基于灰色系统理论的航空运量预测

本文在对我国航空运输发展简要分析的基础上,基于灰色系统理论及其建模思想,利用民航相关数据构建灰色预测模型,进行航空运输总周转量、旅客运输量和贷邮运输量三项主要生产指标预测。所得基本结论为：利用灰色系统建立航空运输预测模型适宜,预测精度较高,预测结果可作为民航政府部门进行宏观调控、航空运输企业进行经营决策的参考信息。     

基于认知过程的飞行员脑力负荷动态预测

现代军用飞机座舱驾驶系统信息高度密集、任务复杂多变。为探讨信息加工类型与多任务协同对飞行员脑力负荷的影响，依据ACT-R认知模块与脑力负荷决定性因素的关联性，将飞行员的脑力负荷划分为感知负荷与认知负荷，并基于四维多资源干扰理论，考虑多任务协同作用时的资源干扰对脑力负荷的影响，提出了基于认知过程的飞行员脑力负荷动态预测模型。为校验所提模型，选取16名被试完成4种模拟飞行任务的脑力负荷评价实验，结果显示：不同飞行任务在飞行绩效、NASA-TLX主观评价、平均扫视时间与扫视频率下的主效应显著（P<0.05），总脑力负荷预测值与NASA-TLX主观评价、扫视频率和心率呈显著正相关，平均脑力负荷预测值与飞行绩效、瞳孔直径和平均扫视时间呈显著正相关。所提模型对飞行员脑力负荷的动态预测与评价具有应用价值。     

基于GM(1,1)分段组合的宽体货机预测模型研究

航空货运市场是全球航空运输市场的重要组成部分，与全球经济、贸易的发展息息相关。航空货运市场的发展趋势及需求直接影响到货机市场的发展趋势及货机行业的发展规划。而作为全球航空货运市场的运输载体，货机尤其是远程宽体货机对货物的国际间运输和交流起到了至关重要的作用。当前主流的预测方法为根据需求与供应的对应关系进行预测，预测过程相对复杂，预测的精度相对较高，不足之处在于预测工作周期较长，难以快速获得预测的结果。根据当前灰色系统理论，建立了宽体货机机队预测的灰色预测模型GM(1,1)，并用分段组合的方式，较为精确地预测宽体货机未来机队的发展情况，预测较为快速，效率较高，能满足一般精度的预测需求。     

基于改进组合机器学习的卫星遥测参数预测

对在轨卫星的运行状态进行监测、分析以及异常检测是卫星在轨运行管理的重要内容。预测卫星遥测参数序列的变化趋势，对卫星异常检测与处置、保障安全运行非常必要。针对目前对于周期性不明显且具有多种变化特征的遥测参数预测精确度不够的问题，本文引入对遥测参数的预测有辅助作用的因素作为协变量，提出了基于改进组合机器学习的预测模型。该模型使用全局模型和局部模型分别获取遥测参数序列的趋势特征和局部不规则波动特征，并采用改进的注意力机制捕获多维参数之间的关联关系，提高了预测精度。此模型可以提供点预测和区间预测的结果，为在轨卫星处置决策提供了更多输入。在科学卫星真实遥测数据集和时间序列公开数据集上验证了本文方法的有效性。     

基于CRBMs-RVR的涡轴发动机输出功率衰退预测

针对涡轴发动机全寿命期内输出功率衰退预测问题，提出一种含多层连续受限玻尔兹曼机（CRBMs）深度特征提取的相 关向量回归（RVR）功率预测方法。对发动机气路部件测量数据进行重构，利用CRBMs深度网络提取数据深层特征，将特征数据作为RVR模型的输入，实现对输出功率的预测，并对预测结果提供概率分布。以某型双转子涡轴发动机部件级模型为试验对象，模拟全寿命期内发动机气路部件性能退化，对输出功率进行衰退预测。试验结果表明：基于CRBMs-RVR的预测模型与传统RVR预测模型相比，训练时间缩短30.2%，预测结果的均方根误差减小64.6%；与基于主成分分析（PCA）进行特征提取的PCARVR预测模型相比，预测结果均方根误差减小42.4%，验证了所提出的预测方法具有模型结构简单、预测精度高、可提供概率式输出的优点。     

