基于灰色补偿反步法的机动指令跟踪控制

基于三自由度飞行动力学模型和运动学模型,提出了一种带有灰色补偿的反步(Back-stepping)控制方法,以实现某些预定的战术机动动作。首先,将飞行动力学模型和运动学模型分解成3个轴方向的相对简单的子系统;然后,针对3个子系统采用反步法分别设计出模型中没有干扰时的控制律,并采用GM(0,N)预测模型对不确定部分的模型参数进行辨识,进一步根据估计出的参数设计灰色补偿控制律;最后,根据3个子系统设计出的控制律解算出同时满足3个子系统渐进稳定的控制输入,这样使得整个系统渐进稳定。仿真结果表明,GM(0,N)预测模型能精确预测不确定模型参数,该算法能够高效实现预定的战术机动动作。     

一种考虑各向异性的DD6单晶高温合金低周疲劳寿命预测方法

为研究DD6单晶合金低周疲劳性能,准确预测其低周疲劳寿命,基于循环损伤累积(CDA)寿命模型,引入取向系数,提出一种考虑晶体取向的CDA寿命修正模型,并对DD6单晶合金试棒进行了760℃低周疲劳试验。利用CDA寿命修正模型与Coffin-Manson寿命预测模型对试验数据进行分析、比较得到:DD6单晶合金低周疲劳性能[001]取向最优,[011]取向次之,[111]取向最差;CDA寿命修正模型在各晶体取向寿命预测分散性皆优于Coffin-Manson寿命预测模型,具有更好的预测精度;CDA寿命修正模型综合考虑取向相关系数对各取向低周疲劳寿命的影响,具有更广泛的适用性。     

采用CARMH模型的广义最小方差自校正控制器全局收敛性

在一种新的预测模型的基础上，建立了一般的广义最小方差自校正控制器，并证明了当辨识算法采用随机逼近法时的这种自适应算法的全局收敛性，从而为这种新型模型的进一步应用提供了一定的理论依据。     

基于灰色评价模型的枢纽机场之间延误影响分析

随着民航事业的高速发展,航班量逐年剧增,导致了大面积航班延误、延误波及现象频繁发生。采用灰色预测方法,选择全国流量较大的五个机场为研究对象,确定评价指标,建立评价样本矩阵,计算出灰色权向量和权向量,得到五个机场的指标评价值以及评价对象北京首都机场的综合评价值。通过对综合评价值的分析,可以得到各个机场对于首都机场延误的影响程度,可依此优化机场的进离场航班顺序,最大程度上减少五个机场对于首都机场的延误影响,提高首都机场的运行效率。     

基于PLS的大型客机价格预测研究

大型客机的定价是否合理直接关系到其市场占有量和能否取得商业成功.以波音和空客干线飞机的相关数据和价格为样本,基于偏最小二乘回归分析法(Partial Least Squares,PLS)建立了大型客机的价格预测模型.利用该价格预测模型,结合等工程价值比修正,对国产大型客机C919的价格进行了预测,并对上市时间和产量对价格的影响分别进行了计算分析,给出了价格随时间和产量的变化趋势.对C919的上市时间、产量和定价等决策问题具有一定的指导意义和参考价值.     

基于国民经济发展规划的飞行培训规模预测模型

飞行培训需求是航空运输生产的派生需求,航空运输业与国民经济又有着紧密内在联系.本文以国民经济发展规划为依据,综合考虑航空运输市场容量、飞行劳动生产率、飞行员劳动强度、飞行员培养周期、飞行员人数存量变化等等变量,构建一个针对航空运输航线飞行员养成培训规模的预测模型.利用1978-2004中国民航统计数据,运用EVIEWS计量工具,对"十一五"和"十二五"期间我国飞行员需求缺口和飞行培训规模进行预测.     

一类回归分析预测模型及其应用

提出了一类回归分析预测模型，这类模型将多项式和一些简单的数学函数相乘．得出分两步求解模型中待定参数的近似方法，简化了待定参数的求解过程。给出了这类模型的应用实例，结果表明：同一些简单函数构成的模型相比，这类模型具有较好的预测能力。     

基于双层K近邻算法航站楼短时客流量预测

航站楼离港客流量在短时期内呈现准周期性规律变化,易受航班计划、天气等多种因素影响,表现出复杂的非线性特点。为了实现航站楼短时客流量的准确预测,在传统K近邻（KNN）算法基础上增加了航班计划状态模式匹配方法,以航班计划包含的多维属性作为特征选取相似历史运营日作为预测基准向量,建立基于航站楼短时客流量预测的双层K近邻模型。通过实例分析,与ARIMA模型和传统K近邻模型等进行比较,证明双层K近邻模型预测误差更小,精度更高,模型拟合度相对传统K近邻模型提高了8%~10%,为航站楼短时客流量精确预测提供了一种新的解决思路。      

基于出行链的电动汽车充电行为影响因素分析

随着电动汽车的快速发展,大规模电动汽车充电将给电力系统规划和运行带来不可忽视的影响,研究电动汽车的充电行为及其影响因素,并实时预测潜在的充电行为越发迫切。基于北京市私家电动汽车的历史车联网数据,引入出行链的概念,综合电动汽车充电过程和放电过程的数据,从实际出发考虑影响电动汽车充电行为的多种潜在因素,并通过logistic回归模型分析确定了显著影响充电行为的因素。分别基于单一和多个显著影响因素建立电动汽车充电行为的预测模型,预测结果表明,基于多个显著影响因素的模型准确率更高,且对晴天的预测效果更好。研究成果将有助于优化电动汽车的充电行为,进而提高电动汽车的充电效率。      

C/SiC材料主被动氧化烧蚀机理及计算方法研究

基于热化学平衡方法建立了任意比例C/SiC材料的主被动氧化烧蚀模型，开展了C/SiC材料氧化烧蚀机理的计算研究，并基于典型材料烧蚀试验结果进行了充分验证。计算结果表明，C/SiC材料的氧化烧蚀特性取决于表面温度、氧分压以及组分等因素，可能会出现主动氧化和被动氧化两种破坏机制，目前的烧蚀模型能够预测出任意比例C/SiC材料两种氧化烧蚀机制的转换过程；SiC含量对C/SiC材料的氧化烧蚀特性有明显的影响，随着SiC含量的提升，主/被动氧化转换临界分压会减小，材料的抗氧化性能越好；但当材料均处于主动氧化阶段时，SiC含量越高材料的无量纲烧蚀速率越大，材料的抗烧蚀性能减弱。