偏最小二乘回归在军用飞机价格预测中的应用

由于军用飞机性能要求的不断提高,影响飞机采购价格的费用驱动因子繁多,使得原有的价格预测模型已经不适用于现代军用飞机。分析了军用飞机采购价格样本数据少、费用驱动因子多的特点,考虑到偏最小二乘回归(PLSR)方法在处理小样本多元数据方面的优势,应用PLSR对军用飞机采购价格进行预测。PLSR首先提取第1、第2主成分对采购价格样本的特异点进行剔除;然后进行变量投影重要度分析以筛选费用驱动因子;最后,PLSR对费用驱动因子进行回归建立军用飞机价格预测模型。实例表明,在军用飞机价格预测方面,与原有的预测模型和逐步多元回归模型相比,应用PLSR预测的精度更高,更能体现采购价格与飞机性能参数之间的关系。     

军用飞机效费综合特性的可视拓扑映射评估

根据SOM网络原理,采用Voronoi向量改进了SOM网络算法,提高了其收敛速度和映射精度,实现了可视拓扑映射图。应用改进算法构建了军用飞机效费综合特性可视拓扑映射图评估模型,并对现代几种军用飞机效费综合特性进行了可视化综合评估。可视拓扑映射图可以直观地反映不同型号飞机的效费综合特性、参数相关特征、参数变化趋势,而且能对飞机效费综合特性相似性预测,从而为军用飞机效费综合特性分析提供了一种新的有效方法。     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断研究

采用改进算法优化了径向基函数(RBF)网络.针对航空发动机工作条件和结构的复杂性,提出了用RBF网络进行故障诊断的方法,构建了基于RBF网络的多参数航空发动机故障智能诊断模型,并对典型发动机故障进行了诊断.结果表明,RBF网络具有优秀的故障学习能力,采用它进行航空发动机故障诊断是行之有效的,具有较好的应用前景.     

飞机机翼结构重量控制研究

通过对各种战机的结构重量系数、部件结构重量系数分析、处理,得出了随着时代发展战机机翼结构重量所占比例逐渐减小的结论。并且从新材料、新技术、新工艺等方面探讨了机翼结构重量比例减小的原因。