小型航空活塞发动机喷油异常的故障诊断

针对小型航空活塞发动机出现的喷油异常故障,基于发动机的缸内压力和缸盖振动信号,采用一种变分模态分解和布谷鸟搜索优化支持向量机相结合的故障诊断方法对发动机喷油异常故障进行诊断。该方法使用变分模态分解对发动机的缸内压力信号和缸盖振动信号进行处理得到本征模态函数,对本征模态函数进行奇异值分解和能量特征提取,将缸内压力和缸盖振动的数据集输入布谷鸟搜索算法优化的支持向量机模型中进行训练和测试。结果表明:该方法较好地识别出发动机喷油异常的故障,其中缸内压力和缸盖振动信号的故障识别分类准确率分别为95.32%和92.47%,验证了该方法的有效性。      

基于启发式算法的网络可靠性分配方法

由于网络的结构特殊性,已有的经典可靠性分配方法难以直接应用.在AGREE(Advisory Group on Reliability of Electronic Equipment)方法的基础上,根据网络可靠性与部件可靠性的函数关系确定网络部件重要度,运用启发式算法逐步迭代实现了网络k/N端可靠性分配,解决了无法对网络应用串联模型开展可靠性分配的问题.以中国教育网(CERNET,China Education and Research Network)骨干网为案例,应用该方法实现了75%网络节点连通可靠性指标的分配,并进一步分析了迭代终止条件、网络可靠性指标要求等参数对分配结果的影响,通过绘制可靠性随时间变化的曲线证明了分配结果能满足网络可靠性指标要求,说明了该方法的正确性和适用性.     

搜索算法对有效独立法优化振动模态测量位置的影响

讨论了直接法、逐步累积法和逐步消除法三种不同搜索算法对有效独立法选取最优传感器测量位置的影响.以航空发动机某部件为实例,对有效独立法通过三种搜索算法选取的最优传感器测量位置的搜索结果,在模态相关度、测量点各阶能量和Fisher信息矩阵三个参数方面进行了分析、比较,结果表明逐步消除法能最有效地达到有效独立法的增大目标振型空间分辨率的效果.      

一种基于改进A*算法的三维航迹规划方法

采用了一种改进的网格A*算法进行了飞行器的三维航迹规划。将启发函数中的直线距离替换为折距,对其进行了改进。改进后的启发函数有效地减少了规划过程中扩展的节点数,从而减少了搜索时间,并且扩展节点时,只选择满足飞行器的飞行性能约束的邻点,减小了搜索空间。仿真结果表明,应用该规划方法,飞行器能够进行在线实时三维航迹规划。     

解大规模无约束优化的新有限储存对称秩1校正算法

提出了一个新的有限储存对称秩1校正算法,该算法把自适应调比对称秩1校正与有限储存、非单调线搜索技术相结合。算法中的下降方向由有限储存逆自适应调比对称秩1校正产生从而简化计算。将算法与著名的LBFGS进行了数值比较,结果表明,新算法能较好地解一类大规模无约束优化问题。     

基于改进共生生物搜索算法的空战机动决策

针对现代空战机动决策问题,提出了一种基于改进共生生物搜索（SOS）算法的空战机动决策方法。首先,分析了传统基本机动动作库存在的不足,对其进行了改进和扩充,设计了11种常用的基本机动动作;然后,综合考虑角度、距离、速度、高度和战机性能优势,构造了战机机动决策优势函数;最后,针对传统共生生物搜索算法在收敛速度、收敛精度以及局部最优上存在的缺陷,将轮盘赌选择方法、动态变异率和梯度思想引入到传统算法当中,对算法有效性和算法性能进行了仿真分析。仿真结果表明,改进的共生生物搜索算法在收敛速度、收敛精度以及跳出局部最优上更具优势,能够满足空战机动决策需求。      

监听时间对声纳浮标阵检查性搜索效能影响仿真

以方形声纳浮标阵检查性搜索为背景,研究了监听时间对声纳浮标阵搜索效能的影响,给出了仿真结果并对仿真结果进行了分析。基本结论为:声纳浮标阵的搜索效能随监听时间的增加而提高;只要开始监听,就可以取得比较高的搜索概率;监听时间的增加和搜索效能的提高不是简单的线性关系,而是大致可区分为快速提高期、平稳提高期和滞涨期3个阶段。应根据作战条件和作战要求合理确定监听时间。     

航空搜潜研究综述

综述了60多年来国内外航空搜潜研究的理论与运用实践;在此基础上,分析了航空搜潜研究存在的不足;指出了下一步航空搜潜要研究的重点和主要方向。     

面向维修性设计的民机产品拆卸序列规划方法

维修拆卸序列规划是产品维修性设计的重要内容。深入研究了面向维修性设计的产品拆卸建模方法,将民机产品分为部件模块与联接件两部分,构建了部件联接图模型,通过关联矩阵描述了部件模块与联接件的相互关系。分两步给出了民机产品拆卸序列规划方法:利用干涉矩阵确定部件模块的可行拆卸方向,以拆卸代价最小为目标,提出了基于有序搜索的民机产品部件模块的拆卸序列规划算法;考虑联接件的拆卸顺序,以拆卸工具更换次数最小为目标,提出了基于基因成对交叉与变异的遗传算法的完整拆卸序列优化方法。最后,结合某飞机前起落架系统给出了应用实例,阐明了本文方法的有效性。     

基于用户查询日志的查询聚类

基于用户查询日志提出了新的查询聚类算法.用户查询日志数据量大,比通常用于查询聚类的查询展现日志和查询点击日志更加稠密,不易产生聚类小的问题,但噪声多,不容易处理.为发现相似查询并减少噪声影响,同一用户同一时段的多次查询(共现查询)之间认为具有较高相似概率.在这一假设基础上,利用查询共现关系建立查询的邻居查询向量空间.将查询用邻居查询向量表示,邻居查询向量的相似度作为聚类中的查询相似度.应用改进的基于密度聚类算法完成聚类.实验证明,95 262个查询组成数据集上,聚类算法实现查准率79.77%、查全率48.21%,平均聚类大小达到51.