Assessment study of ionosphere correction model using single- and multi-shell algorithms approach over sub-Saharan African region

It is a known fact that ionosphere is the largest and the least predictable among the sources of error limiting the reliability and accuracy of Global Navigation Satellite Systems (GNSS) and its regional augmentation systems like Satellite Based Augmentation System (SBAS) in a safety-of-life application. The situation becomes worse in the Equatorial Ionization Anomaly (EIA) region, where the daytime ionization distribution is modified by the fountain effect that develops a crest of electron density at around ±15° to ±20° of the magnetic equator and a trough at the magnetic equator during the local noon hours. Related to this phenomenon is the appearance of ionosphere irregularities and plasma bubbles after local sunset. These may degrade further the quality of service obtained from the GNSS/SBAS system of the said periods. Considering the present operational augmentation systems, the accuracy and integrity of the ionosphere corrections estimate decreases as the level of disturbances increases. In order to provide a correct ionosphere correction to the user of GNSS operating in African EIA region and meet the integrity requirements, a certified ionosphere correction model that accurately characterizes EIA gradient with the full capacity to over-bound the residual error will be needed. An irregularities detector and a decorrelation adaptor are essential in an algorithm usable for African sub-Saharan SBAS operation. The algorithm should be able to cater to the equatorial plasma vertical drifts, diurnal and seasonal variability of the ionosphere electron density and also should take into account the large spatial and temporal gradients in the region. This study presents the assessment of the ionosphere threat model with single and multi-layer algorithm, using modified planar fit and Kriging approaches.     

基于Kriging模型梯度解析解的改进一次二阶矩方法

改进一次二阶矩（AFOSM）法是一种基于功能函数梯度的结构可靠性分析方法，鉴于其对隐式函数的梯度较难求解，提出了一种基于Kriging模型梯度解析解的AFOSM方法，利用Kriging代理模型的解析表达式推导得到功能函数对输入变量的梯度解析解，为AFOSM中设计点的确定提供高精度的梯度信息。通过Kriging与AFOSM的结合，很好地解决了基于有限元模型的隐式情况下梯度计算量相当大、可靠性分析难的问题。数值与工程算例验证了所提Kriging梯度解析解的较高精确性，同时验证了所提基于Kriging解析解的AFOSM结构可靠性分析方法的正确性与较高精度。     

基于自适应Kriging代理模型的交叉熵重要抽样法

对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题，本文提出了一种交叉熵重要抽样（CE-IS）方法结合自适应Kriging （AK）代理模型的求解方法（CE-IS-AK）。所提方法基于交叉熵原理，用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数，并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新，从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外，本文还改进了CE-IS方法的收敛准则，避免了方法的冗余迭代，扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型，因此，本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法，本文方法中引入了重要抽样的思想，因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下，大幅缩减小失效概率计算时样本池规模，并且由于利用了混合高斯模型，因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。     

基于不确定性的飞行器分离可靠性建模与分析方法

为实现飞行器分离任务可靠性的定量分析和高效精确评估，研究了高超声速飞行器分离任务过程中各种不确定性因素对分离可靠性的影响，提出一种基于不确定性的飞行器分离可靠性建模与分析方法。面向高超声速飞行器分离任务需求，建立分离动力学仿真模型，综合考虑分离过程不确定性因素的影响，利用灵敏度分析方法识别主要不确定性因素，构建分离可靠性模型。针对此模型，提出一种改进主动学习Kriging(IAK)的分离可靠性分析方法，通过新的采样策略选取失效概率更大的采样点作为新增训练点，进行高效可靠性分析。实例结果表明，该方法能够准确描述不确定性因素对分离过程的影响，提升分离可靠性定量分析的精度和效率，为飞行器分离方案的精细化设计提供支撑。     

