一种电离层TEC格点预测模型

基于分析时间序列数据的门限控制单元（GRU）神经网络模型，利用电离层TEC网格点历史数据、太阳活动指数、地磁活动指数作为预测因子，提出一种高精度电离层TEC格点预测模型.对全球60个网格点的数据进行了模型预测和对比实验，得到北半球平均相对精度的均值为83.96%，高于南半球的73.60%，表明预测模型在北半球的适应性更好，且中低纬地区的适应性优于高纬地区；预测模型在磁扰动期的平均相对精度的均值比磁平静期平均相对精度的均值高，约1.95%；与基于递归神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）的电离层TEC单站预测模型相比，本文预测模型的均方根误差（RMSE）平均为原来的80.8%.      

基于残差NLSTM网络和注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

针对长短期记忆（LSTM）网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题，在其改进模型嵌套式长短期记忆（NLSTM）网络的基础上，提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络，保留捷径连接中的卷积神经网络结构，既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递，并融入注意力机制构建多层残差网络，注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息，有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析，结果表明：所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系，剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%，比未融入注意力机制方法平均降低18.9%，有效提高了预测精度。     

基于MATLAB模型的南水北调受水县城地下水开采量预测与评价

南水北调受水区之一的固安县作为原仅用地下水源来供给的缺水县城,现已启动南水北调外调水源供给,但仍不能满足所需水量,故仍需地下水的大量补给。同时为了保证减少地下水的开采量,涵养地下水,利用MATLAB灰色模型做出地下水的开采量预测,能够更加科学合理地利用有限水源。     

基于T-Scan的三维激光扫描系统测量误差分析

三维激光自动扫描系统可以快速获取零件表面信息,提高扫描系统的测量精度可以进一步提高系统性能。针对扫描精度问题,对扫描系统的测量误差进行了分析和评估,在试验中使用的扫描系统由机器人和商业三维激光扫描仪T-Scan组成,这种商业三维激光扫描仪的基本原理是激光三角法,测量误差受到扫描位姿的影响。将T-Scan的扫描位姿分解为扫描深度、俯仰角和偏转角,通过控制变量试验研究了扫描位姿对随机误差和系统误差的影响。试验结果显示,扫描结果的随机误差远小于系统误差,系统误差与扫描深度和俯仰角呈双线性关系。根据试验结果建立了系统误差的预测模型,通过模型预测的系统误差与实际试验结果的偏差最大为26μm,该预测模型是优化扫描轨迹从而提高测量精度的前提条件。     

C/SiC材料主被动氧化烧蚀机理及计算方法研究

基于热化学平衡方法建立了任意比例C/SiC材料的主被动氧化烧蚀模型，开展了C/SiC材料氧化烧蚀机理的计算研究，并基于典型材料烧蚀试验结果进行了充分验证。计算结果表明，C/SiC材料的氧化烧蚀特性取决于表面温度、氧分压以及组分等因素，可能会出现主动氧化和被动氧化两种破坏机制，目前的烧蚀模型能够预测出任意比例C/SiC材料两种氧化烧蚀机制的转换过程；SiC含量对C/SiC材料的氧化烧蚀特性有明显的影响，随着SiC含量的提升，主/被动氧化转换临界分压会减小，材料的抗氧化性能越好；但当材料均处于主动氧化阶段时，SiC含量越高材料的无量纲烧蚀速率越大，材料的抗烧蚀性能减弱。