本文方法能够很好地解决上述问题,与成组试验法相比,在试样数相同的条件下具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可以节省大量试样。