基于混沌理论的滚动轴承振动信号融合模型预测

提出融合算法模型,在混沌理论的基础上对滚动轴承振动信号进行预测。基于相图法、最大Lyapunov指数法和关联维数法对滚动轴承振动信号进行混沌判别,证明其混沌性。以预测值和真值间差值范数最小为目标导向优化出Kriging模型、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和极端学习机(ELM)模型的权重,加权法构建融合算法模型。相空间重构法构建滚动轴承振动信号预测的训练样本,并对融合模型、Kriging模型、LSSVM模型和ELM模型进行训练,训练好的模型用于振动轴承振动信号混沌预测。以案例1和案例2共两个实验的滚动轴承振动信号为对象进行验证,两案例的最大Lyapunov指数大于0,从而判断这两个案例的轴承振动信号呈现混沌特性。另外,从方均误差、方均根误差和平均绝对误差指标来评价,融合算法模型的指标值均小于单一模型算法,融合算法模型的预测精度优于单一模型算法。     

基于自适应代理模型的结构动力可靠度分析方法

结构动力可靠度分析对于衡量结构的安全状态和工作性能具有重要的指导意义。采用一种同时考虑 动态激励载荷和材料力学性能参数随机性的动力可靠度计算高效方法,通过建立不确定性材料力学性能参数 与条件动力可靠度之间的 Kriging代理模型,推导动力可靠度的解析表达式;提出一个新的学习函数来构建自 适应的 Kriging代理过程,通过复合材料飞行器蒙皮骨架结构在随机振动载荷和随机材料力学性能参数共同作 用下的动力可靠度分析对所提方法的准确性与高效性进行验证。结果表明:所提方法不仅能够避免使用代理 模型对动力可靠度求解时由于使用数值积分所引入的误差,同时能够使用尽可能少的计算成本获得准确的动 力可靠度结果。     

Stationary flow fields prediction of variable physical domain based on proper orthogonal decomposition and kriging surrogate model

In this paper a new flow field prediction method which is independent of the governing equations, is developed to predict stationary flow fields of variable physical domain. Predicted flow fields come from linear superposition of selected basis modes generated by proper orthogonal decomposition(POD). Instead of traditional projection methods, kriging surrogate model is used to calculate the superposition coefficients through building approximate function relationships between profile geometry parameters of physical domain and these coefficients. In this context,the problem which troubles the traditional POD-projection method due to viscosity and compressibility has been avoided in the whole process. Moreover, there are no constraints for the inner product form, so two forms of simple ones are applied to improving computational efficiency and cope with variable physical domain problem. An iterative algorithm is developed to determine how many basis modes ranking front should be used in the prediction. Testing results prove the feasibility of this new method for subsonic flow field, but also prove that it is not proper for transonic flow field because of the poor predicted shock waves.     

基于Kriging方法的航空发动机压气机特性元建模

针对求解航空发动机数学模型时,使用传统的压气机二维特性曲线进行插值计算精度较差的问题,引入了优化技术中元建模的思想,对压气机特性进行模型重构.根据压气机特性数据空间分布的特点,定义元模型的输入输出维数,采用Kriging算法建立了流量和效率特性的代理模型.以某型涡扇发动机为例进行了压气机特性元建模的仿真计算,设定了满足...     

Kriging模型在机翼气动外形优化中的应用

针对粒子群等随机优化算法计算量大的缺点,发展了基于Kriging模型的优化方法.采用改进的量子粒子群算法对Kriging模型的相关模型参数进行优化,以提高代理模型预测精度,并与具有双层结构的粒子群算法相结合.采用雷诺平均N-S方程流场求解器与多目标非线性适应值加权方法,对高维度多目标多约束的跨声速机翼进行了优化,设计的机翼具有理想的压力分布,降低了机翼阻力系数,并且有效控制了低头力矩和翼根弯矩,表明该方法具有较强的工程实用性.     

基于单循环方法的涡轮叶片可靠性及多学科设计优化

为了得到适用于涡轮叶片复杂结构并同时考虑可靠性的多学科设计优化方法,将基于单循环方法的可靠性分析（SLBRA）与并行子空间设计优化方法 （CSSO）相结合,提出了一种基于可靠性的多学科设计优化（RBMDO）方法。在优化过程中使用Kriging近似模型并不断提高模型精度。该方法在计算最可能失效点（MPP）的过程中避免了优化迭代,提高了计算效率。以涡轮叶片的设计优化为例,对该方法进行了验证并与传统双循环方法进行了对比。结果表明,优化结果满足可靠性的要求,与双循环方法相比优化效率明显提高,证明了该方法在工程应用中的可行性和有效性。