基于VISSIM的首都机场出租车上客方案比选研究

机场出租车上客区作为衔接机场交通和城市交通的一部分,其整体服务水平逐渐受到人们的关注。针对北京首都国际机场T3航站楼进行出租车上客区方案比选的问题,建立了基于VISSIM微观交通仿真的比选方法,提出小时通行能力、对环境影响和旅客感知三个评价指标,并根据仿真结果对备选方案做了综合评价。     

PI控制在空间相机精密控温上的应用

以某空间相机镜筒作为控制对象,建立了热分析模型,提出了基于积分分离式比例积分(PI)主动热控制的温度控制方法。积分分离式PI算法采用增量式计算、位置式输出,将输出的加热功率值转换为一个控温周期内的加热时间。以相机镜筒的热分析模型为基础,通过Ziegler-nichols参数整定方法获取积分分离式PI算法的比例参数和积分参数,利用热分析软件Thermal Desktop对空间相机镜筒进行了热分析,获取控温算法的控温性能。结果表明:积分分离式PI控制方法响应快,消除了稳态误差,较比例(P)控制具有更好的动、静态特性,适用于有高精度控温需求的主动控温设计。     

太阳、天空和海面自身辐射对海洋背景总体辐射影响分析

海洋背景的总体辐射受到太阳辐射、天空背景辐射和海洋自身热辐射的影响。在简化的海面辐射模型的基础上,对不同波段、不同天顶角和不同大气环境下太阳辐射的变化进行了比较分析;分析了在各个波段太阳光和大气对天空辐射的影响,着重分析了大气单次散射和多次散射太阳光的情况下天空辐射的变化;分析了大气窗内海洋自身辐射、路径上的辐射和海面反射天空、太阳辐射对红外探测器总体辐射的影响。结果表明,这些因素对海洋背景总体辐射具有较大的影响。     

鲁棒EKF在脉冲星导航系统中的应用

针对脉冲星导航系统的滤波问题,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法存在不能克服系统模型存在不确定性参数以及乘性噪声等缺陷,提出一种鲁棒EKF算法。首先,分析了状态预测误差方程和估计误差方程,利用统计学原理,得到了状态预测方差矩阵和状态估计方差矩阵计算等式。由于系统模型存在不确定性参数,状态预测协方差矩阵和状态估计协方差矩阵无法计算;因此,利用4个重要矩阵不等式,分析并找到预测方差矩阵和状态估计方差矩阵的上界。最后,利用状态估计误差协方差矩阵上界设计状态增益矩阵,使得状态估计协方差矩阵的迹最小。将该算法对脉冲星导航系统进行仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

柔性卫星角加速度轨迹规划与振动抑制方法

针对柔性卫星在快速机动过程中会激发柔性附件振动的问题,提出一种通过设计角加速度轨迹来抑制振动的方法。在存在振动频率不确定性的情况下,所规划的角加速度轨迹能够将残余振动幅值抑制在指定的范围内。类比不同幂次余弦函数激发的残余振动表达式,设计一种含有多个待定系数的角加速度曲线,并根据残余振动幅值对待定系数进行约束,从而求解出所有的待定系数。这种设计方法改进了余弦函数抑制低频振动需要增加较大机动时间的问题。相比输入成型方法,所规划的轨迹光滑,增加的机动时间较短,对高频振动有着更好的抑制效果。     

航空直喷发动机缸内混合气形成的试验

基于航空活塞式基础样机的结构特点,自主研制了单缸低压直喷全透明光学发动机,并利用高速摄影对缸内混合气形成进行试验研究.分析了不同燃烧室形状、燃油启喷时刻以及发动机转速等条件下低压直喷发动机缸内的混合气形成规律.研究结果表明:新设计的偏心碗型活塞顶面能够有效地引导燃油喷雾形成向燃烧室顶部卷吸的运动,从而使得燃油液滴聚集在双侧火花塞附近;燃油喷射时刻对混合气形成影响很大,当进气门开度较小且活塞与上止点距离较为适中时喷射燃油,混合气形成质量最好;进气运动较强烈时,发动机转速提高会加速燃油液滴的蒸发,但同时活塞顶面对喷雾的引导作用被削弱,混合气形成质量变差;当进气运动变弱时,发动机转速提高会增强活塞顶面对油束的作用,即引导作用变强.      

Aero-engine fault diagnosis applying new fast support vector algorithm

A new fast learning algorithm was presented to solve the large-scale support vector machine ( SVM ) training problem of aero-engine fault diagnosis.The relative boundary vectors ( RBVs ) instead of all the original training samples were used for the training of the binary SVM fault classifiers.This pruning strategy decreased the number of final training sample significantly and can keep classification accuracy almost invariable.Accordingly , the training time was shortened to 1 / 20compared with basic SVM classifier.Meanwhile , owing to the reduction of support vector number , the classification time was also reduced.When sample aliasing existed , the aliasing sample points which were not of the same class were eliminated before the relative boundary vectors were computed.Besides , the samples near the relative boundary vectors were selected for SVM training in order to prevent the loss of some key sample points resulted from aliasing.This can improve classification accuracy effectively.A simulation example to classify 5classes of combination fault of aero-engine gas path components was finished and the total fault classification accuracy reached 96.1%.Simulation results show that this fast learning algorithm is effective , reliable and easy to be implemented for engineering application.     

启发式算法在大飞机设计中的应用综述

主要介绍了神经网络系统、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、支持向量机几种启发式优化算法(Heuristic Optimization Algorithm,HOA)在大飞机设计领域的发展和应用现状,对比分析了算法在航空工程设计上的优缺点,展望了启发式算法的发展方向,为大飞机设计提供了宝贵的理论和经验。     

应用快速多分类SVM的航空发动机故障诊断方法

提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多类分类,用各类数据中心代表该类数据,通过自组织特征映射神经网络(SOFM)进行聚类,把类中心之间距离较近的数据归为同一个子类进行训练,得到H-SVM层次结构。其次,在训练H-SVM中的二元分类器时,应用相对边界向量(RBV)代替全部训练样本,在保持分类精度几乎不变的条件下大幅度减少了训练样本数,使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短。在分类数据混迭较为严重的情况下,新算法先剔除混迭的异类数据,再计算RBV,并且把与计算的RBV距离小于一定数值的样本都选择来训练SVM,保证了RBV的合理性,防止了关键数据的丢失,有效提高了分类精度。针对一个航空涡喷发动机5类复合故障的分类进行了实例仿真,总的故障分类正确率达到91.2%,二元SVM的训练时间最多只有原来的16.20%;当训练样本总数达到7500的大规模情况下,根据本算法,约减后的样本数量只有原来的3.05%。仿真结果表明,提出的算法有效、可靠,容易实现。