基于量子粒子群和流形学习的分类方法及其在发动机故障诊断中的应用

针对测量参数存在的非线性、参数间的耦合性以及噪声干扰,将量子粒子群算法引入到流形学习的参数选择中,结合径向基神经网络,提出了一种故障诊断方法。邻域个数和约简维数是流形学习中的关键问题。结果表明:该方法首先利用量子粒子群算法优选邻域个数、约简维数和径向基函数的参数,再利用等距特征映射(ISOMAP)对原始参数进行非线性降维,提取其低维流形特征,从而进行故障分类。结果表明:该方法能够有效地对发动机各种复合故障进行分类,精度达到97.33%,量子粒子群优于基本粒子群优化的分类结果;其分类精度明显优于主元分析(PCA)、核主元分析(KPCA)方法,且有很强的抗噪能力。     

无人机市场发展趋势分析

无人机的发展、使用已有超过90年的历史。经历了20世纪漫长的萌芽期和酝酿期之后,无人机在21世纪初的数次局部冲突中发挥了重要作用,这一产业正在迎来高速成长期。     

基于流场仿真的涡扇发动机清洗系统参数优化设计

给出了某型涡扇发动机的清洗方式、时机及清洗系统初始设计参数;利用流场仿真验证技术,对清洗系统进行了仿真验证和参数优选,结果表明:清洗液与空气的质量百分比不大于3%时,喷入清洗液不会影响风扇的稳定工作;300μm左右的液滴用于清洗综合效果较佳;在系统其他参数相当的情况下,喷嘴喷雾锥角越大,液滴对风扇进口的径向覆盖越好;无...     

一种基于蚁群优化的粗糙集属性约简方法

针对基于智能优化算法的属性约简方法存在的问题,在扩张矩阵概念的基础上,将属性约简问题转化为几何路径寻优问题,通过改进最大-最小蚂蚁系统(MMAS)算法,提出了一种基于蚁群优化的粗糙集属性约简方法,给出了相关参数的定义和详细算法流程,在UCI数据集上测试了该算法,结果表明了算法的有效性.     

基于数值模拟的印制电路板低透锡率焊盘焊接温度分析

部分印制电路板通孔焊盘与接地层连接,手工焊接过程中接地层散热严重,焊点透锡率不足。为解决此问题,通过ABAQUS软件计算多层印制板手工焊接普通焊盘、低透锡率焊盘的温度分布情况,分析整板预热对温度及透锡率的影响。分析结果显示,未预热状态下低透锡率焊盘的镀铜层散失热量约为普通焊盘孔的4倍,低透锡率焊盘孔非焊接面温度为125～126℃,远低于锡铅共晶焊料熔点(183℃);预热85、100、115℃情况下低透锡率焊盘非焊接面温度分别提高至171.5、179、187.5℃。模拟与实验结果表明,整板预热85～115℃可有效改善通孔焊盘透锡率、提高焊点服役可靠性。     

轻型战斗机市场前景分析

在当今战斗机重型化发展的大趋势下,轻型战斗机早已失去了主战机型的地位。然而。目前全球50多个国家和地区尚装备有轻型战斗机,其中大部分是20世纪80年代以前交付的老旧机型,这个可观的市场值得关注。中巴联合研制的“枭龙”也同样面临机会和挑战。     

复合材料层压结构铺层顺序优化设计特征提取算法

受在感知过程中抓住主要特征的启发,结合复合材料层压结构优化问题的特点,借鉴遗传算法、蚁群算法等模拟进化优化算法的流程,提出1种"特征提取"的优化算法。根据目标函数值f(→Xj)(j=1,2,…m)的大小,对相应的m个设计变量向量→Xj=(x1,j,x2,j,…,xi,j,xn,j)(j=1,2,…m)进行排序;在一定的"背景噪声"S下,根据"特征提取"指示向量P提取群组中较优方案的共同特征,生成m个新的设计变量→X′j。算例验证表明,所提出的算法是有效的。     

人工神经网络在某型航空发动机故障诊断中的应用

介绍了神经网络在航空发动机故障诊断中的应用 ,给出了利用神经网络方法进行航空发动机故障诊断的方法和步骤及需注意的关键问题 ,并利用神经网络方法诊断了加力泵不供油故障     

人力资源管理、企业文化与航空公司重组

在航空运输企业兼并重组过程中,应以人力资源管理和企业文化为导向,逐步导入资产重组,通过输出文化来转移技术力量,通过运用有效的人力资源管理和企业文化聚合形成新的竞争优势     

3D飞行音效仿真系统设计技术研究

针对3D飞行音效仿真系统的特点与系统需求,提出了3D飞行音效仿真系统的详细设计方案,从硬件设计与软件设计两个方面详述了此方案,重点对3D飞行音效仿真技术实现原理与实现方法进行了阐述。通过测试,证明该系统满足了任务需求、优化了系统架构,具有很强的移植性和扩展性。