基于聚类分析和灰色模型的固体火箭发动机价格模型

通过对定性影响固体火箭发动机的单价因素进行修正,进行了相关分析和聚类分析,并提取了少量且有代表性的变量作为其价格模型的参数,通过建立灰色模型作为发动机价格的预测。实践表明,这种方法具有较高精度,平均残差百分比绝对值为1.61%,适合小样本单价的建立。     

一种卫星对地观测需求分析方法

针对卫星对地观测任务需求分析方法研究的复杂性和迫切需要,文章通过把文本化的卫星观测需求编码成数值向量的形式,提出需求之间的相似度度量方法。进而基于无监督学习的相关理论和算法,给出向量化表示的需求聚类算法。同时为了能在二维平面直观展示分析高维需求数据,在引入需求之间距离计算方法的基础上介绍了高维数据的降维算法,并且通过测试数据验证了算法的有效性和可行性。通过把繁杂的需求信息转换成高维空间向量,能大大降低分析人员对领域专业知识的依赖,提升需求分析的效率和科学性。     

基于合成特征参数的雷达信号聚类分析

针对截获的雷达辐射源脉冲数据提出了一种基于特征参数合成的聚类算法。算法利用全脉冲数据的特征参数,通过对每一个特征参数的分选计算出该参数的加权系数。通过加权系数对每一个特征参数的加权得到合成的特征参数,并利用合成参数对脉冲进行聚类。仿真试验表明该算法能够实现对信号的聚类分选,采用编码的方式有利于降低噪声的影响。     

民用飞机健康诊断大数据应用研究

该文对面向飞机健康诊断的几种大数据技术进行了综述。并行聚类分析方法可以抽取飞机维护系统并行计算机的基本特征,形成飞机各系统历史数据的抽象计算模型;而针对全机状态监控参数中如何从大量飞机参数中挖掘出有价值的信息问题,参数场域挖掘技术发挥了很大的作用;然而在实际应用过程中,经常会遇到多种复杂的故障,这些故障通常具有复杂的非线性关系,而要确定这些非线性相关规则,需要依托大数据技术确定相关的关系;而对于由某一部件失效形成飞机级联故障的链式效应,可利用可视化数据挖掘技术,描述故障数据,结合人类视觉感知能力,加强数据结果处理。     

基于统计学的旋转火箭发动机喷管热结构分析

以某型号固体火箭发动机喷管为研究对象,基于统计学聚类分析方法,研究了该型号喷管内流场、温度场及应力场对旋转的响应。采用流动-传热-热结构的顺序耦合方法,得到了各转速条件下的稳态流场及瞬态温度场、应力场情况。将流场、温度场、应力场原始数据标准化并构造关系矩阵,再通过聚类分析,将结果分别划分为类间差异明显的5类。由于喷管结构与旋转的耦合作用,流场与温度场及应力场聚类分析结果均存在差异。温度场与应力场聚类分析结果一致,说明旋转产生的离心力对喷管应力情况影响不大,热应力仍是该型喷管应力的主要来源。分别研究各类别中任意工况的应力情况,可得到不同战术指标下喷管热应力特征,提高了该型号喷管设计水平。该分析方法得到了统一的变化规律,可有效降低实验成本。另外,对于具有旋转特征的发动机喷管工作过程中的故障诊断、失效行为等的预示有指导意义。     

应用聚类方法的多卫星无源时差定位算法

为了提高卫星定位系统的容错能力和鲁棒性,应用聚类方法提出了一种适用于多卫星的无源定位算法。依据三站时差定位原理,将每3颗卫星编成一组,用每组中的卫星分别对地面目标进行三站时差定位;再利用聚类方法融合估计目标的位置。仿真结果表明,此算法定位精度及稳定性优于传统的三站时差定位法和最小二乘法,可减少信息的不确定性,有助于提高系统的定位效果。     

模糊聚类方法在PIO探测中的应用

用于驾驶员诱发振荡(PIO)探测的特征参数可以有效地反映出PIO时飞机在频域和时域的特征,利用模糊逻辑方法对特征参数进行辨识可以有效地识别出是否发生了PIO.模糊逻辑方法中的隶属函数直接反映了特征参数的特点,其设计决定了是否能有效地对PIO进行识别.为了设计有效的隶属函数,根据特征数据的特点采用球壳型模糊聚类算法对数据...     

密集烘烤过程中烤房叶间风速指标的灰色关联聚类分析

在烘烤过程中,密集烤房内部不同位点的风速之间密切又复杂.为确定风速指标间的关系,测定了密集烤房内405个风速值,对15个风速指标进行了灰色关联聚类分析.结果表明：当聚类临界值为0.8时,15个风速指标可被聚为2类;当聚类临界值为0.7时,15个风速指标可被聚为1类.通过分析,密集烤房内部同一平面不同位点的风速差异较小,可视为均匀一致,密集烤房能够保证装烟室同一层烟叶整体上均处于同样的变色和干燥环境下,从而能够在理论上保证其烟叶相同的烘烤质量.     

基于证据理论的航空发动机早期故障诊断方法

在分析航空发动机早期故障特点和数据融合的基础上,将证据理论应用于发动机故障征兆级别的数据融合中,提出了构造基本信任指派函数的方法,从而得到了更准确的早期故障征兆.在此基础上,应用模糊聚类分析方法,依据最大隶属度原则得到发动机早期故障源.该方法考虑了发动机早期故障征兆不明确、不精确、不肯定等特点,应用模糊测度来表示征兆,更符合发动机早期故障的实际情况.