新型组合预测模型在空中交通流量预测的应用

民航运输业的快速发展使空中交通流量迅猛增加,如何准确预测未来的交通流量是关乎到行业资源高效分配、战略合理部署的一个重要问题。因此,国内外众多专家对空中交通流量的预测进行了大量研究．提出了诸多模型和方法。针对目前空中交通流量预测中存在的缺陷与不足,提出并建立了一种适用于民航的新型组合预测模型。将趋势外推法拟合的结果作为多元回归分析法的复合时间变量组,并利用主成份分析法实现了复合时间变量组与其他影响因素变量的有机结合,建立了趋势外推法和多元回归分析法的组合预测模型。以上海终端区的空中交通流量预测为例,借助SPSS数据统计软件进行研究分析,通过对预测结果的各项精度检验,与传统方法相比较,证实本预测模型的优越性。     

基于内模原理的涡轴发动机状态反馈控制方法

某型涡轴发动机全权限数控系统采用了状态反馈控制方式.根据内模原理, 引入伺服补偿器, 使设计的控制系统不仅具有较强的鲁棒性, 而且在用于指令跟踪时能消除稳态误差;根据性能指标要求设计了状态反馈控制器, 从而提高控制系统的品质.与目前的PID控制方式相比较, 半物理模拟试验结果表明该控制方式有显著的性能改进.      

行政自由裁量权的道德边界

行政自由裁量权的正确行使,不仅离不开法律控制,而且需要设立道德边界。行政自由裁量权的道德边界,由行政主体在行政自由裁量中应当遵循的道德原则所构成。这样的道德原则主要有:平等裁量原则、公正裁量原则和据实裁量原则。行政自由裁量的道德原则,内化为行政主体的道德信念,就可以使行政主体自觉地控制其自由裁量行为。而公众舆论对于行政自由裁量过程的道德监督,则是实现行政自由裁量的道德原则内化的外部条件。     

转子扭转振动测量的新方法

创立了一种测量转子扭转振动的新方法。该方法通过设计专门测扭装置直接提取和分析由转子扭振转化的动应变信号从而获知转子扭振特征,并利用电阻应变计的空间对称结构,实现了信号的加强、补偿以及多通道冗余功能。实测结果表明,该方法具有准确性好、灵敏度高、安装简易、操作方便的特点,是一种具有广泛发展前景的转子扭振测量新技术。     

多传感器组合导航系统的改进多尺度滤波算法

多尺度滤波算法在多传感器组合导航系统中已得到成功应用，然而该算法用到多个时刻的量测向量，导致算法计算量过大，并影响系统的实时性。针对上述问题，首先利用分块技术与小波变换将时域内描述的系统原始状态方程转换为块状态方程，然后将实时得到的当前时刻的量测向量表达为块状态向量的形式，最后结合常规卡尔曼滤波技术与序贯滤波的思想，提出了一种改进的多传感器组合导航系统多尺度滤波方法。将该算法应用于GPS/SST/SINS多传感器组合导航系统，仿真结果验证了该算法不仅具有较好的实时性，而且相对于传统算法,系统的定位精度提高1倍以上。     

复杂微通道内对流传热的场协同及熵产

利用场协同和熵产原理研究了针肋宽度、凹穴宽度及雷诺数(Re)对凹穴和针肋组合式微通道内对流传热特性的影响,分析了微结构强化传热的本质原因,并对微通道的综合性能进行了评价。结果表明,增大针肋和凹穴宽度能够显著减小传热协同角,提高流场和温度场的协同程度,有利于强化对流传热,但局部漩涡会使流动协同角减小,增大微通道压降;增大针肋宽度能够提高能量利用效率,从而强化传热,但同时导致流动熵产率增大;适当增大凹穴宽度能够减小传热熵产率,但凹穴宽度过大会导致传热不可逆性和流动摩擦均增大;综合考虑泵功、相对针肋宽度和相对凹穴宽度,提出了预测热阻的经验关联式;当相对针肋宽度为0.2,相对凹穴宽度为2时,微通道的热阻最小,综合性能最好。      

基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断

针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题，提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征，构建高维故障特征集；采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简，提取出低维、敏感故障特征；应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别，判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比，ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势；与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较，ISSL-Isomap方法降维效果最佳；所提方法的故障识别率达到100%，具有一定优越性。      

基于PEV准则的不确定随机多目标规划问题求解

为解决独立变量的不确定随机多目标规划问题在传统求解中存在分析不全面等问题,在期望值-方差准则下提出了一种新的求解方法。基于机会理论,引入不确定随机变量,在此基础上提出了不确定随机多目标规划问题;引入不确定随机变量的序关系,利用变量间的序关系把不确定随机多目标规划问题转化成不确定随机单目标规划问题,并通过期望值-方差准则把不确定随机单目标规划问题转化成确定的单目标规划问题进行求解;通过理论推导证明,在新准则下转化后的问题得到的最优解是原不确定随机多目标规划问题的有效解;最后,通过对无人机情报侦察监视任务分配问题的求解,利用改进的萤火虫算法求得有效飞行序列,验证了所提方法的可行性和有效性。     

用最大值原理求某无人机的最优上升轨迹

为改进某无人机飞行性能，应用最大值原理求解无人机在垂直平面内的最优上升轨迹，推导了无人机最经济爬升所满足的极值方程；并用此方程和最快爬升极值方程这两类目标函数求解了某无人机的最优上升轨迹，计算结果表明，经优化后的爬升轨迹可以节省燃油，延长无人机的续航时间或快速爬升到预定的终点高度具有较好的性能收益。     

圆柱厚壳混合状态等参元的半解析解

本文给出圆柱壳问题混合状态方程的一种强有力的半离散半解析方法－混合状态等参元，它沿壳厚方向未作任何位移及应力分布假设，采用状态控制方程给出解析解答，与通常壳体元相比减少了未知量数目，提高了计算效率。