基于蚁群改进 BP算法的组合预测模型在军械器材需求预测中的应用

针对在军械器材采购计划制定环节中的器材需求测算问题,提出基于蚁群改进BP算法的组合预测模型。先结合历史数据,利用多元线性回归预测法和自回归滑动平均模型（ARMA）进行初步预测,将初步预测的结果作为蚁群改进BP网络的输入,从而得到最终的预测结果。实验结果表明,基于蚁群改进BP算法的组合预测模型能够对积累的历史数据进行充分的应用,并且有较高的预测准确性。     

基于最小二乘支撑矢量机的陀螺漂移预测

为提高支撑矢量机(SVM)标准算法速度和解决大规模问题,研究了SVM的最小二乘回归算法,并给出了计算模型。对陀螺仪漂移预测的结果表明,最小二乘SVM算法的精度与标准算法相近,并可解决大规模数据问题,在工程实践中具有其有效性和可行性。     

基于灰色理论的飞行事故率和事故症候率预测

基于灰色预测理论,给出了飞行事故率和事故症候率预测分析的新方法。分析结果表明,采用灰色预测理论对飞行事故率和事故症候率进行预测分析,可以得到满意的预测精度,从而为民用航空器运营管理提供决策依据。     

丁腈橡胶硫化胶在乙二醇中的加速老化失效及寿命预测

为了研究丁腈橡胶硫化胶在乙二醇中老化过程中的性能变化,预测其在乙二醇中的寿命,采用了高温加速老化失效的方法,考察了丁腈橡胶硫化胶在70℃,90℃,110℃乙二醇中的失重、力学性能变化、断面形貌.并以扯断伸长率作为指标,根据阿伦尼乌斯方程,推出老化速度常数和温度的关系.结果表明:丁腈橡胶与乙二醇介质之间有物质交换,并且丁腈橡胶失重;丁腈橡胶在乙二醇中出现片状结构并脆化,产生孔洞和裂纹;可以采用加速老化失效的方法推测丁腈橡胶在乙二醇中的寿命.     

天基X射线掠入射式成像望远镜发展现状

阐述了太阳X射线成像观测在空间天气预报中的地位和作用，叙述了掠入射式X射线聚焦成像的基本原理，简要介绍了在轨成功运行的天体X射线成像望远镜和太阳X射线成像望远镜的基本设计和技术指标，并介绍了国内正开发研制的专门服务于空间天气预报的太阳X射线成像望远镜基本设计和主要特点．     

基于粗糙集和BP神经网络的飞航导弹备件消耗规律预测

结合BP神经网络对飞航导弹备件进行消耗预测,提出了基于粗糙集和BP神经网络的预测法。该方法充分发挥了粗糙集在处理冗余数据上的优势,提高了预测速度和有效性。     

Machining Error Control by Integrating Multivariate Statistical Process Control and Stream of Variations Methodology

For aircraft manufacturing industries, the analyses and prediction of part machining error during machining process are very important to control and improve part machining quality. In order to effectively control machining error, the method of integrating multivariate statistical process control (MSPC) and stream of variations (SoV) is proposed. Firstly, machining error is modeled by multi-operation approaches for part machining process. SoV is adopted to establish the mathematic model of the relationship between the error of upstream operations and the error of downstream operations. Here error sources not only include the influence of upstream operations but also include many of other error sources. The standard model and the predicted model about SoV are built respectively by whether the operation is done or not to satisfy different requests during part machining process. Secondly, the method of one-step ahead forecast error (OSFE) is used to eliminate autocorrelativity of the sample data from the SoV model, and the T2 control chart in MSPC is built to realize machining error detection according to the data characteristics of the above error model, which can judge whether the operation is out of control or not. If it is, then feedback is sent to the operations. The error model is modified by adjusting the operation out of control, and continually it is used to monitor operations. Finally, a machining instance containing two operations demonstrates the effectiveness of the machining error control method presented in this paper.     

基于ISODATA模糊系统的飞船落点选优方法

针对如何从基于分布式并行计算获得的数千个飞船返回过程预报落点中优选出＂最可能＂落点这一问题,在充分考虑以往返回落点计算的先验知识和最新落点信息的基础上,设计了飞船返回的自适应聚类模糊系统,采用含有时间因子的迭代自组织数据分析算法研究了返回舱落点优选方法。最后,利用＂神舟八号＂返回落点实测数据进行模型检验。计算结果表明,该方法的落点预报精度较传统选优算法的预报精度高50%以上,同时具有较好的稳定性,可为飞船返回搜救提供技术支撑。     

超声速拦射导弹的一种预测变结构中制导律

针对攻击超声速大机动目标的超声速拦射导弹的中制导律设计问题,基于变结构控制理论并结合预测导引的思想提出一种预测变结构中制导律。该制导律能够零化导弹速度前置角,交班时过载较小,从而很好地满足中末交班要求。通过调节预测步长,在目标作大机动的情况下,既能保证中末交班时几乎为零的导弹速度前置角,又能有效地减小交班时导弹法向过载。最后在Matlab/Simulink环境下对攻击超声速蛇形机动目标进行了仿真,仿真结果表明了所设计的制导律的正确性和攻击超声速大机动目标的有效性。     

流场特性预测的两类高效方法

在多因素多水平试验设计方法建立数据库的基础上,提出了预测流场特性的两类高效方法:一类是响应面方法;一类是小波神经网络方法.典型算例表明,两类方法都可以高效率的获取流场特性参数,而且在预测的精度与计算的效率上,小波神经网络方法较响应面方法更具有优势.