基于遗传-支持向量机的对置活塞二冲程柴油机气口高度优化

以某对置活塞二冲程柴油机为研究对象,基于一维仿真模型,利用遗传-支持向量机的方法,以油耗为优化目标,进行不同转速工况下进排气口高度组合的自动化寻优。结果表明:在1200r/min下,优化的进、排气口无量纲化高度组合为［0.075,0.105］,所得最小油耗为220.32g/(kW·h);对置活塞二冲程柴油机的气口最优高度应随着转速的提高逐渐增大;且在高转速(大于1600r/min)下,排气口最优高度增加趋势更加明显。      

基于欠采样的零阶优化算法

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。     

PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

Y-8结冰喷水机改装设计与实现

受自然条件限制,在我国进行飞机自然结冰试飞难度大,对人造冰云结冰试验技术的需求显得越发迫切。以Y-8飞机为平台,通过方案设计、桁杆系统与气水系统研制、机上集成改装、地面试验和飞行演示试验等完成了国内首架结冰喷水机的研制,为开展人工模拟结冰试验奠定了基础。     

考虑筋条扭转弹性支持的轴压复合材料加筋板局部屈曲分析方法

考虑筋条的扭转弹性支持作用,采用里兹能量法建立了轴压复合材料加筋壁板蒙皮局部屈曲问题的理论模型。考虑筋条下缘条对蒙皮的影响,对该理论模型提出了一种改进计算方法。对典型复合材料加筋平板轴压局部失稳临界载荷进行算例分析,通过理论分析结果、试验结果和有限元仿真结果的比较,验证了本文方法的合理性。同时实验结果表明,采用本文方法可显著提高蒙皮局部屈曲载荷计算结果的精度。本文方法可用于复合材料加筋壁板蒙皮局部稳定性前期分析设计中。     

民航机场建设运营一体化:理念与工程管理策略

<正>本文从机场建设管理机制研究出发,对民航机场建设、运营中出现的一些问题,机场建设运营一体化理念及其项目组织管理进行了探讨。从机场项目全寿命周期看,建设投资只是成本的一部分,项目长期的运营、维护成本占有很大比重,且机场工程投资多、规模大、系统复杂,建设对运营的影响很大。因此,机场工程不仅要注意节约当前的造价投资,还要注重降低未来的运营和维护成本。面对当前建设时间紧张的现实和建设程序必须严格遵守的硬     

500kN液压式叠加式力标准机的研制

考虑到各种标准机的特点并结合实际工作情况,本项目所研制的叠加式力标准机采用一个比被检定的测力仪准确度高的传感器作为标准,将其与被校准或检定的传感器串联,并以液压方式加载。通过研究分析伺服控制、液压动力系统的转速转矩、液压源的流量等关键参数以及控制软件,实现了0.03级高准确度叠加式力标准机的研制。     

飞机驾驶舱人-机-环实验平台研究

为了在地面实验室开展系统全面的飞机驾驶舱工效学实验,提出了一套完整的人-机-环闭路仿真模拟实验系统方案.综合分析实验系统的设计指标和功能要求,基于相似理论和模块化设计方法,分别对飞机仿真平台的硬件系统和软件系统、环境模拟舱、飞行员生理和心理测量系统开展研究和方案设计.最后搭建出半物理仿真模拟实验平台,实验平台可用于飞行员工作效率的影响机理研究、飞行员工作负荷评估以及仪表显示界面布局设计等.     

基于支持向量回归机的航材周转件需求预测

将机器学习应用于航材库存管理之中,提出了基于支持向量回归算法的航材周转件需求预测模型。将聚合处理后的周转件月需求数据分为训练集和测试集,以训练集为输入,选取核函数和模型参数,对支持向量回归机进行训练。应用训练完成的支持向量回归机,以测试集对模型进行验证,预测结果证明了模型的有效性。