航空磁探中水下目标三维积分方程磁场建模

为获取航空磁探中水下铁磁性目标的空间磁场分布,通过三维积分方程法的基本原理推导出空间磁场的解析式,根据矢量恒等式和高斯散度定理简化空间磁场计算式,建立水下铁磁性目标空间磁场预测模型。通过铁磁性长方体对模型进行理论验证,使用铯光泵磁力仪测量铁磁性长旋转椭球体的高空磁场;然后,基于预测模型推算铁磁性长旋转椭球体的磁场,根据实际测量的磁场数据和预测值进行比较。结果表明,预测模型的推算精度较高,平均绝对误差为0.320 5 nT,平均相对误差为12.368%。     

航空发动机燃烧不稳定性预测及控制研究进展

燃烧不稳定性问题广泛出现在各类航空发动机燃烧室内，该问题是火焰非定常热释放和声波充分耦合的结果，发生时伴随着大幅度的压力脉动，严重威胁发动机的稳定工作及结构安全。目前，包括中国在内的各航空发动机研制国家在多数发动机型号的研制过程中，均遇到了严重的燃烧不稳定性问题，且发动机越先进，该问题越复杂且难以解决。在深入认识其发生机理的基础上，对其进行准确预测并设计有效的控制手段，对航空发动机的研制具有重要意义。系统阐述了该问题的研究现状，介绍了燃烧不稳定性问题发生关键，即军用的钝体燃烧加力燃烧室和民用的贫油预混环形燃烧室的非定常流动及火焰响应特征。综述了该问题研究常用的燃烧不稳定性声网络预测分析模型，重点报告了为了耦合考虑燃烧室声软壁面被动控制设计，团队所发展的三维燃烧不稳定性预测控制模型。基于该模型，介绍了壁面声衬参数及布局对燃烧不稳定模态控制效果影响的研究进展，为先进发动机燃烧不稳定性的排故提供技术储备。     

跑道占用时间的影响因素分析与预测方法研究

针对最后进近阶段飞机距跑道入口较远时，跑道占用时间难以实现准确且实时的预测，提出了基于机器学习的跑道占用时间预测方法。面向空中交通管理，考虑3类共10项影响因素与跑道占用时间的关系；然后，基于对影响因素的分析，使用BP神经网络建立按照飞机尾流等级分类的跑道占用时间预测模型；通过对模型的调试和训练，对模型性能、影响因素显著性和不同距离时的预测结果展开了分析。研究表明，模型对跑道占用时间的估算平均绝对误差不超过2.5 s,均方根误差不超过3 s,判定系数均在0.85以上，可以很好地满足跑道占用时间的准确预测；影响因素偏差导致的估算误差随着飞机尾流等级的减小而增大；当飞机位于距跑道入口19 km时，估算误差为4.33 s,是预测跑道占用时间的较佳位置。     

低雷诺数下翼型非线性气动特性及其模型预测

以GA(W)-1翼型为研究对象，通过数值模拟的方法探究了雷诺数对翼型气动特性的影响规律及物理机制，结果显示：翼型在低雷诺数工况下具有突变性、迟滞性等强烈的非线性气动特性，且迟滞环的尺寸随着雷诺数的增大而逐渐减小直到最终消失，翼型前缘分离泡的破碎及该过程的不可逆性是非线性气动特性产生的物理根源。翼型在不同雷诺数工况下的非线性气动特性与尖点突变模型在空间拓扑上具有相似性，于是基于拓扑不变原理，通过发展高精度的拓扑映射方法，构建了尖点突变模型的平衡曲面与翼型非线性气动特性之间的拓扑映射关系，从而利用尖点突变模型的平衡曲面去预测低雷诺数下翼型的非线性气动特性，模型预测误差在5%以内。