一种改进的隐私保护关联规则挖掘算法

部分隐藏的随机化回答方法是基于关联规则数据挖掘的隐私保护算法,针对该算法在重构频繁项集支持度上的指数级时间复杂度导致算法执行效率下降的不足,采用分治策略和集合运算方法对该算法进行改进,消除重构数据的指数级运算。改进算法降低了算法的时间复杂度并有效提高了执行效率。仿真实验与分析表明了改进算法的有效性。     

航天器材料空间环境适应性评价与认定准则研究

航天器材料空间环境适应性是指航天器材料适应空间环境的能力,同时又是航天器系统级空间环境适应性的基础。确保航天器材料空间环境适应性是航天器研制初期重要环节。文章首先介绍了航天器材料的空间环境适应性类型;其次列举了材料空间环境适应性评价试验标准体系;然后分析了空间环境适应性评价手段与认定准则,包括选材阶段的评价试验、采购和使用阶段的验收试验以及空间环境适应性的认定。文章对我国航天器材料空间环境适应性评价与认定工作提出若干建议,为航天器材料选择和空间环境适应性控制提供参考。     

密集编队中飞机发动机的疲劳损伤差异

选取典型密集编队飞行任务,利用实测飞行数据,研究了在飞行动作几乎完全相同的条件下飞机发动机疲劳损伤的差异.经过二次雨流法统计循环次数和线性累积损伤理论折合到标准循环,得出了密集编队中长、僚机因位置不同而造成的发动机疲劳损伤的差异及其统计规律,发现疲劳损伤差异分布为威布尔分布,单机差异一般为2～4倍,最大可以达到9～10倍.进一步揭示了发动机疲劳载荷/损伤的分散性和单机疲劳寿命监控的必要性.      

面向多威胁的无人机智能目标跟随策略设计

随着无人机(UAV)一体化作战的不断发展,无人机在搜索到运动目标之后,需要立即转入跟随模式,考虑到战场环境的复杂性,研究了在多个威胁源条件下无人机跟随运动目标的问题,为了保证无人机的安全性以及跟随目标的精确性,提出了一种基于决策树的无人机智能目标跟随策略。首先对威胁概率图(TPM)进行建模;然后采用几何图法及任务优先级生成不同的规则,建立相应的决策树,并设计了不同规则下无人机飞行航向及速度指令;最后通过仿真验证所提出的智能目标跟随策略的有效性。      

基于恒应变率控制的椭圆凹模胀形试验方法

为确定2A16-O铝合金板材在不同温度及应变率下的成形极限曲线(FLCs),应用改进Hollomon公式获取满足外插可靠度的拟合应力应变,通过有限元分析(FEA)不同椭圆度的椭圆凹模胀形破裂位置,优化工艺参数得到指定应变路径下的成形极限点,建立了液体压力与等效应变及应变率的公式,推导出压力变化率与应变率的定量关系。以应变率控制的椭圆凹模胀形与单拉试验相结合,获得2A16-O铝合金板材在不同温度及应变率下的FLCs,为定量分析应变率的影响规律和评判理论预测方法的准确性提供了依据。      

基于经验的工程变更传播路径预测方法

 针对航空产品工程变更不易预测传播路径的问题,本文利用信息论和统计学的有关原理,提出了一套基于经验的工程变更传播路径预测方法。利用熵和互信息的概念,从海量经验数据中获取在预测过程中起到重要作用的参数;以其为样本空间,提出了一种从语义和变更影响两个角度计算变更参数相似度的算法;基于贝叶斯公式,分析了多因素情况下,相关参数的被影响概率,以此作为判断变更路径的依据;最后,以某型号航空涡轮叶盘为例对本文方法进行了验证,结果表明本文方法具有一定的准确度和优越性。     

箱梁颤振过程中旋涡的演化规律及气动力的变化特性

利用粒子图像测速技术（PIV）观测了箱梁颤振过程中模型周围流场的旋涡特征,以模型扭转振动位移作为参考信号,采用相位平均的方法研究了旋涡规律性演化对模型周期性振动的驱动作用。风速较低时,箱梁振幅很小,其尾部风嘴附近上侧的旋涡尺度也很小,不易观测到,而下侧的旋涡尺度较大,其形状接近于圆形。当风速接近颤振临界风速时,箱梁振幅明显增大,并且模型尾部风嘴上侧的旋涡尺度也显著增大,达到与下侧旋涡尺度相匹配的程度,模型尾部风嘴上下侧旋涡的交替作用主导了结构振动直到模型振动发散。基于流固松耦合的计算策略,采用计算流体动力学（CFD）的数值方法模拟了箱梁颤振临界状态下的绕流特性,结合正交特征分解（POD）的方法研究了模型颤振时刻表面压力的空间分布特征,通过分析发现在颤振过程中箱梁表面波动压力的主控成分向迎风侧风嘴漂移。     

到达时着陆距离评估方法和实例分析

就着陆距离评估的相关定义、相关要求进行了阐述,并以ERJ190为例,给出了到达时着陆距离评估的方法和步骤.     

研究有序—无序相变的原子集团变分法（CVM）

原子集团变分法广泛地应用于有序－无序相变的研究。该文系统地阐述了原子集团变分法的基本理论和其发展过程，并对其应用成果进行了综合评述。     

基于神经网络规则提取的航空发动机磨损故障诊断知识获取

针对神经网络智能诊断与专家系统中知识难于理解和诊断解释能力差等问题,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络规则提取方法,介绍了方法流程及关键算法.并用UCI(加利福尼亚大学埃尔文分校)机器学习数据对方法进行了分析和验证.最后,将方法应用于实际航空发动机磨损故障诊断中,采集了某型航空发动机实测油样光谱数据237个样本,利用神经网络规则提取方法提取了发动机磨损故障诊断知识规则,并对其进行了解释,结果表明了方法的正确有效性.