双小行星系统引力场建模方法研究

针对弱引力双小行星系统的引力场建模问题,本文采用复杂度和精度依次递增的球体–球体模型、椭球体–球体模型和改进的限制性椭球体–椭球体模型来进行引力场建模,并分别采用椭圆积分以及无积分环节、计算效率高的二阶二次球谐函数来表征引力势,从而比较精确地刻画双小行星系统和探测器构成的限制性全三体问题的动力学模型;针对双小行星系统1999KW4,对其不同的引力场模型进行了仿真研究,分别给出了不同模型下的等效势能函数曲面及零速度曲线,比较了不同模型下的平动点位置坐标偏差。结果表明,二阶二次球谐函数计算引力势的椭球体-椭球体模型计算精度高,复杂程度低,计算量更少,计算速度更快,能够较精确的对双小行星系统进行引力场建模。     

贝叶斯分类器在液体火箭发动机故障诊断中的应用

研究数据挖掘技术在火箭发动机故障诊断中的应用,利用两种典型的贝叶斯分类器——朴素贝叶斯分类器和TAN分类器对液体火箭发动机故障进行分类,对某型号液体火箭发动机的试车数据和仿真数据进行了故障诊断,结果和实际试车情况相符,从而验证了贝叶斯分类器可以应用于液体火箭发动机故障诊断。     

外关联规则挖掘

根据项集内项的关联性,现有关联规则挖掘算法可分为正关联规则挖掘和负关联规则挖掘两大类,它们反映的是项集内频繁项之间的关联性。通过对实际数据集的分析发现,一个项集可以划分成若干子项集,子项集内的项有较高的相关性,而不同的子项集相关性则较低,这意味着每个子项集与其外部的一个潜在因子间存在着关联,由此本文提出了外关联规则的概念,并基于因子分析和主成分分析方法,提出了外关联规则挖掘算法(FAAR),从而将项集内的关联规则挖掘外推到子项集和潜在因子集之间的外关联规则挖掘,扩展和丰富了关联规则挖掘的应用,在此基础上还可进一步发现它所蕴涵的正、负关联规则。     

基于模糊数据挖掘的网络入侵检测模型

提出了一个基于模糊数据挖掘的入侵模型.异常检测的一个主要问题是正常模式随时间变化.如果一个实际的入侵行为稍有偏差就有可能与正常的模式相匹配,而异常检测系统则无法检测到这种入侵行为.为解决这个问题,本文利用模糊数据挖掘技术建立正常模式,并用一组模糊关联规则表示.在进行异常检测时,利用新的审计数据挖掘当前模糊关联规则,并计算其与正常模式的相似度,如相似度低于规定的阈值,使其产生入侵警报.最后,文中利用遗传算法优化模糊成员函数来选择其参数.     

加工误差对压气机叶栅气动性能及稳定性影响的数据挖掘

为缓解加工误差影响评估过程中的"维数灾难",结合展向平均假设和基于高斯过程的Karhunen-Loève展开,提出了一种由法向加工误差导致的三维叶片表面几何不确定性降阶模型.通过给定加工误差分布的标准差函数求解几何不确定性降阶模型,并运用伪蒙特卡洛方法随机生成样本,最终训练人工神经网络预测了加工误差对高负荷直叶栅气动性...     

一种有效压缩频繁模式挖掘的算法

频繁模式挖掘的研究最近致力于在一个合理的容错范围内寻找有代表性的模式来压缩庞大的挖掘结果集.一种新型启发式算法AMSA(Approximating Mining based Simulated Annealing)被提出,其采用了模拟退火思想来保证有效性和压缩的质量.依据FIMI(Frequent Itemset Mining Implementations Repository)提供的公用数据集进行的实验结果也证明了这一结论.通过与FPclose算法和RPglobal算法分别进行了性能的比较,AMSA挖掘的结果集规模小于FPclose算法和RPglobal算法得到的结果集规模,特别是当支持度阈值很低时,RPglobal不可在合理时间内产生结果集,AMSA却可在合理时间内得出较精准的结果集.     

附着小天体的动态面鲁棒制导与控制方法

以精确附着小天体表面的任务为背景,提出一种基于扰动观测器(DOB)和动态面控制的附着小天体的制导与控制方法。根据探测器的初始条件与终端着陆条件规划了标称轨迹,并将引力场建模误差、参数摄动和外部干扰等视为总扰动,结合动态面控制和DOB设计了标称轨迹跟踪控制器。分析总扰动估计误差的渐进收敛性以及闭环标称轨迹跟踪控制系统的稳定性,并确定控制器参数选取条件。数值仿真结果表明,所设计的DOB可以有效地估计并抑制总扰动且闭环标称轨迹跟踪控制系统具有良好的稳定性和控制精度。     

应用数据挖掘关联技术研究温湿度 对冲击谱试验的影响

冲击谱试验随机性强,难度较大,必须了解环境温度、湿度对试验的影响。通过对数据预处理并建立冲击谱试验评价模型,应用数据挖掘中关联分析方法提取数据背后隐藏的有用知识,获得了温度、湿度对冲击谱试验各个调试因素的影响,并分析了其间存在的某种规律性,找出了适用于冲击谱试验的环境温度、湿度范围。研究结果可为今后的产品冲击环境试验提供有力的技术支持,进一步提高冲击谱试验的试验质量和试验中的产品安全性。     

数据挖掘分类方法在冲击谱试验中的应用

冲击谱试验随机性强,难度较大。文章利用数据挖掘中分类方法提取数据背后隐藏的有用知识,通过数据预处理、构建冲击谱试验数据仓库、决策树分析、评估比较,最终总结出一套针对不同产品、不同试验工况的冲击谱试验调试方法。这可为以后产品的冲击环境试验提供有力的技术支持,进一步提高冲击谱试验的质量和试验中产品的安全性。     

基于Web的PDM中数据挖掘与统计实现技术

介绍一种从PDM系统的海量数据中挖掘航天材料表面性能分布规律的方法,采用ASP嵌入VB控件技术,实现基于Web的数据统计,并形成统计图,可用于网络化制造的远程管理与决策。