基于优化最小二乘支持向量机的襟翼趋势预测

将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于飞机襟翼状态趋势研究。首先,通过分析飞机襟翼故障与襟翼动作耗时参数的关系,提出了利用动作耗时趋势来确定该系统未来状态的方法。然后,使用最小二乘支持向量机建立耗时回归预测模型,采用最终预报误差(FPE)准则确定回归模型嵌入维数,提出了自适应网格搜索法,优化最小二乘支持向量机的建模参数,从而实现比现有方法精度高,泛化性能好的预测模型。训练和测试样本取自飞行数据记录系统(QAR)中译码襟翼参数值。与神经网络模型的比较实践表明,该方法具有实用价值。     

机器人预见控制方法的研究

提出了一种机器人高精度路径控制的有效方法－－以面积误差作为评价函数的预见控制方法。该方法从目标路径与实际路径之间的面积误差评价函数值最小化观点出发，运用逐次最优化原理来求取最优预见控制输入，它的特点是在每一采样时刻都要更新反馈系数和预见前馈系数，由于这些系数都是离线计算，因此并不影响实时控制速度，最后，通过实际机器人仿真，结果表明，该方法对于满足机器人高速度、高精度的要求是行之有效的。     

基于模糊神经网络的某型直升机可靠度预测

为了实现某型直升机可靠度准确预测,建立了基于自适应模糊神经网络的可靠度预测模型。该模型以故障间隔时间为输入,以可靠度为输出,通过模糊神经网络自适应训练获得适合直升机可靠度预测的故障间隔时间隶属函数。对模型进行检验取得了较好的仿真结果,与应用RBF神经网络进行可靠度预测相比速度更快,同时预测精度提高了98.4%。     

数值模拟方法对NASA CRM模型阻力预测的影响

在复杂工程外形的数值模拟中，网格类型、规模和分布、湍流模型、数值格式等都会不同程度影响模拟结果。如何评估这些模拟方法对模拟结果的影响，并识别对模拟结果影响较显著的因素，对于CFD的发展方向有积极的借鉴指导意义。为了综合研究不同因素对商用运输机外形阻力预测的影响，以AIAA第六届阻力预测会议外形NASA CRM为研究对象，同时考虑了网格、湍流模型、无黏通量格式和体心梯度求解方法等因素对阻力预测的影响。分析中采用枚举法和正交试验设计两种方法，并使用了基于聚类分析的定性敏感性分析方法和基于Mckay主影响分析的定量方法，识别出对阻力预测影响较大的因素，这为数值模拟方法的发展指明了方向。     

液压泵污染寿命预测技术研究

利用污染敏感度建模理论,建立液压泵污染敏感度分析模型.采用污染敏感系数来描述液压泵的污染耐受程度.结合实际情况推导得到液压泵的污染寿命预测公式,并对某型定量液压泵进行了寿命预测.绘制出液压泵污染耐受曲线,为液压泵的设计和系统构建提供了有效的依据.     

飞机空调系统频发故障模型构建及预测

利用时间序列算法,对飞机空调系统故障进行预测研究。该算法基于数据处理后集成到SAS系统中的飞机空调系统故障序列,利用SAS/ETS模块相应命令检验该序列为平稳非白噪声序列,在此基础上对有限多个模型进行相对最优化选择后构建自回归移动平均(ARMA)预测模型。最后,将该模型应用于某型飞机空调系统故障实证研究及短期预测中,分析结果表明,该方法在飞机空调系统故障短期预测中的效果良好。     

基于变量集结预测控制的四旋翼无人机控制器设计

针对四旋翼无人机路径跟踪问题，设计了一种基于变量集结预测控制的控制器。首先以四旋翼无人机状态空间模型为基础建立预测模型；接着设计控制器时采用分段集结的策略把控制量集结成三段优化序列以减少优化计算量，并降低优化保守性，为了进一步加强系统稳定性，控制器引入终端代价函数和终端约束；最后用四旋翼无人机的动力学模型作为被控对象进行仿真验证，结果表明：该控制器能使四旋翼无人机在三轴方向均能实现一个良好的路径跟踪效果。与传统方法相比，这种基于变量集结的预测控制策略能够减小在线优化量，更适合四旋翼无人机飞控芯片的应用。     

2015航空维修领域的五大技术趋势

<正>1移动技术的应用将成为常态饱受热议的移动技术将会在航空维修领域中发挥重大的作用。同时,作为信息系统的一部分,各种移动应用(APP)与移动设备的整合将在维修全领域取得更大的进步。在维修过程中应用移动设备将成为常态,工程人员通过移动设备上的APP可随时获得所需的信息,而不必从穿行于停机坪与办公室之间或者排队通过终端机获取相关信息。新一代移动设备搭载的APP,将极大地提高维修、工作效率、降低费用,避免操作的复杂性。2增材制造技术初显投资回报     

基于寿命包线的飞机典型搭接结构腐蚀疲劳寿命预测

针对飞机在腐蚀环境下服役的寿命预测问题，开展了某型飞机机身壁板搭接结构的腐蚀-疲劳交替试验。基于试验结果和飞机结构寿命包线理论体系，建立了该型飞机机身壁板搭接结构在不同服役地区、不同飞行强度下的寿命包线，并基于寿命包线对其剩余寿命进行了预测。通过开展验证试验，将试验结果与计算结果进行对比，发现预测误差为17.4%。说明结构寿命包线是飞机典型搭接结构寿命预测的有力工具，其预测结果是飞机服役过程中检修周期及寿命管理的一项重要参考依据。