基于能量输入与耗散关系的机床一维轴热变形预报研究

通过分析一维主轴热传导差分模型,建立起基于反馈原理的机床能量输入、输出的热变形预报模型。并分别建立了一维和二维结构热变形预报模型,对比发现该模型具有较高的预报精度,由此预见其对预报整体机床热变形具有重要意义。     

基于ISODATA模糊系统的飞船落点选优方法

针对如何从基于分布式并行计算获得的数千个飞船返回过程预报落点中优选出＂最可能＂落点这一问题,在充分考虑以往返回落点计算的先验知识和最新落点信息的基础上,设计了飞船返回的自适应聚类模糊系统,采用含有时间因子的迭代自组织数据分析算法研究了返回舱落点优选方法。最后,利用＂神舟八号＂返回落点实测数据进行模型检验。计算结果表明,该方法的落点预报精度较传统选优算法的预报精度高50%以上,同时具有较好的稳定性,可为飞船返回搜救提供技术支撑。     

滚动轴承摩擦力矩的乏信息模糊预报

滚动轴承摩擦力矩的波动具有不确定性,属于概率分布与趋势规律都未知的乏信息系统.这阻碍了对轴承摩擦力矩的小样本分析与总体把握.为此,以模糊集合理论为基础,从小样本入手,建立了航天轴承摩擦力矩参数的经验概率密度函数及其模糊预报模型,并对摩擦力矩的均值上界和最大值上界进行预报.对HKTA和HKTB两种轴承摩擦力矩参数的试验研究表明,在99%～100%置信水平下,预报结果与试验结果之间的误差很小,最大绝对误差仅为0.081 1个设定单位,最大相对误差仅为10.165%,可以满足航天工程的要求.      

基于AMDAR的航路气象模型研究

提出了一种基于AMDAR的航路气象模型。该模型通过设置虚拟观测点和应用基于卡尔曼滤波的数值气象预报释用技术,融合AMDAR数据和世界区域预报系统（WAFS）发布的格点预报数据,有效提高了航路上气象要素预报的时空分辨率、精度和航路飞行效率。仿真试验表明,航路气象模型的预测性能显著优于目前使用的WAFS预报。     

基于T-S模糊模型的航空发动机模型辨识

提出了一种航空发动机的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型辨识方法,该方法通过最小二乘法辨识模糊模型的后件参数,通过反向传播法辨识模糊模型的前件参数,并实现了模糊模型结构的自适应优化。以航空发动机机载记录数据为依据,通过对输入输出数据的学习建立了航空发动机的T-S模糊辨识模型,通过该模型对机载记录数据的辨识,结果表明该模糊辨识模型具有辨识精度高、鲁棒性强、容错性好等特点。     

两种模型用于卫星钟差预报的性能分析

利用二次多项式和GM（1，1）灰色系统两种模型对GPS卫星钟差进行了预报分析。计算结果表明：在短期（1d）预报中，两者的预报误差在1ns量级以内；在长期（210d）预报中，灰色模型预报精度明显高于二次多项式模型预报精度，并且灰色模型长期（210d）预报Cs钟的精度高于Rb钟。     

航天器近距离接近伴飞相对轨迹预报与精度分析

描述航天器接近伴飞过程及其相对运动关系,分析相对轨迹预报的必要性和传统预报方法的不足,建立相对轨迹预报模型,并从模型误差和测量误差两方面对预报精度进行了分析;最后探讨了误差传播特点和规律。     

基于深度学习的太阳10.7 cm射电流量日值的中期预报

针对太阳10.7cm射电流量中期日值预报问题,采用深度学习方法,建立了一个典型的基于多层感知器模型的神经网络。该网络采用1个包含90个神经元的隐含层,实现了一种非参数的时间序列自回归模型。预报中不仅考虑历史日值,还考虑了历史预报误差。模型根据前27d的历史数据实现了未来27d的日值预报。通过对50多年数据的训练和试验分析,该方法在短期和中期预报上较传统方法的相对误差明显降低。特别是模型经一次训练后,参数可以完全固定,不同于以往研究参数需要每天滚动更新,大大简化了日常预报,同时极为有利于模型在其他相关应用中的推广。     

基于BDS-2/BDS-3联合处理的北斗超快速钟差预报优化策略

针对北斗卫星导航系统(BDS)钟差预报产品无法满足高精度快速服务需求的现状，提出了一种基于BDS-2/BDS-3联合估计的超快速卫星钟差预报优化策略。区别于传统两步法预报模型，利用稀疏建模方法一步求解所有模型项，并通过BDS-2/BDS-3星间相关性实现了模型系数解的增强；为进一步降低模型残差的影响，基于残差序列时空相关性，利用半变异函数重构了模型估计的权阵。为验证提出的钟差预报模型，设计了12套对比方案，实验结果表明：基于稀疏建模的钟差模型参数一步估计可略微提高钟差预报精度；通过引入星间相关性对随机模型进行精化，钟差序列一步建模可分别将BDS-2与BDS-3卫星钟差18h预报精度提升28.6%与27.2%；基于半变异函数建模的模型残差相关性提取，可实现BDS-2与BDS-3预报钟差精度8.0%与11.1%的提升。因此，提出的优化策略对当前北斗超快速卫星钟差预报产品精化具有重要意义。     

机载火警探测系统的改进研究

针对目前飞机货舱火警探测系统误报率高等问题,本文提出研究一种基于模糊信息融合理论的飞机货舱火警探测系统,同时利用温度传感器、一氧化碳传感器、红外烟雾传感器测试飞机货舱火警探测标的物,并将3种传感器所获得的温度、一氧化碳浓度、烟雾浓度参数信息进行模糊融合运算和决策处理,实现飞机货舱火警早期预报.验证结果表明,基于模糊信息...     

