基于模糊神经网络的某型直升机可靠度预测

为了实现某型直升机可靠度准确预测,建立了基于自适应模糊神经网络的可靠度预测模型。该模型以故障间隔时间为输入,以可靠度为输出,通过模糊神经网络自适应训练获得适合直升机可靠度预测的故障间隔时间隶属函数。对模型进行检验取得了较好的仿真结果,与应用RBF神经网络进行可靠度预测相比速度更快,同时预测精度提高了98.4%。     

机载设备信息管理系统模型的研究

从分析机载设备数字化的基本内涵出发,建立了机载设备数字化的基本概念,提出了产品数据的编码分类模型,并且介绍了信息管理系统的构成及各数据部分之间的联系。     

头盔显示器全息光学元件的制造技术

描述了头盔显示器全息光学元件的制造技术，用重铬酸盐明胶记录材料制出了曲面反射全息光学元件．测试结果表明：峰值衍射效率为７８％，峰值衍射波长为５４５ｎｍ，透光率约为８０％。该全息光学元件已装配头盔显示器原理样机，提供了２０°瞬时视场。     

求解机务维护排序问题的混合遗传算法

利用仿真工具将启发式方法与遗传算法相结合,引入一种求解车间作业排序的混合算法框架。在以上框架的基础上,针对含调整时间的机务维护问题建立了一种混合算法GA-SPTS,通过与已有算法的比较表明,该算法对这类问题有很好的求解性能。     

直升机有寿机件剩余寿命可靠性评估

本文通过对剩余寿命抽样的罗必塔方法的引用,提出了直升机有寿机件剩余寿命可靠性的评估方法。经过对罗必塔方法抽样误差的详细理论分析,指出对于耗损型的直升机有寿机件的寿命分布,罗必塔方法具有很好的适用性和可靠性且计算简便,理论分析和仿真实验都证明了这一点。     

非等时距Verhulst修正模型及其在直升机故障率预测中的应用

直升机累计故障率曲线与Verhulst模型曲线相近。但是,Verhulst模型要求初始数据具有等距、呈“S”型特点,且其模型终值趋于灰色发展系数a／b,无法实现对直升机故障率准确预测。针对这一问题,提出非等时距Verhulst模型,并应用该模型进行直升机累计故障率预测。同时根据直升机累计故障率终值趋于1的特点,为模型增加了预测误差修正项。通过实例验证表明,非等时距Verhulst修正模型预测精度达到了94．1％,对中长期预测具有重要的意义。