基于GRA-IPSO-SVM的航材携行需求预测研究

异地执行飞行任务中航材需求的准确预测是做好携行保障的主要内容之一,为此提出灰色关联度（GRA）与改进的粒子群算法（IPSO）及支持向量机（SVM）相结合的航材预测方法。首先运用GRA 对航材携行需求的影响因素进行分析;其次引入活性因子和非线性惯性系数改进粒子群算法,并通过IPSO 对SVM 参数进行寻优;最后使用优化后的SVM 模型预测航材需求。结果表明：GRA-IPSO-SVM 方法预测结果的均方根误差比PSO-SVM 方法下降0.16,平均绝对百分比误差下降2.18%,且预测时间减少了0.7 s。     

弹道导弹线性制导方案改进方法研究

提出了一种对弹道导弹线性制导方案的改进方法，给出了该方法的制导方程和制导方程中各参数的具体算法，并分析了改进方法对提高导弹射击精度的增益。该制导方案保留了一般型线性制导方案可靠、简单的优点．基本消除了一般型线性制导方案的制导方法误差。     

GA-Based Model Predictive Control of Semi-Active Landing Gear

Semi-active landing gear can provide good performance of both landing impact and taxi situation, and has the ability for adapting to various ground conditions and operational conditions. A kind of Nonlinear Model Predictive Control algorithm （NMPC） for semi-active landing gears is developed in this paper. The NMPC algorithm uses Genetic Algorithm （GA） as the optimization technique and chooses damping performance of landing gear at touch down to be the optimization object. The valve＇s rate and magnitude limitations are also considered in the controller＇s design. A simulation model is built for the semi-active landing gear＇s damping process at touchdown. Drop tests are carried out on an experimental passive landing gear systerm to validate the parameters of the simulation model. The result of numerical simulation shows that the isolation of impact load at touchdown can be significantly improved compared to other control algorithms. The strongly nonlinear dynamics of semi-active landing gear coupled with control valve＇s rate and magnitude limitations are handled well with the proposed controller.     

基于六西格玛设计及改进遗传算法的直升机优化设计

本文研究了六西格玛设计方法和改进的遗传算法,并应用该设计方法对直升机总体参数进行了优化设计。采用优化设计后获得的直升机设计方案,由于受许多不确定性因素的影响,最后付诸实现时并不能保证得到像预先优化设计方案那样的结果。在改进的遗传算法实现最优化设计的同时进行六西格玛设计,可提高优化设计结果的可靠性和鲁棒性。本文以CH-47D纵列式直升机为优化算例,优化效果良好,结果可靠,表明本文方法切实可行。     

改型设计中飞机普通框一种设计方法

为了能够合理地降低飞机结构重量系数,针对飞机改进设计,以普通框为研究目标,通过对“敏度阈值”的改进,提出“敏度变阈值”概念,并与“约束补偿”策略结合而形成拓扑优化算法,来用于普通框的轻量化设计。以某一轻型小飞机的后段一普通框为例,拓扑优化结果表明：(1)等材料设计时,刚度提高40％;(2)等刚度设计时,材料用量减少30％。由此可以得出：(1)基于“敏度变阈值”的拓扑优化算法用于飞机普通框改进设计,是可行和有效的;(2)给出了一种具有可操作性的设计方法,用以实现框结构“等刚度”的设计思想;(3)所给出的方法易于飞机结构设计人员接受与掌握,并且方便地用于将来的框结构改进设计之中。     

精密时间间隔测量方法的改进

用于短时间间隔测量的量化时延法可显示较高的测量分辨力。然而 ,随着测量分辨力的提高 ,则需要更多的延迟组件和附加电路 ,这样不但设备的复杂度增加 ,而且还会产生附加误差 ,测量分辨力受到限制。提出一种改进方法 ,即在量化测量原理的基础上 ,利用细测与粗测相结合的方法来测量精密时间间隔。这种方法与CPLD相结合 ,可以在使用较少数量的延迟组件情况下 ,获得得 4 0 0ps的测量分辨力。     

基于改进SSD的风机叶片表面缺陷检测方法

针对无人机对风机叶片表面缺陷检测中出现的多尺度目标问题,本文提出一种基于改进SSD的风机叶片缺陷检测方法。以具有多尺度结构框架的目标检测模型SSD为基础,引入残差网络ResNet50作为其特征提取网络,用以获取更深层次的细节特征信息,从而提升缺陷检测模型的整体效果。在建立的风机叶片表面缺陷图像数据集下进行模型验证,结果表明,该方法的平均精确度mAP@.5为84.29%,与YOLOv3和RetainNet相比,对各类型缺陷的平均精确度分别提高了2.92%和8.69%,同时较传统SSD算法平均精确度提升了2.21%。     

战斗机综合作战效能评估的改进灰色关联模型

一机多能、功能复合是战斗机发展的一个重要趋势。为了评估战斗机综合作战效能,首先结合空空和空地作战需求,建立了效能评估指标体系;然后针对传统方法主观性较强的问题,并考虑到作战效能评估的灰色特征,采用较客观的灰色关联法,建立了战斗机综合作战效能评估模型。对于模型分辨系数取0.5不一定能使关联度具有明显区分性的问题,采用关联度的灰熵均衡度函数建模,优化分辨系数取值;而对于模型的等权不合理问题,则通过引入改进的综合权重、构造加权关联度计算式解决;最后,对采用本文模型、传统灰色关联度模型、LM神经网络模型针对6种机型的评估结果进行了对比分析,验证了所建模型的可用性和合理性。     

BA9916-Ⅱ/CCF300复合材料加筋板吸湿特性

为研究BA9916-II/CCF300复合材料加筋板的吸湿特性,在70℃/85%RH湿热环境中开展了吸湿实验,提出了基于厚度划分的Fick吸湿模型M_t=∑ni=1v_i[G_iM_(∞i)+M_(0i)(1-G_i)],并采用质量扩散模块进行了吸湿行为的有限元仿真。结果表明:提出的基于厚度划分的Fick吸湿模型能较好地描述该型结构的吸湿行为,具有较高的分析精度;但由于复合材料加筋板在吸湿后期存在阶段吸湿现象,Fick吸湿模型在该结构吸湿行为后期的描述上存在一定偏差;有限元仿真得到的吸湿动力曲线和水浓度分布结果验证了基于厚度划分吸湿模型的合理性,更好地还原了真实的吸湿过程与水分分布情况。     

基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法

特征识别是实施STEP-NC重要的一步，也是实现开放式、智能化和网络化STEP-NC数控系统的关键。本文提出了一种基于STEP和改进神经网络的STEP-NC制造特征识别方法。该方法首先在对STEP AP203中性文件进行几何拓扑信息提取后，基于边的凹凸性判断构建了零件最小子图。然后，将混沌算法、遗传算法与BP神经网络算法有机相结合提出了改进的BP神经网络。最后，通过将获得的零件模型最小子图信息数据输入到改进的BP神经网络，实现了对STEP-NC制造特征高效精准地识别。通过实例验证了该方法的有效性和可行性。