利用粒子群支持向量机预测轴流压气机机匣壁面压力

建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法...     

ICR循环燃气轮机的仿真研究

采用MATLAB和VC混合编程的方法,建立了不同循环燃气轮机的热力性能仿真模型,并利用该模型对比研究了压比、燃气初温、间冷度、回热度等参数对ICR(间冷-回热)循环比功和效率的影响.研究表明:在给定条件下,合理匹配压比、燃气初温、间冷度和回热度等参数,可使ICR循环的比功和效率均达到最大;与单循环相比,ICR循环的比功...     

周向总压畸变条件下多级轴流压气机失速首发级预测分析

基于多级轴流压气机的逐级特性,发展了1种预测周向总压畸变条件下多级轴流压气机失速首发级的方法。该方法结合平行压气机模型和级叠加计算方法,以进气畸变条件下多级轴流压气机某级的有效相对气流角达到稳定状态时该级的最大相对气流角为条件,进行多级轴流压气机失速首发级的预测分析。通过对J85—13发动机8级轴流压气机总压畸变试验数据进行模拟计算,预测出该轴流压气机畸变条件下的失速首发级。     

进气条件对压气机中介机匣流场影响的试验研究

以某压气机中介机匣为试验研究对象,通过改变来流径向分布与马赫数,建立了评估中介机匣气动性能的进口约束条件。在同步测量轴向流路离散压力参数的基础上,分析了中介机匣内部流场对进气条件的稳态响应。研究结果表明:进气条件对中介机匣流动损失影响较大,与均匀进气相比,进气畸变会增大弯曲流道内部径向压力梯度,影响流道曲率与流向压力梯度对附面层的控制效果;支板尾流对通道主流的干扰导致下游平直流道上部区域流场恶化,而进气畸变会加剧支板尾迹的影响;随着进口马赫数的增大,中介机匣总压损失系数与总压畸变强度呈现出不同的增长趋势,其出口流场径向分布对马赫数变化的气动敏感性较高。     

基于神经网络的战时装备维修保障能力评估

介绍了神经网络的概念,阐述了BP神经网络的基本原理与方法,在系统分析战时装备维修保障系统的基础上构建了战时装备维修保障系统能力评估指标,设计了BP神经网络模型,通过Matlab仿真软件对结果进行计算分析表明,BP神经网络具有很强的解决非线性问题能力,适用于战时装备维修保障能力评估。     

CubeSail: A low cost CubeSat based solar sail demonstration mission

CubeSail is a nano-solar sail mission based on the 3U CubeSat standard, which is currently being designed and built at the Surrey Space Centre, University of Surrey. CubeSail will have a total mass of around 3 kg and will deploy a 5 × 5 m sail in low Earth orbit. The primary aim of the mission is to demonstrate the concept of solar sailing and end-of-life de-orbiting using the sail membrane as a drag-sail. The spacecraft will have a compact 3-axis stabilised attitude control system, which uses three magnetic torquers aligned with the spacecraft principle axis as well as a novel two-dimensional translation stage separating the spacecraft bus from the sail. CubeSail’s deployment mechanism consists of four novel booms and four-quadrant sail membranes. The proposed booms are made from tape-spring blades and will deploy the sail membrane from a 2U CubeSat standard structure. This paper presents a systems level overview of the CubeSat mission, focusing on the mission orbit and de-orbiting, in addition to the deployment, attitude control and the satellite bus.     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。     

结构系统静强度与疲劳耦合可靠性的当量寿命分析

基于结构系统静强度和疲劳耦合可靠性分析方法,给出了元件静强度失效的当量寿命和当量损伤的概念。结合蒙特卡罗分析方法,讨论了当量损伤服从正态分布、对数正态分布、极值Ⅰ型分布和威布尔分布时当量寿命的概率分布形式。分析结果表明：当量损伤服从正态分布、对数正态分布、极值Ⅰ型分布时,当量寿命服从对数正态分布;当量损伤服从威布尔分布...     

最小二乘支持向量机的在线学习算法研究

针对最小二乘支持向量机在线逼近过程中求解矩阵维数逐渐扩大的问题,提出了一种最小二乘支持向量机的在线学习算法。借助滚动窗口的思想,建立一个随时间滑动的建模数据区间,在线逼近中通过接受新数据删除旧数据来保持数据区间长度不变,同时数据不断更新,从而实现模型的在线学习。仿真结果表明了这种学习算法的有效性。     

火星探测器进入阶段稳定性分析

文章针对＂火星探路者＂,对火星探测器在进入火星大气减速过程中的运动稳定性问题进行了研究,分析了质心位置、进入条件、大气参数等因素对火星探测器运动稳定性的影响。分析结果表明,在马赫数大于1.2时,探测器处于一个比较稳定的状态。