飞机液压系统柱塞泵热分析

随着飞机液压系统向高压化、大功率化方向发展，液压系统的发热及温升问题受到了广泛关注。柱塞泵作为液压系统中重要的能量转换装置，对液压系统的功率损失和温度有重大的影响，良好的柱塞泵的热分析对液压系统的热设计和温度控制有重要的意义。然而传统的柱塞泵热分析方法，如平均油温法、软件仿真法和热节点网络法，因不够准确、高效和简洁而不能满足现代飞机液压系统热分析和热设计的相关需求。本文针对飞机液压系统柱塞泵发热的相关问题，采用基于集总参数的热网络分析方法，建立了柱塞泵热网络模型，通过对柱塞泵不同工况下的仿真，验证了模型的有效性和准确性，为柱塞泵及液压系统的热分析提供了参考。     

新能源接入配电网经济性与可靠性优化研究

为寻求新能源配电网的可靠性和经济性最优,实现新能源电源的优化配置,本文提出将可靠性和经济性同时作为两个优化目标,运用自适应粒子群优化法,对新能源电源进行多目标优化配置。以IEEE-RBTS Bus 6主馈线F4为例,通过系统仿真找到新能源配电系统可靠性与经济较均衡的Pareto最优解集,可根据决策者的偏好选择最优方案。本文的研究为新能源电力系统可靠性和经济评估提供了一个新的研究思路。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

模型预测控制在永磁同步电机系统中的应用发展综述

随着数字技术的发展,模型预测控制(MPC)已经广泛应用于交流传动系统。首先介绍了经典MPC策略——有限控制集MPC和连续控制集MPC的原理。其次综述了多步预测控制、多矢量预测控制、具有参数鲁棒性的预测控制、广义模型预测、显式模型预测这些常见的改进MPC的研究现状,并提出相关研究思路。最后,根据MPC的应用需求和研究现状,展望了未来需要进一步深入和拓展的研究方向。     

基于流形结构重建的多目标气动优化算法

在多目标优化中，Pareto解集是一个分段连续的k维流形，这一规律被传统进化算法所忽略。本文提出了一种基于流形结构重建的多目标优化算法，首先利用流形结构重建方法完成解集分布从目标空间到设计空间的映射，建立解集的概率分布，并在目标空间中扩展流形结构，从而借助解集在目标空间的推进来指导优化算法的快速演化。数值算例表明本文算法对于具有不同特征的Pareto前沿具有很好的适应性，能够极大提高算法的收敛效率。多目标气动优化算例验证，本文算法相比于常规多目标进化算法能够减少约80%的计算量，极大程度缩短了气动设计的周期。     

优势关系集值决策系统中变精度粗集模型

将变精度的思想引入优势值关系的集值决策系统中,构建了一种基于优势值关系的变精度集值决策系统粗糙集模型,并讨论了该模型的性质及阈值β的变化对模型的影响。新模型可以处理存在偏序关系的不确定或不完备信息系统,并具有一定的容错能力。另一方面,通过合理设置参数β可使新模型的分类效果更加符合实际情况以及人在数据处理过程中的直观感受。实例分析进一步验证了相关结论的正确性。     

动态时频谱分析、探测和跟踪的随机有限集法

动态出现和消失多分量信号的时频分析问题一直是非平稳信号处理的难点之一。为此，提出了一种分析、探测和跟踪多分量信号的随机有限集法。该算法利用时频变换，如短时傅里叶变换或自适应谱估计法，以及多项式预测模型，将多分量信号的时频分析问题归纳成可利用随机有限集进行多目标追踪的问题。分析表明：借助于提出的初始权重赋值算法，以及谱分量幅度和频率的联合似然函数，就可利用高斯混合概率假设密度滤波器来实现对动态时频谱的分析、探测和跟踪。在仿真实验中，所提算法有效提升了动态时频谱的跟踪精度，其对微弱时频谱分量的探测能力，以及对载频差异的分析能力均优于文献报道的算法。     

基于欠采样的零阶优化算法

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。     

基于混合控制集预测控制的永磁同步电机电流脉动抑制方法

模型预测控制(MPC)技术近年来在高动态性能电机驱动系统中应用广泛。为了克服传统MPC技术中有限控制集(FCS)造成的稳态电流脉动问题,提出了一种基于混合控制集(MCS)预测控制的永磁同步电机(PMSM)电流脉动抑制方法。分析建立PMSM预测控制系统离散数学模型,并分析电压矢量精度与电流脉动之间的关联性；在此基础上,MCSMPC将电压源型逆变器有限的有效电压矢量数,扩展为多个以占空比形式存在的虚拟电压矢量,并基于上述虚拟电压矢量完成MPC优化问题在线求解；此外,考虑到MCSMPC系统的参数敏感性问题,对MCSMPC系统反馈噪声问题进行分析讨论。最后,搭建双15 kW PMSM对拖样机测试平台进行试验分析,分析内容包括MCS方法动态跟踪特性、电流脉动稳态效果。试验结果表明所提出的MCSMPC方法在保留了传统预测控制技术高动态响应的基础上,可有效降低PMSM稳态电流脉动幅度和运行噪声。     

基于模糊综合评价模型的航班延误评价探究

<正>CCA本文通过南京地区机场和航空公司专业人员的相关调查分析统计,将航班延误的主要诱因和各诱因的影响强度进行研究,结合专家意见,采用模糊数学方法确定各级指标,从自然资源、环境限制、人的因素、设施设备、管理及信息等5个方面建立起航班延误评价指标体系和模糊综合评价模型。研究结果表明,南京地区的航班延误情况得分是68.33分(满分100),还需要采取相应措施来提高航班的准点率。