一种适用于进近尾流间隔缩减的机型聚类方法

目前,我国广泛使用的尾流间隔标准过于保守,导致机场跑道容量受限。以进近航空器的尾流遭遇问题为研究对象,首先研究进近尾流安全间隔缩减方法,获取缩减后的临界尾流间隔;然后基于主成分分析法（PCA）对 BADA 数据库中的航空器性能数据降维,提出一种适用于进近尾流间隔缩减的机型层次聚类方法;最后采用该方法得到新的机型分类结果并构建缩减后的尾流安全间隔标准。结果表明：本文所使用的机型层次聚类方法与国内外航空器分类方法具有较好的一致性,在长沙黄花国际机场的主流配对机型间,所获取的进近航空器尾流间隔标准与传统尾流间隔标准相比可以缩减 0.8 km 以上。     

解析GB/T 14665—2012《机械工程 CAD制图规则》修订变化

概述GB/T 14665—2012《机械工程CAD制图规则》修订简况,从应用的角度分析GB/T 14665—2012与1998年版本的区别,并针对标准实施中存在的问题提出看法与建议。     

多输入傅里叶神经网络及其麻雀搜索优化

鉴于反向传播（BP）神经网络存在灵敏度高但收敛速度慢,以及已有傅里叶神经网络不具备多输入数据特征提取能力,借助多个傅里叶神经网络构建能接收多维数据的堆叠神经网络,进而将其与多层感知器融合,获得基于梯度下降的多输入傅里叶神经网络。结合此神经网络获取全局最优参数值难的因素,通过在麻雀搜索算法中引入Cat混沌映射、动态种群规模调节机制及参数自适应调节方案,提出改进型麻雀搜索算法,并将其应用于多输入傅里叶神经网络的参数优化及高维函数优化问题的求解。理论分析可得,所提算法的计算复杂度主要由种群规模和优化问题的维度决定。比较性的数值实验表明,所获神经网络提取多源数据特征的能力和泛化能力强,同时所提算法处理高维优化问题具有明显优势且收敛速度快。     

基于多模态掩码Transformer网络的社会事件分类

多模态社会事件分类的关键是充分且准确地利用图像和文字2种模态的特征。然而,现有的大多数方法存在以下局限性：简单地将事件的图像特征和文本特征连接起来,不同模态之间存在不相关的上下文信息导致相互干扰。因此,仅仅考虑多模态数据模态间的关系是不够的,还要考虑模态之间不相关的上下文信息（即区域或单词）。为克服这些局限性,提出一种新颖的基于多模态掩码Transformer网络（MMTN）模型的社会事件分类方法。通过图-文编码网络来学习文本和图像的更好的表示。将获得的图像和文本表示输入多模态掩码Transformer网络来融合多模态信息,并通过计算多模态信息之间的相似性,对多模态信息的模态间的关系进行建模,掩盖模态之间的不相关上下文。在2个基准数据集上的大量实验表明：所提模型达到了最先进的性能。     

空管基础数据分类标准研究

从当前国际、国内军民航各方面,对航空数据标准应用现状进行资料汇集和整理,分析现有技术和标准的局限性,参考国际数据交互标准AIXM,提出我国空管基础数据分类标准和编码规则,为实现全球范围内的航空数据交换奠定基础。     

面向航空发动机的质量数据及管理体系结构的分析研究

航空发动机质量的好坏直接影响飞机飞行的可靠性,本文研究了航空发动机全寿命周期过程中产生的各种质量数据;为了有效集成和共享数据信息,以发动机的组成要素为依据,对数据信息进行分类分析,并将质量信息分为产品类、组件类、零件类;最后建立了质量数据信息系统体系结构,实现了航空发动机质量数据从采集、分类、传递到共享达到集成化的管理。     

航空资源的构成次其在产业链上的分布规律

航空资源是指在一个国家或地区的航空运输业全部经济活动中所有投入要素的总和,对航空资源的概念及内容的研究表明,航空资源存在随航空产业链的对应分布,这种分布形式成为其高低端划分的理论依据,与实践分类依据结合,有利于发展航空资源配置功能的地区进行高附加值服务资源的选择。     

蚁群优化算法在加工工艺知识发现中的应用

针对加工工艺数据复杂、庞大、多变的特点,为解决加工工艺知识的匹配与推理的关键性技术,将模拟生态系统的模糊聚类算法应用于加工工艺知识库。提出了基于蚁群算法的工艺知识发现的概率查询方法,并建立加工工艺知识库的数学模型。通过输入关键词运行蚁群算法,描绘出索引地图,提取分析所需要的加工工艺序列。最后以铣加工工艺为例进行实例验证,结果表明,基于蚁群算法的工艺知识发现高效全面地优化了工艺序列。     

利用神经网络规则提取方法获取转静碰摩故障诊断知识

 获取易于理解的航空发动机转静碰摩故障诊断知识规则对于深刻认识碰摩故障机理、有效诊断碰摩故障具有重要意义。鉴于此,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络（NN）规则提取方法,介绍了连续属性离散、训练样本产生、神经网络训练、示例样本产生及规则提取等关键算法,并用Iris数据对方法进行了验证。最后,通过航空发动机转子实验器获取碰摩故障样本,利用神经网络规则提取方法从故障样本中提取了碰摩故障诊断知识规则,并对其进行了验证分析,验证结果充分表明了该方法的正确有效性。