飞机复杂系统故障诊断的灰色粗集推理方法

传统的复杂系统故障诊断规则不易获取且方法单一,不能满足系统维护要求.文中全面考虑复杂系统诊断的数据来源,用灰色关联理论降低系统复杂性并通过粗糙集约简数据的思想实现灰色粗集推理.基于灰色粗集推理方法实现了故障诊断规则的获取,并通过实例验证方法的可行性,结果明显优于神经网络算法,可有效提高诊断效率.     

基于改进型BP神经网络模型的飞行事故预测研究

飞行事故预测是预防飞行事故的有效途径.对飞行事故进行准确、可靠的预测,定量描述出安全形势的演变情况,可以为上级机关正确决策提供可靠的分析基础,直接为空军安全管理和决策提供服务. 飞行事故与导致其原因之间呈现多因素、复杂的非线性关系,难以用传统的预测函数模型描述.     

灰色关联法在保障性评价中的应用

灰色理论是现代工程领域解决数据不确定性和数据量不足问题的有效方法,该文给出了用灰色理论评价装备保障性的一般方法和步骤,并在传统灰色理论的基础上稍作了改进,从待评方案的各个指标值中选出一组最优值作为理想的参考方案,这样更符合客观实际。通过实例分析,这种方法计算简便,可操作性强,有实际应用价值。     

基于灰色关联理论的要地防空威胁评估模型

在进行要地防空作战中,对空中目标的威胁程度进行排序,是我歼击航空兵适时恰当进行空中截击和火力分配的前提。文中在对要地防空态势进行分析的基础上,建立了基于灰色关联理论的要地防空威胁排序模型,并给出了一个具体的应用实例,实例表明该模型是可信的。     

基于区间灰色不确定语言的工作类型优化方法

针对飞机维修任务工作类型优化过程中的模糊与灰色问题,采用区间灰色不确定语言变量建立工作类型的评价指标和决策模型,提出了军机维修任务工作类型优化方法。对优化方法进行了实例分析,工作类型排序结果和数据对比结果验证了优化方法的可行性与有效性。在某军机上对优化方法进行了工程应用,完成192项初始维修任务工作类型优化,应用结果表明了该优化方法具备良好的工程应用价值,可有效提升工作类型合理性。     

神经网络宽度对燃烧室排放预测的影响

为研究神经网络宽度对航空发动机燃烧室排放预测的影响，基于录取的全环燃烧室排放试验数据，构建了以燃烧室进口空气温度、进口空气压力、供油流量和油气比为输入，CO和NOx排放指数为输出的神经网络预测模型，确定了最优网络宽度。结果表明，存在一个最优的网络宽度值，使得神经网络预测模型的拟合优度和预测精度达到最佳，本文最优的网络宽度为24。通过拟合优度、误差分析和敏感性分析验证了构建的神经网络模型的准确性和泛化性。基于最优网络宽度的神经网络预测模型能够很好地挖掘输入参数与排放指数之间的映射关系，可作为给定工况参数下燃烧室排放预测工具。最后，基于敏感性分析，结合燃烧物理机理和试验现象对构建的神经网络可解释性进行了探讨。     

基于改进灰色模型的遥测变量预测方法

针对现有灰色模型预测方法进行遥测变量预测时所存在的建模精度、外推能力依赖于生成序列光滑程度的问题，提出一种能够显著提高模型预测精度的改进算法。该算法以光滑比概念为基础，提出了一种改进序列光滑度的综合变换函数，并且通过严格的理论证明和实测数据试验分别验证了采用该方法，不但使得变换后的建模数据较采用传统幂函数平滑方法、线性函数平滑方法以及对数函数平滑方法具有更好的光滑程度，而且通过引入可调参数使得算法具有更大灵活性和更广的适用范围。     

科技综合实力评估指标与数学模型

运用灰色系统原理和德尔菲法，建立了省级区域科技综合实力评估指标体系。在灰色定权聚类模型的基础上，提出了一种基于三角白化权函数的评估模型。