一种鲁棒的概率核主成分分析模型

大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元 t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这 3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。     

航空发动机静承压件适航符合性验证方法

对《航空发动机适航规定》（CCAR33-R2）新增条款CCAR33.64（静承压件）进行解读与分析,结合试验设计法、数值模拟法开展针对航空发动机静承压件适航条款的符合性验证方法和验证流程的研究.提出针对CCAR33.64的符合性验证流程,并以某型航空发动机低压涡轮后机匣的模型为例进行验证.选取机匣的最大工作压力和1.1倍最大工作压力分别作为加载条件进行数值模拟,得出最大等效应力分别为453MPa和534MPa,最大机匣变形分别为0.366mm和0.432mm,不会出现永久变形或机匣破裂的情况,满足适航要求.验证了该流程的适航符合性,为制定航空发动机静承压件适航指南提供参考依据.     

基于冷态叶型生成叶片加工坐标的方法

建立了基于冷态叶型生成叶片加工坐标的方法,包括排序、插值加密、叠加位移量、去倒圆及端区叶型拟合等步骤.以某多级轴流压气机为例,应用该方法生成的加工坐标叶片除端区外主流通道叶高内误差在0.01mm以下,叶片表面波纹度和前后缘曲率良好.通过进口级的数值模拟表明:该方法生成的加工坐标叶片与冷态叶型的误差对气动性能影响小,流量-总压比-等熵效率特性变化微小,叶片进出口气流速度、方向及流场细节等变化较小,满足工程应用的需求.      

一种轮盘式特种调节阀流量特性的修正算法

针对引进的俄罗斯轮盘式特种调节阀(简称特种阀)用于高空模拟试车台(简称高空台)出现的流量特性模型误差太大(最大误差达15%),导致特种阀数学模型精度太低,难以满足高空台伺服调控系统设计要求这一问题,提出一种特种阀流量特性的间接修正方法。借用若干次试验数据,并对其进行筛选、计算分析、对比等处理,获得去数据噪声后的特种阀流量特性的对角分布稀疏数据表。在此基础上,分5类情况按数据特征进行特种阀流量特性系数修正。建立基于修正的特种阀流量特性的数学模型,并将仿真结果与试验数据对比,特种阀流量稳态误差在5%以内。     

航母中程对潜防御区声呐舰配置方法

针对航母中程对潜防御区声呐舰配置问题,在分析航渡过程中航母受敌导弹攻击威胁的基础上,从有效应 对敌潜艇导弹攻击,保障航母安全的要求出发,对中程对潜防御区声呐舰的配置问题进行了研究,提出了中程对潜 防御区声呐舰的配置原则和方法,对航母编队反潜作战的兵力配置具有重要的参考指导作用。     

基于SVR选择性集成的机场噪声预测模型研究

机场噪声预测对机场规划设计、航班计划制定以及机场噪声控制具有十分重要的作用。针对机场周围各个监测点上的单飞行事件进行噪声预测。由于机场噪声数据的复杂性,用单一的SVR方法对其预测往往得出局部优化结果,不能达到理想的预测效果,针对这一问题,提出一种基于SVR选择性集成的机场噪声预测方法,通过Adaboost方法对机场噪声数据进行采样训练得到多个SVR预测模型,并结合一种排序方法对预测模型进行选择集成得到最终机场噪声预测值,取得了较好的预测效果。     

螺旋桨飞机滑流非定常数值模拟研究

采用非定常数值模拟方法,基于滑移网格技术,分析研究螺旋桨滑流对全机气动特性的干扰影响。用多块结构网格数值模拟软件,从搭接边界建立、搭接网格生成、流场插值传递3个方面对螺旋桨滑移搭接网格的数值模拟方法进行全面详细的介绍,并且阐述基于该技术的非定常数值模拟方法。在此基础上,开展螺旋桨飞机模型验证计算,分析研究螺旋桨滑流对全机流场和气动性能的影响,通过与风洞实验数据的对比分析,验证滑移搭接网格技术的可行性与准确性。研究结果表明,基于滑移搭接网格技术的螺旋桨滑流数值模拟,可以真实反映螺旋桨滑流流场特性,为螺旋桨类飞机的设计评估提供一种有效的数值模拟手段,在工程方面具有重要的实用价值。     

机载实时模型稳态基准值的修正方法研究

发动机机载实时模型稳态基准值反映了当前发动机的工况,决定着实时模型的稳态精度。提出一种利用传感器测量数据修正机载实时模型稳态基准值的方法,具体采用多项式线性拟合技术、利用传感器近期测量数据修正机载实时模型的基准值,以适应发动机稳态特性的改变、提高模型稳态精度。针对某民用大涵道比涡扇发动机构建的在线故障诊断仿真系统研究表明,在发动机发生性能退化的情况下,修正后的机载实时模型的稳态误差降低近1.8%。     

改性双基推进剂断裂能下限研究

为获得改性双基推进剂断裂能下限值,使用标准哑铃型试件、紧密拉伸试件和双边切口试件进行了不同拉伸速率下的单轴拉伸实验。实验结果表明:力与位移之间的关系可以反映三种试件失效形式的不同,失效形式决定了推进剂断裂能下限的获取方法。断裂能密度随拉伸速率的增大呈现出先急速上升后缓慢上升最终趋于稳定的过程。紧密拉伸试件和双边切口试件的断裂能密度明显低于标准哑铃型试件;当拉伸速率200mm/min时,紧密拉伸试件的断裂能密度小于双边切口试件,随着拉伸速率的增大,两者的差距越来越小,可将紧密拉伸试件的断裂能密度作为改性双基推进剂断裂能下限;当拉伸速率200mm/min时,紧密拉伸试件和双边切口试件的断裂能密度几乎相等,两种试件获得的断裂能密度均可作为改性双基推进剂断裂能下限。     

基于误差预测修正的液体火箭发动机故障预测方法研究

为解决液体火箭发动机故障预测这一难题,提出一种基于误差预测修正的故障预测方法。在历史数据的基础上建立小波过程神经网络故障预测模型,同步计算学习样本的预测误差,根据上述误差建立双并联离散过程神经网络预测模型。预测时,将预测误差值实时补偿到小波过程神经网络预测模型以提高预测精度。通过液体火箭发动机地面试验中的涡轮泵数据对该方法进了验证。结果表明,该方法在预测精度和适应能力上较单一的过程神经网络预测模型有显著提高,进行10步预测时,预测值的标准化均方根误差为0.392,预测平均耗时为76ms,能够用于解决液体火箭发动机故障预测问题。