基于支持向量回归机的航材周转件需求预测

将机器学习应用于航材库存管理之中,提出了基于支持向量回归算法的航材周转件需求预测模型。将聚合处理后的周转件月需求数据分为训练集和测试集,以训练集为输入,选取核函数和模型参数,对支持向量回归机进行训练。应用训练完成的支持向量回归机,以测试集对模型进行验证,预测结果证明了模型的有效性。     

经济先发地区居民收入对幸福感影响的实证研究——基于非参数、半参数及分位数回归方法

选择经济先发居民为研究对象,通过构建半参数及分位数回归模型,系统研究绝对收入、相对收入、期望收入等变量对幸福感的影响,我们发现:绝对收入对幸福感有显著的正相关关系;相对收入对高学历者影响不显著,但对低学历者影响显著;绝对收入对幸福感越低者的影响越显著;相对收入对中低幸福感群体影响显著,每周工作时间对低幸福感群体影响显著且强度大,但对高幸福感群体的影响力在降低。     

基于广义回归神经网络的传感器故障检测

为了研究航空发动机试验中精确数学模型未知的多传感器故障诊断问题,采用基于广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)组的故障检测方法,提炼出传感器之间的约束关系和故障规律,构建了一组多输入多输出GRNN,用于估计传感器输出,与测量值生成残差,通过与门限值比较判断可疑传感器,找到神经网络组中的具有最小可疑传感器数的GRNN。采用可疑传感器的估计信号做为重构信号交叉验证其它GRNN。通过验证即可确定可疑传感器为最终故障传感器。为了控制神经网络的回归精度,将多输入多输出神经网络分解为多个多输入单输出网络。通过仿真数据验证了该方法用于传感器故障检测的可行性。     

一种基于非线性回归的载人航天器密封舱内在轨噪声分析方法

文章提出一种载人航天器密封舱内噪声非线性回归通用分析方法,可基于地面噪声试验测得的数量较多的数据样本和在轨噪声测试获取的少量数据样本,建立密封舱内位置–在轨噪声的数学模型。经验证该模型能够较为准确地拟合密封舱内在轨噪声水平,从而为开展载人航天器的降噪设计、优化噪声仿真模型和验证降噪措施效果提供数据支持。     

通用语视角下的大学英语语音多元化教学探究——以《新标准大学英语视听说》为例

利用言语变体实验技术测试某民航院校大学管制专业二年级学生共165位学生对13种英语口音变体的辨识能力和语言态度,结果显示在辨识能力方面,中国学生对东北腔英语的熟悉程度最高。在语言态度方面,被试对中国东北腔口音的认同度却很低。被试语言能力和语言态度之间的不一致暴露出中国高校传统的本族语语音教学模式的局限性。本文以《新标准大学英语视听说》为例实行英语语音多元化教学:对于英式发音和美式发音,要求学生系统掌握两者的差异,确保自己被人听懂;对于典型的英语口音变体则运用通用语共核理论指导语音教学,要求学生掌握属于通用语核心范畴的语音现象,确保自己能听懂别人。     

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。     

基于冲击特征提取的旋转机械智能故障诊断

针对齿轮、轴承故障，提出了基于冲击特征提取胶囊网络的旋转机械智能故障诊断模型。在胶囊网络的构架基础上，将原始故障振动信号作为输入，通过构造首层小波核卷积层，针对性提取冲击故障特征，提高深度学习网络特征提取的可解释性。在小波核卷积层之后扩展一层卷积层，强化首层小波核卷积层提取的特征，将强化的特征经初级胶囊层、数字胶囊层输出分类结果，从而构造了“端到端”的小波卷积胶囊网络模型。通过对各层提取的特征可视化分析，证明了该模型对故障振动信号的冲击特征具有良好的提取能力。3个不同实验平台的数据集验证结果表明不同故障类型、不同故障程度的齿轮及轴承的识别精度最高可达到100%，并具有良好的泛化能力。     

增材制造燃油喷嘴特征件磨粒流抛光研究

燃油喷嘴的增材制造在缩短制造周期、降低制造成本以及提升合格率方面具有明显优势,但是喷嘴内流道表面的光整处理成为打印工艺亟需突破的关键技术难题。对增材制造燃油喷嘴内流道特征件进行磨粒流四因素抛光试验,结果表明在本文的试验条件下,磨粒流抛光可有效去除表面黏粉、球化现象,改善表面台阶效应;通过优化计算获得了磨粒流抛光的最优工艺参数,经试验验证,喷嘴内流道表面粗糙度Ra由9.10μm降至2.70μm。     

基于Ansys Fluent的近场翼尖涡数值模拟与分析

为了进一步研究飞机远场尾涡,提供网格分配及湍流模型的参考,并为整机模拟提供必要的参考依据,通过基于Ansys Fluent的数值模拟方法,研究了NACA0012机翼的近场翼尖涡流场,采用有限体积法求解不可压缩雷诺平均Navier-Stokes方程,其中雷诺应力项分别以S-A和Realizable k-ε模型封闭,模拟了近场翼尖涡卷起的过程,分析了机翼表面压力以及涡核参数,包括轴向涡量、涡核位置、涡核粘性等,并与风洞实验结果进行了对比。结果分析表明:基于局部O-网的六面体网格,RKE模型要优于S-A模型,与实验值更为吻合。