基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测

为了提高对航空发动机性能趋势预测的精度，提出利用支持向量机方法来预测表征发动机整体性能的参数一性能综合指数。建立了基于支持向量回归的一步及多步预测模型，利用该模型对性能正常衰退及性能异常发动机的综合指数分别进行预测，并与自回归(AR)模型的预测值进行比较。结果表明，基于支持向量机的预测模型比AR模型的预测精度更高，其四步预测精度由80．56％提高到88．51％。因此该模型尤其适合中、长期预测。     

基于模糊信息粒化和优化SVM的航空发动机性能趋势预测

提出采用模糊信息粒化(FIG)和优化的支持向量机(SVM)来预测航空发动机参数的变化趋势和变化空间。利用模糊信息粒化方法对性能参数进行粒化处理。以K CV验证误差最小作为优化目标,采用遗传算法(GA)实现支持向量机惩罚参数和核函数参数的自适应优化选择；训练SVM模型并进行并对模糊粒子非线性预测。利用某航空公司的某型航空发动机性能参数监测数据进行验证,结果表明:该算法可以有效实现航空发动机性能参数变化趋势和变化空间预测。在实例基础上分析了窗口大小对算法预测精度的影响以及算法多步预测的效果,得出算法最佳窗口大小为3个数据且算法3步以内预测误差小于10%。      

基于模糊聚类的模糊神经网络在非定常气动力建模中的应用

建立了一种基于模糊聚类的模糊神经网络模型.该模型利用模糊聚类技术确定系统的模糊空间和模糊规则数,利用BP算法调整模糊神经网络的权系数.应用该模型对某飞机模型做俯仰-滚转耦合运动的非定常气动力进行了辨识.结果表明,基于模糊聚类的模糊神经网络计算速度快,辨识结果与实验结果符合较好.用模糊聚类技术可以解决模糊神经网络的结构辨识问题,基于模糊聚类的模糊神经网络可以很好地用于复杂机动飞行的非定常气动力建模.     

航空活塞发动机大修成本的GM(1,1)优化预测模型

以某台Lycoming型航空活塞发动机2009年-2013年的大修费用为时间序列样本,对其进行准光滑检验和准指数规律检验,表明可以建立GM(1,1)模型。建立常规GM(1,1)模型,求得关联度、方差比、小误差概率等指标均为一级精度,但第7次预测的相对误差较大(5.22%)。为了得到较高预测精度,采用新陈代谢GM(1,1)优化模型,结果表明第7次预测的相对误差减小到0.18%,其余指标均保持一级精度。新陈代谢GM(1,1)模型适用于航空活塞发动机的大修成本预测。     

新型组合预测模型在空中交通流量预测的应用

民航运输业的快速发展使空中交通流量迅猛增加,如何准确预测未来的交通流量是关乎到行业资源高效分配、战略合理部署的一个重要问题。因此,国内外众多专家对空中交通流量的预测进行了大量研究．提出了诸多模型和方法。针对目前空中交通流量预测中存在的缺陷与不足,提出并建立了一种适用于民航的新型组合预测模型。将趋势外推法拟合的结果作为多元回归分析法的复合时间变量组,并利用主成份分析法实现了复合时间变量组与其他影响因素变量的有机结合,建立了趋势外推法和多元回归分析法的组合预测模型。以上海终端区的空中交通流量预测为例,借助SPSS数据统计软件进行研究分析,通过对预测结果的各项精度检验,与传统方法相比较,证实本预测模型的优越性。     

元件强度可靠性的模糊概率计算模型

首先建立了元件强度可靠性分析时基本变量只具有随机性而元件的安全失效状态含有模糊性时,元件的模糊失效概率Ｐｇｆ计算模型,也称广义概率计算模型,在此模型中给出了两种方法,即基本随机变量法和综合随机变量法;然后给出了基本随机变量具有随机模糊性时元件的Ｐｇｆ的计算模型,此模型中不论元件的安全失效状态是否具有模糊性,Ｐｇｆ均可以表示成条件概率     

利用粒子群支持向量机预测轴流压气机机匣壁面压力

建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法...     

基于模糊综合评判的航空备件需求预测

航空备件需求预测受多因素综合影响,且影响因素的历史数据是匮乏的。通过对航空备件需求特点的分析,建立影响备件需求的指标体系,结合专家经验和模糊层次分析法,得出影响因素的权重值以及隶属函数,运用模糊综合评判的方法进行预测。通过试验分析,验证了在一定误差范围内,应用该方法对航空备件的需求进行预测的有效性和优越性。     

基于神经网络的型腔电火花加工工艺效果预测模型

针对电火花加工的工艺特点及其复杂性 ,提出了一个基于神经网络的型腔电火花加工工艺效果的预测模型 ,可映射出电参数和加工结果之间的关系。计算机仿真结果显示了其良好的预测精度 ,最后分析了引起预测误差的原因