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1.
粒子群优化方法及其实现   总被引:10,自引:0,他引:10  
介绍了一种新颖的全局优化搜索新方法-粒子群优化方法,讨论了其中的参数设置问题,给出了一个用VB实现的程序,详细给出了该实现的数据结构和程序框架,该程序以二维视图形象地表现粒子群的寻优过程,并辅以学习曲线,有利于进一步的研究。  相似文献
2.
航空发动机部件性能参数融合预测   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
鲁峰  黄金泉 《航空学报》2009,30(10):1795-1800
 为了改善目前单独采用基于模型和数据驱动的部件健康参数预测精度,提高数据驱动方法的故障诊断的泛化能力,提出一种自调整决策融合机制,对航空发动机部件性能蜕化在连续蜕化空间进行融合诊断。传感器测量值同时输入到机载自适应模型和数据驱动的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和自适应遗传算法优化的支持向量回归机(AGA-SVR)对主要部件性能进行预测,再利用自调整决策权重的量子粒子群寻优(QPSO)进行决策级融合诊断。以某型涡扇发动机为对象进行气路部件蜕化的仿真研究表明,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度。  相似文献
3.
基于免疫粒子群算法的滑油屑末支持向量机预测模型设计   总被引:5,自引:2,他引:3  
李本威  张赟  孙涛 《航空动力学报》2009,24(7):1639-1643
将人工免疫理论的克隆选择算法中的抗体克隆、变异和抑制策略引入粒子群优化算法中,提出了一种基于克隆选择的免疫粒子群优化算法,克服了基本粒子群算法易于陷入局部最优解的缺点.针对支持向量机预测模型的参数选择影响其预测精度的问题,引入免疫粒子群优化算法设计了参数自适应优化的航空发动机滑油屑末支持向量机预测模型.仿真结果表明:与传统的交叉验证试算法相比,基于免疫粒子群优化的预测模型实现了参数的自动择优,并且提高了预测精度.  相似文献
4.
粒子群优化算法在微型无人机设计中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
胡峪  周兆英 《飞行力学》2004,22(2):61-64
针对一种翼展为550mm的电动力微型无人机的优化设计问题.对粒子群优化算法进行了改进,弥补了原来算法当最优解在设计变量上下限边界时无法找到最优解的缺陷,然后对电动力无人机的电池容量的优化选取进行了探讨,最后对该机进行了研制和试飞。由试飞结果可知,该机的留空时间为68min,与优化计算结果十分相近,证明了优化计算结果的可行性和高精度。  相似文献
5.
基于改进粒子群算法的航空发动机状态变量建模   总被引:4,自引:3,他引:1  
为了克服现有航空发动机状态变量建模过程中的不足,采用了一种改进粒子群算法建立航空发动机状态变量模型。首先改进了粒子群算法,提出一种每个粒子根据自身适应值动态调整其惯性系数方法来平衡搜索性能;对群体最优位置进行实时的代内更新以提高搜索速度;为避免陷入局部最优,在最优个体附近进行随机搜索。其次利用该算法建立航空发动机状态变量模型,根据航空发动机在稳态点处的线性化模型应与在该同一稳态工作点处的非线性模型响应一致的原则构造适应值函数,仿真结果表明所建立的状态变量模型不论是稳态过程还是动态过程都与非线性模型响应基本一致,建模精度较高,建立过程简便。  相似文献
6.
基于SA-DPSO混合优化算法的协同空战火力分配   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
李俨  董玉娜 《航空学报》2010,31(3):626-631
 针对超视距(BVR)多机协同空战中,火力单元采用一次性完全分配原则容易造成资源浪费的问题,提出了一种新的火力分配数学模型。该模型带有毁伤概率门限,能够保证在满足毁伤概率门限的前提下,优先保证威胁度大的目标被分配且选择对各目标相对贡献较大的火力单元,使其对目标的毁伤概率平均值达到最大且尽量少地消耗火力单元,从而节省和充分利用火力资源。在此基础上,提出采用模拟退火(SA) 离散粒子群(DPSO)混合优化算法求解协同空战火力分配,提高了算法收敛速度、精度以及全局搜索能力,避免陷入局部极小。仿真算例验证了新模型的优点以及SA-DPSO混合优化算法的有效性。  相似文献
7.
粒子群优化算法在网络计划资源优化中的应用   总被引:3,自引:1,他引:2  
对粒子群优化算法在网络计划资源优化中的应用进行了探讨,首先,介绍了粒子群优化算法的基本原理,给出了网络计划中工期固定一资源均衡优化问题的优化目标和数学模型;然后,详细介绍了粒子群优化算法实现网络计划资源优化的算法流程及其编程实现,对典型网络计划进行优化的结果表明粒子群算法可以较好地实现网络计划资源优化。  相似文献
8.
基于SPSO-SVR的融合航空发动机传感器故障诊断   总被引:3,自引:2,他引:1  
针对航空发动机常见的传感器故障问题,提出了一种利用改进的粒子群算法训练支持向量回归机,并利用融合机制将其应用于传感器故障诊断.论述了用一簇支持向量回归机(SVR)预测器对传感器进行实时检测,通过逻辑判断机制隔离故障传感器,并且依据剩余的无故障传感器信息实现信号重构.以某型航空发动机传感器在其整个工作范围内受到的冲击、偏置和漂移故障为例,验证了基于自协调粒子群优化支持向量回归机(SPSO-SVR)算法的融合诊断机制对传感器单一故障和多重故障具有较高的精度和计算效率.  相似文献
9.
粒子群优化的Kriging近似模型及其在可靠性分析中的应用   总被引:3,自引:1,他引:2  
将粒子群优化(PSO)算法引入Kriging建模过程,依靠PSO算法的群体搜索能力克服了模式搜索法单点序列搜索方式的局限性以及严重依赖于初猜解的缺点,保证了在任意初始条件下都能获取极大似然意义下的最优相关参数,从而有效确保了Kriging预测结果的最优无偏性.涡轮盘低循环疲劳可靠性分析实例表明,粒子群优化的Kriging(PSO-Kriging)近似模型对危险点周向应变变程的预测精度相对神经网络有数量级上的优势(最大误差由5.94%降低到0.09%),可不牺牲精度地代替有限元程序进行Monte Carlo模拟;同时PSO-Kriging建模与预测的总时间不及一次有限元分析的1/10.由于预测精度高(其最优无偏性由PSO算法保证)且计算开销不大,提出的PSO-Kriging对于实际工程结构的可靠性分析有一定应用价值.  相似文献
10.
基于粒子群神经网络的轮盘优化   总被引:3,自引:2,他引:1  
将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合,构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外,还被用于BP神经网络的构造及网络训练,使之可自适应调整优化.结构优化中,以BP神经网络取代有限元方法,通过设计变量来映射目标函数和约束,从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化,使得轮盘体积减少了17.5%,结果通过检验.该方法便捷、高效,为解决工程结构优化问题提供了一个新途径.  相似文献
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