基于数据驱动的非合作航天器姿态估计与预测方法

针对临近操作对非合作航天器的相对导航问题,考虑角速度测量缺失以及视觉特征丢失,提出了一种融合乘性扩展卡尔曼滤波和姿态预测的框架,实现了对非合作航天器的姿态估计和预测。采用惯性参数对状态向量进行了扩维,在缺少角速度测量的情况下预估了非合作航天器的姿态和相对转动惯量的比值。基于函数拟合和神经网络分别设计了两种姿态预测方法,解决了传统方法误差随时间累积的问题,有效减少了计算成本。最后,通过数值仿真验证了滤波估计和姿态预测算法的实时性和准确性。     

基于群体进化策略的电磁态势预测

针对战场电磁态势预测问题,基于群体智能优化算法的可靠性与全局性等特点,提出了一种利用融合Cholesky因子更新的CMAES算法优化的RBF神经网络方法,利用在CMAES算法中添加Cholesky的秩-μ更新来提高算法的速度和准确度,提高网络学习的效率与预测精度。仿真实验验证了该方法可以有效提高电磁态势的运算速度与精度。     

轮盘低循环疲劳寿命预测方法研究及试验验证

针对轮盘低循环疲劳载荷非对称及其主要寿命区限,提出了一种简化的Walker应变寿命预测模型,在寿命预测中考虑了轮盘危险部位数目的影响.进行了GH4133材料轴向应变控制的低循环疲劳试验;设计了涡轮盘低循环疲劳试验件,在旋转试验器上进行了涡轮盘的高温低循环疲劳试验.结果表明:轮盘低循环疲劳寿命预测方法是有效的,对试验涡轮盘的寿命预测精度在2倍散度以内.     

基于预测的计算网格负载平衡研究

计算网格中负载平衡有着重要的作用和显著的效果.预测节点性能是实现动态负载平衡的关键,本文首先引入预测网格节点性能的指数平滑算法,讨论了平滑系数的选取方法.然后设计一个负载平衡实验,实验证明使用基于该预测算法的动态负载平衡与静态负载平衡和不使用负载平衡时任务执行效率有明显的提高.     

基于数据预测的静电除尘器闪络故障恢复策略

静电除尘器除尘效率极大地取决于电场电压输出,其控制关键在于电场发生闪络故障后的电压恢复策略。经典闪络故障恢复方法,如三线法、二线法,大多通过设定较长的低电压运行区间或设定输出电压上限实现电压输出控制,前者平均电压输出过低,而后者对电场特性的变换适应能力不足。为克服上述方法的不足,本文提出一种基于支持向量回归数据预测的方法,通过对临近故障电压的分析,推测出当前电场可能的闪络故障电压,并以此为基础,对二线法进行改进。4组不同工况的对比实验结果证明,本文方法不仅保留了三线法的环境自动适应能力,而且提高了系统的平均电压输出,其优越性得到验证。     

无稳定状态颤振的单变量极值搜索算法仿真

针对无稳定状态颤振的单变量极值搜索算法限制条件较为严格的问题,利用平均化方法构造了平均化系统并证明了算法的稳定性,给出了系统参数的选取条件。以微喷十字粱实验系统为例进行应用仿真研究,说明无稳定状态颤振极值搜索算法可减弱系统颤振,改善算法稳定性和准确性。     

F-35战斗机的状态预测与健康管理系统

为了实现在1993年立项之初确立的经济可承受性设想,F-35战斗机在研制过程中全面贯彻实施自主式保障(AL)方案。状态预测与健康管理(PHM)系统是F-35战斗机AL方案的核心关键技术,它是当前战斗机上使用的机内自检(BIT)和状态监控能力的进一步拓展。PHM技术在F-35战斗机项目上的应用备受关注。     

天波干扰态势预测系统设计与实现

对短波干扰的电磁态势进行实时的预测,可以更好地配置干扰资源,掌控干扰效果.分析了天波干扰态势预测的现实需求,给出了天波态势预测方法步骤,并提出预测软件架构设计.