基于DSAS算法的直升机贴地飞行在线航迹规划

通过改进优化传统A*算法,利用动态稀疏A*搜索(DSAS)算法在线设计了直升机贴地飞行轨迹.该算法采用逆向搜索方式规划航迹,在遇到新生探测威胁时,只需局部调整受到影响的航迹,减少了重新规划的范围,提高了搜索效率.此外,在生成节点时考虑了直升机性能及飞行约束,优化了搜索范围;并且根据影响贴地飞行航迹性能的各种因素,设计了航迹代价计算方法;利用层次分析法结合专家分析计算得到最优代价权值.仿真结果表明,该方法在线设计的飞行轨迹能够较全面地满足避障、贴地功能,相比稀疏A*搜索(SAS)算法节省了计算时间.     

多机场协同决策进离场航班排序模型及算法研究

多机场终端区内的航线网络错综复杂,来往同一方向的航班会共用一个交接点,航班的起飞降落不仅要考虑各方向航空器的运行间隔和各受限单元容量的限制,还需着重考虑交接点的间隔限制.基于终端区多机场多元受限情况,建立了终端区多机场协同决策进离场航班排序模型,并设计了递归遗传算法.首先以各机场为单位采用遗传算法进行航班排序,得出各机场延误时间最小的排队序列,之后将各机场航班在交接点处进行聚类并排序,再将各交接点的排队序列反推回各机场,运用递归算法不断优化各机场的航班序列,在保证安全运行的基础上,最终得出各机场的航班排队序列.仿真结果表明,该算法优化效果显著,各机场的总延误时间减少了48.2％,可有效缓解多机场航班延误.     

基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测

针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步～10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。     

基于离散粒子群算法的航空发动机总装工艺优化方法

为了提高航空发动机总装工作的效率与质量,加强对总装工序和总装机件的管控,量化不同总装人员工作任务量,提高发动机总装的一致性和可追溯性,提出了1种发动机总装分区优化方法。以改进的2进制粒子群算法为基础,平衡了发动机总装各区域的工作内容,最小化各总装区域的工作差异,增强了每个区域装配机件的关联度,提高了总装工作的并行度,从而提高了装配质量。以某型发动机总装区域划分工作为实例,通过上述算法进行了总装区域划分,量化了所有装配区域每一工序的具体装配内容,减小了不同装配区域间的机件差异,杜绝了缺件、剩件等装配问题。     

面向一体化计算的整体式液体冲压发动机建模及性能评估

为发展冲压发动机性能工程预估方法,建立了面向一体化计算的整体式液体冲压发动机性能计算模型,并使其兼容基团贡献算法,提高了拓展性。利用模型分析了冲压发动机在攻角0°～6°、高度0～18km、马赫数2.0～3.5、余气系数1.0～2.9范围工况多维度连续变化下,比冲、推力系数和燃油质量流量的速度-高度特性、高度-节流特性、节流-速度特性以及攻角特性。研究结果表明:性能计算模型可在一体化计算条件下、基团贡献算法允许范围内,不依赖试验数据对冲压发动机性能预估,计算结果与技术参考值相比相对误差均小于14%。推力系数和比冲具有基本一致的速度-高度特性和相似的高度-节流特性,受燃气组分影响,推力系数和比冲的节流-速度特性差异明显。燃油质量流量的变化规律不同于比冲和推力系数,在进入平流层后呈现折缓趋势,而呈现连续性,速度越大、高度越低、余气系数越小,燃油质量流量越高,反之则越小。引入攻角以后,攻角越大,比冲和推力系数越低,进气道起动马赫数越高;攻角-起动马赫数曲线小范围内近似线性,攻角超过5.6°非线性加剧。     

风扇/压气机周向模态识别中传感器角度偏差的影响

基于任意角度压缩感知(CS)方法分析了传感器安装角度偏差对风扇/压气机周向模态识别重构的影响,设计了一套自适应角度优化程序修正重构误差。利用数值试验探究了传感器角度偏差和数量对周向模态重构结果的影响,研究表明:当角度偏差等级为2.5%时,平均重构误差达到10%以上,若保证重构误差基本不变,将传感器数量从7个增加至25个,仅可以将角度偏差等级放宽至4%。而采用小生境微种群遗传算法进行自适应角度优化,在20 dB信噪比下,通过自适应角度优化可将角度偏差等级从2.5%放宽至10%,降低了传感器安装的精度要求。成功优化了一款冷却风扇在前三阶叶片通过频率下的主要周向声模态重构幅值。自适应角度优化算法有效提升了基于压缩感知的风扇/压气机周向模态重构可靠性。     

基于混合遗传算法的航班串优化模型研究

分析了飞机排班调度中航班串的编制优化问题，并针对该问题建立优化模型，模型主要考虑了航班串编制时关于航站衔接的要求及过站时间的限制。同时，为求解所建立的模型，构造了一种基于精英选择策略的自适应遗传算法．通过使用实际航班数据对模型进行仿真研究，证明了模型及算法的可行性、     

基于截尾概率-非概率混合模型的可靠性优化算法

针对工程中截尾概率变量与非概率变量同时存在的情况,给出一种新的截尾概率与非概率混合可靠性模型。在该混合可靠性模型基础上,按照可靠性指标(RIA)法给出双层嵌套可靠性优化模型,并采用改进搜索策略后的ST-Powell优化算法在外层搜索设计变量的最优值,内层采用能保证收敛的改进的有限步长迭代法求解混合可靠性指标。数值算例表明,改进搜索策略后的ST-Powell优化算法的全局寻优性得到显著提升;改进搜索策略后的ST-Powell优化算法与改进的有限步长迭代法相结合求解双层嵌套混合可靠性优化模型的正确性得到验证,且对于非线性程度较高的极限状态函数同样能够得到满足截尾概率与非概率混合可靠性模型指标要求的最优解,并对工程结构算例具有很好的适应性。     

数字水印防伪技术的研究和应用

本文采用数字水印技术,研究和开发了一种新的证件制作与检测方法技术体系,防伪性能高、识别准确快速。该项技术可广泛应用于证件和产品的防伪,具有极高的理论价值和实用价值。     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.