Delta并联微操作手运动学的矢量法分析

利用矢量运算的方法,分析了三维平动Delta并联微操作手的运动学特性.基于雅可比矩阵的可逆性,研究了Delta并联机构的正逆运动奇异性问题. 研究表明,微操作手的雅可比矩阵中存在灵敏参数,灵敏参数的大小及方位影响着位移输入与输出间的关系;利用矢量运算方法进行运动学奇异性问题分析更为简洁和直接.     

基于BP算法的液压泵在线状态监测及故障诊断

以液压泵振动信号的５个时域信息；峰值，峰峰值，均方根值，方差和波形系数作为最小诊断参数组合，用ＢＰ神经网络进行信息融合，提出一液压泵的神经网络在线状态监测及故障诊断系统。     

极区中层惯性重力波的VHF雷达观测

本文采用ＳＯＵＳＹＶＨＦ雷达１９８７年６月在挪威Ａｎｄｏｐｖａ（６９°Ｎ，１０°Ｅ）的观测数据，研究中层惯性重力波的传播特征．几个周期为数小时的准单色波例子，在垂直方向上有确定的相位移动，表明它们是惯性内重力波．通过分析波相关的流体速度东向和北向分量的变化，获得水平传播矢量的大小和方向，它们与中层高度上典型的观测值一致．同时还观察到三个等相面上行的惯性重力波，其速度偏振椭圆是逆时针旋转的．波相关的扰动速度为１５－４０ｍ／ｓ，说明在中层存在强烈的向下的能量传输．估算出它的运动学参量，周期为数小时，垂直相速度在０．ｌ—０．６ｍ／ｓ之间，垂直波长约为６．０ｋｍ．     

飞机瞬时敏捷性研究

介绍了评价飞机敏捷性的衡量标准,提出瞬时敏捷性的一种估算方法,建立了这种估算方法的数学模型．最后通过估算方法对两种飞机进行了敏捷性计算和分析,得出满意的结果。     

推力向量控制方案及计算

本文归纳推力向量控制的主要方案,着重介绍摆动喷管、流体二次喷射方案的计算思路和结果.摆动喷管中的流场计算要考虑导弹偏摆对所产生的惯性力的影响;所得壁面压力畸变图说明,它是一个三维流场.在摆动喷管设计中要将铰链力减至最小,流体二次喷射的侧向力通过“等效实体模型”,用爆炸波的解来计算.     

曲线保凸光顺拟合中的支持向量回归模型

几何逆向工程中的光顺曲线重构问题本质上属于回归问题,支持向量回归机是求解回归问题的新的十分有效的方法.研究用支持向量回归机处理光顺曲线的重构问题,鉴于后者有着对于光顺性的特殊要求,通过修正惩罚因子对支持向量机加以改造,即根据测量数据点的分布情况,利用各测量点圆率及保凸条件的特性确定对应的惩罚因子,从而实现了自由曲线的保凸光顺重构.数据实验也表明该方法的有效性.     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

气动/推力矢量控制面融合方式研究

针对在过失速机动中气动/推力矢量控制面协调问题,分析了最小控制能量和链式递增两种典型控制面融合方式的特点.结合实际应用上存在的问题,提出了一种新的融合控制方式.通过仿真计算和分析,并与典型的链式递增融合方式进行比较后可知,这种新的控制方式改善了采用链式递增融合控制方式中气动舵面的振荡现象.并且与最小控制能量融合方式相比更具有实用性.     

基于SVR的导航传感器自适应野值检测方法

针对Lagrange插值法无法处理连续野值的问题，提出了一种基于改进支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的导航传感器自适应野值检测方法。该方法结合了支持向量回归利用小样本数据就能够准确建模和3σ准则计算简易的优点，利用支持向量回归在线建立舰船的运动模型对测量值进行实时预测，并利用3σ准则自适应地计算阈值，然后通过比较阈值与预测残差来判别测量值是否为野值点。该方法可以自动地学习舰船的运动趋势，建立舰船的真实运动模型，而且不受连续野值点的影响，能够在没有其他传感器辅助的条件下完成野值检测。海试实测数据表明，提出的方法对离散和连续的野值点均具有较好的检测效果，同时可以更好地估计传感器的真实测量值。     

基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测

为了提高对航空发动机性能趋势预测的精度，提出利用支持向量机方法来预测表征发动机整体性能的参数一性能综合指数。建立了基于支持向量回归的一步及多步预测模型，利用该模型对性能正常衰退及性能异常发动机的综合指数分别进行预测，并与自回归(AR)模型的预测值进行比较。结果表明，基于支持向量机的预测模型比AR模型的预测精度更高，其四步预测精度由80．56％提高到88．51％。因此该模型尤其适合中、长期预测。