中航信与携程签署战略合作协议

近期,中航信与国内最大的在线旅行服务公司——携程共同签署了战略合作协议。根据协议,双方将在航空机票分销、酒店等多领域开展全方位的深入合作。     

《航空动力学报》征稿简则

《航空动力学报》是中国航空学会主办、北京航空航天大学承办的学术性期刊(月刊)。本刊坚持"创新性、实用性、科学性"的编辑方针,主要刊登航空航天发动机的原理与设计、气动热力学、叶轮机械、燃烧学、传热传质、强度与振动、自动控制、机械传动、实验技术以及热动力工程等方面的最新科技成果。     

高负荷压气机静叶根部叶型气动性能实验研究

为研究高负荷压气机静叶根部流动状态,抽取该静叶根部叶型并模化成为平面叶栅进行吹风实验,冲角变化范围为-6°~+6°、进口马赫数变化范围为0.5~0.7。对叶栅出口截面气动参数进行了详细的测量,结果表明:非正冲角时叶展中部节距平均总压损失系数小于等于0.036,尾迹宽度和总压损失峰值随马赫数变化均不明显,正冲角时尾迹宽度和总压损失峰值急剧增加;端壁处的压力梯度随马赫数和冲角的增加而增加;0°冲角下随马赫数的增大,出口叶展中部截面二次流动能系数增加,二次流动得到加强,高能量损失区域增大并且尾迹略有变宽。     

Y-8结冰喷水机改装设计与实现

受自然条件限制,在我国进行飞机自然结冰试飞难度大,对人造冰云结冰试验技术的需求显得越发迫切。以Y-8飞机为平台,通过方案设计、桁杆系统与气水系统研制、机上集成改装、地面试验和飞行演示试验等完成了国内首架结冰喷水机的研制,为开展人工模拟结冰试验奠定了基础。     

数字化技术在叶轮研制中的应用

本文通过分析归纳建立了一种叶轮数字化建模方法，并利用该方法成功实现了某型叶轮三维模型创建，同时也根据该数字化模型实现了模具数字化设计及其数控加工。     

PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.     

基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题，为进一步提高故障诊断准 确率，提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization，PSO)支持向量机 (Support vector machine，SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析，然后通过小波分解计算分形维数，再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis，KPCA）降低特征值维数，实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证， 获取了较高的故障诊断准确率，与其他方法进行比较，实验结果显示了本文方法的优越性。     

基于欠采样的零阶优化算法

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。