Integration of high-fidelity model of forward variable area bypass injector into zero-dimensional variable cycle engine model

Forward Variable Area Bypass Injector (FVABI) is one of key components which contributes to modulate the cycle parameters of Variable Cycle Engine (VCE) under various operation conditions. The modeling method of zero-dimensional FVABI was reviewed and its deficiency was analyzed based on FVABI flow characteristic. In order to improve the accuracy of VCE performance simulation, the high-fidelity modeling method of FVABI was developed based on its working characteristics. Then it was coupled with the zero-dimensional VCE model and the multi-level VCE model was built. The results indicate that the geometric and aerodynamic parameters can affect the interaction between the two airflows and the zero-dimensional FVABI model is too simple to predict the component performance accurately, especially when the FVABI inner bypass is chocked. Based on the performance curves for single bypass mode and the regression model of multi-scale support vector regression for double bypass mode, the high-fidelity model can predict FVABI performance accurately and rapidly. The integration of high-fidelity FVABI model into zero-dimensional VCE model can be done by adjusting iterative variables and balance equations. The multi-level model has good convergence and it can predict VCE performance when the FVABI inner bypass is chocked.     

面向地震应急响应的松耦合研判模型管理机制

由于面向地震应急响应系统(EERS)的研判模型有其自身特点,传统决策支持系统中模型管理方法并不能较好地满足其管理需求。提出一种面向地震应急响应的松耦合研判模型管理机制(LC-MM),包括3个部分:(1)研判资源建模环境,由研判模型描述/控制语言(MDCL)和数据源描述/控制语言(DSDCL)组成;(2)研判资源协同交互框架,该框架分为4层,主要包括应用环境上下文App_Context、模型调用者Model_Invoker和数据通道Data_Channel 3个Agent组件;(3)研判资源协同交互协议,该协议将研判任务、研判模型和数据源的紧耦合关系分解为上述Agent组件之间的协同交互关系。实际应用表明,LC-MM能够有效屏蔽研判资源的异构性,提高EERS的可扩展性、动态适应性以及平台无关性,能够较好地满足EERS中研判模型的管理需求。     

三站点备件供应保障关系建模与分析

就建模层面而言备件相关的现有研究在考虑横向保障时存在一定的不足。本文选取三站点组成的备件供应保障系统作为研究对象,通过引入站点间的备件供应保障关系实现了将站点间备件纵向保障和横向保障的综合考虑。运用定量化的概率值表征站点间的备件需求关系,基于库存平衡理论建立了应得备件数量、初始库存量、可用库存量和备件短缺数之间的关系表达式。在建立单站点库存平衡方程的基础上,又依据三站点间的供应保障关系联立得到了三站点备件延期交货量方程组。对方程组解的情况进行了分析,在确定其解唯一性的基础上基于压缩映射原理给出了方程组的迭代求解方法。对于简单示例进行了计算,验证了模型的正确性和求解方法的有效性。     

转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.      

基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测

研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。     

基于Q-GERT的装备维修保障流程仿真模型

在分析流程仿真主要建模仿真方法特点的基础上,针对维修保障流程的特点,运用Q-GERT对装备基层级维修保障过程进行了建模,并给出了具体的仿真算法,仿真分析了不同维修保障资源配置下的资源利用率、任务成功率等指标,为装备基层级维修保障资源的优化配置提供决策支持,仿真结果证明该方法的实用性和可行性。     

基于PHM技术的导弹维修保障

为解决传统导弹维修保障方法所存在的问题,加快军队信息化建设,提出了基于PHM技术的导弹维修保障方法。分析了不同维修方式、导弹维修保障及信息化建设与PHM技术的关系,利用PHM技术并结合决策支持的思想,建立导弹健康状态的信息管理系统,初步分析了系统的基本结构组成,并结合实际提出了一些需要重点解决的问题。     

导弹技术保障资源均衡优化的遗传算法求解

针对导弹技术保障资源均衡优化的需要,建立了优化模型;然后设计了遗传算法和优化程序对模型进行求解,并采用专门的修复算子对交叉和变异过程中产生的非法个体进行处理;最后,对某导弹技术保障流程进行优化,使其资源配置更加合理,同时与Project 2003优化结果对比,验证了优化模型的可行性和有效性。     

基于二叉树支持向量机的装备故障诊断研究

本文提出了一种基于二叉树支持向量机的某型装备故障诊断方法,应用该方法构造了多故障分类器,并通过某型装备故障实例验证了该方法故障诊断结果的正确性,证明了该故障诊断方法具有良好的鲁棒性和推广性。     

引进装备备件可靠性及保障研究

介绍了备品备件的定义及分类,给出了引进装备的可靠性分析方法,基于装备的可靠性建立了装备备件的需求预测模型,用经济订货批量模型的原则设定了引进装备的订货方法,最后,介绍了装备备件保障软件。