基于BP神经网络的飞机完好率建模研究

飞机完好率是检验航空兵部队装备作战能力的重要参数.首先研究了飞机完好率的定义及其计算公式,然后建立了飞机完好率的BP神经网络预测模型,仿真结果验证了该模型的精确性和有效性.     

M-FSVM在可靠性寿命分布模式识别中的应用CSCD

在产品的可靠性研究中,准确、有效地识别产品所属的寿命分布,是可靠性建模成败的关键。针对传统支持向量机(SVM)在解决多分类问题时存在不可分区域等缺陷,提出了一种基于多分类模糊支持向量机(M-FSVM)的可靠性寿命分布模式识别方法,建立了包括指数分布、正态分布、对数正态分布和威布尔分布四种常用寿命分布模式识别的模糊支持向量机模型,并进行了仿真试验研究。仿真试验结果表明,该模型能够克服传统支持向量机中存在的不足,能够对常用的寿命分布模式进行智能识别,识别率高,便于工程应用。     

基于LS-SVM的飞机飞行事故率的预测建模

针对飞行事故率预测建模难的问题,基于统计学习理论,采用LS-SVM方法,建立了飞行事故率的预测模型.仿真试验结果表明,LS-SVM具有很高的建模精度和较强的泛化能力,从而验证了该方法的有效性和先进性.     

基于LS-SVM的飞控系统传感器故障诊断

针对飞控系统故障诊断难的问题,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)设计了一个飞控系统传感器的故障诊断系统.仿真试验结果表明,LS-SVM具有很高的建模精度和较强的泛化能力,基于LS-SVM的故障诊断系统能对各型传感器的故障进行诊断和定位,验证了该方法的有效性和先进性.     

基于RBF网络的航空装备维修保障能力评估

维修保障能力评估工作是航空装备全系统全寿命管理的一项重要内容.科学精确的维修保障能力评估方法是实现航空装备精确化保障的基础,对促进航空装备的信息化建设具有重要的意义.首先建立了航空装备维修保障能力评估指标体系,确定了关键要素指标,然后建立了基于RBF神经网络的航空装备维修保障能力评估模型,仿真结果验证了该方法的有效性.     

航空柱塞泵全工况效率分析及热力学建模

针对航空柱塞泵全工况热力学建模问题,在泵功率损失分析和传热分析的基础上建立了柱塞泵的热力学模型.考虑负载压力、输入转速、斜盘倾角和油液粘度影响,得到了泵功率损失模型.对泵传热进行了详细分析,采用控制体温度变化方程建立了描述泵各部分温度变化的热力学模型.对包含柱塞泵的简单液压系统采用Dymola进行了仿真计算,得到了不同输入转速和负载压力下泵效率及功率损失,分析比较了不同输入转速和供油流量下泵各部分温升情况.结果表明:泵效率及功率损失受输入转速和负载压力影响,在不同输入转速和供油流量下泵表现出不同的温升特性.