支持向量机在航空结构声激励应力分析中的应用

支持向量机是一种新的机器学习方法。它以统计学习理论为基础,从结构风险最小化原则出发,具有很好的泛化及推广能力。通过采用支持向量机对飞机襟翼结构在声激励试验中获得的总应力、总加速度及总声压数据进行分类,分别获得结构响应间的线性关系和非线性关系的样本点以及线性与非线性界限。最后利用多元线性回归模型分别建立线性关系和非线性关系的仿真模型。研究表明,支持向量机在模式分类中具有良好的分类性能,在解决航空结构声疲劳问题中有较好的工程应用前景。     

R&D项目中止决策的实证研究

在与本领域专家探讨及调研相关资料的基础上,针对性地设计了适用于R&D项目中止决策的指标体系, 提出了改进的Fuzzy模式识别方法, 并将其成功地应用于某飞机制造企业的R&D项目的中止决策实践.该方法对Fuzzy模式识别方法的改进主要体现在两个方面:①利用集值统计方法得出了各指标的权重;②计算样本间的距离时,利用了广义欧氏距离公式.      

直线参数检测的快速哈夫变换

在直线参数检测的哈夫变换中,基于两点确定一条直线的几何原理,可以消除图像点与参数点对应关系中的不确定性,利用这个原理可缩小每个非零图像点对应的参数空间,减小每个非零图像点的计算量.同时将整幅图像分成小块表决,能大幅度减少哈夫变换的总计算量,而参数检测的精度保持不变.      

未来大型复杂结构分析模型与试验状态的展望——模型修正与模态综合技术的发展

本文在评述动力模型修正与识别、模态综合技术现状和发展趋势的基础上,对未来大型复杂结构(如背携航天飞机的大型捆绑系统和“岛屿式”的空间站等)的分析模型和试验状态进行了初步展望。预言几十年内可能突破“建模错误诊断术”和“用部件试验代替全结构试验”等高难度技术。同时,作者在本文中提出了某些研究途径供读者参考。     

旋转机械故障振动诊断的模式识别方法

本简单介绍了模式识别诊断法的基本思想，提出了一种新的模式识别诊断法-故障模式分解法，并把最小平方误差（Least-Mean-Square-Error)准则算法引入旋转机械故障的振动诊断，取得了令人满意的数字仿真效果。     

磨粒监测与分析系统在航空发动机状态监控中的应用(英文)

磨损颗粒是研究机器磨损状态时最直接、最重要的信息元 ,通过对滑油中的磨粒进行监测与分析以判断机械设备的磨损状况 ,可以监测并预防机械设备的磨损故障。本文介绍的磨粒监测与分析系统 ( DMAS)具有制谱简单、自动化程度高、能及时准确预报及诊断机器的各种磨损类故障等特点 ,可以有效地保障机器安全可靠地运行。本文详细地阐述了这套系统的基本原理、软硬件组成 ,以及在航空发动机磨损状态监测中的应用     

用固定界面模态综合法计算复杂组合体飞行器结构的固有频率和振型

本文讨论了用固定界面模态综合法计算复杂组合体飞行器结构的固有频率和振型的方法。所得结果与直接用有限元方法计算结果相比较极为相近。     

快速并行细化算法

本文提出一种快速并行细化算法。细化过程是一个迭代过程。每次迭代分成两个子迭代。算法收敛速度快,细化连续性好,几何畸变小,对二值纹理图像无特殊要求,具有通用性。算法实现巧妙,独特,占用内存少,特别适合小型计算机图像处理系统。该算法在PCvision图像处理系统上实现的效果良好。     

二值图像的自适应窗口边缘检测技术

英国Aleksander等人用RAM网络实现的自适应模式识别系统可以认为是一种逻辑神经网络,本文详细描述了利用这种模型实现的自适应窗口边缘2检测技术,包括模型的理论分析,边缘检测种种的各种实现方法和实验结果。基于这种模型的边缘检测技术的基本思想是:首先对窗口边缘检测技术,包括模型的理论分析,边缘检测的各种实现方法和实验结果。训练一个或多个对目标物体边缘敏感的模式,然后对图像逐点扫描和测试,根据窗口对特定扫描区域的响应实现对边缘的检测。其过程和模式识别中的训练—识别过程相似。文中讨论了“中心块”和“边缘训练”窗口的响应行为以及窗口大小的选择、响应阀值的确定和N元的选用等具体方法。并给出了相应的实验结果。研究表明,这种方法对边缘检测和噪音滤除都具有较好的效果,且硬件容易并行实现。