基于模糊支持向量机的飞机飞行动作识别

传统的支持向量机由两类扩展到多类问题时,出现不可分区域。针对飞行动作识别提出解决这一现象的模糊支持向量机。采用模糊支持向量机对某型飞机飞行动作进行识别。实际飞参数据(6种飞行动作模式)的识别结果表明,模糊支持向量机较传统的多类支持向量分类器在飞机飞行动作识别率上有显著提高。     

基于支持向量机的飞机系统辨识方法研究

支持向量机系统辨识方法相比传统辨识方法具有诸多优点。本文将支持向量机引入飞机系统辨识,建立离散差分形式的飞机运动方程,并利用离散系统与连续系统转换方法获得飞机纵向模态特性。研究表明该方法正确有效,信号带噪声时辨识精度较好,具有一定的工程应用价值。     

基于支持向量机的飞机颠簸预测方法研究

为提高航空飞行安全,精确预测多变地形的飞机颠簸极为重要。以风向稳定的多变地形为例,选取影响飞机颠簸的参数并对其重新组合来分析多变地形对飞机颠簸的影响。将栅格化的5种地形参数代入四种不同核函数的支持向量机模型对飞机颠簸进行预测,并与实际结果进行对比,结果表明多项式核函数针对此训练集可达到最优。使用多项式核函数的支持向量机进一步分析,发现使用地形起伏度、最高高度、风的水平速度与垂直速度四种参数的预测结果最佳,准确率高达94.44%,证明这四种地形相关参数与飞机颠簸相关性最高。     

基于改进支持向量机回归的非线性飞机结构载荷模型建模

为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的 飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的 SMO 算法及粒 子群模型参数优化算法对支持向量机回归方法进行改进,并通过飞行动力学理论分析结合皮尔逊相关系数的 方法对参与建模的飞行参数进行选取。以飞机跨声速俯仰机动为例,建立机翼某一测载剖面结构剪力模型,并 对该建模方法进行仿真验证。结果表明:采用改进支持向量机回归方法所建立模型精度优于原始支持向量机回归方法建立的模型,即采用改进支持向量机回归方法可提高建模精度及泛化能力。     

基于多特征的支持向量机印鉴识别

印鉴真伪鉴别的难点要求识别系统同时具备同类印鉴的鲁棒性及异类印鉴的敏感性.针对这一难点,本文提出了一种基于多特征的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)鉴别算法,根据多类特征以及支持向量机的自适应寻优特性,获得对真伪印鉴的鉴别.采用Gabor滤波器获得频率特征,采用差图像获得结构特征,采用原图像和极坐标图像的奇异值获得不变量特征.采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对印鉴进行真伪鉴别.实验表明,本文方法具有很高的真伪鉴别能力.     

飞机结冰事故的统计分析

美国国家运输安全局认为结冰是发生多起飞机事故的一个重要原因。ＮＴＳＢ对事故报告的调查统计表明，结冰事故中有影响的因素包括事故发生的地理位置、飞行状态、飞行目的，飞机类型、驾驶员的经验和气象等。统计结果发现，事故地点和对应的地形特征之间有着密切的关系。     

基于主成分分析和支持向量机的作战飞机效能评估

作战飞机效能的评估是防空作战中的重要问题,简述了效能评估的各种方法,建立参数效能模型时,首先要挑选特征参数,用主成分分析方法选择武器的特征参数。利用支持向量机建立了作战飞机的参数效能模型,通过实例与神经网络法的结果进行了比较,结果表明支持向量机比较精确和简单。     

基于支持向量机的武器装备批量生产经济性分析

对常规熟练曲线建模方法和支持向量机模型用于某型武器装备的批量生产经济性分析进行研究,着重分析了应用支持向量机进行批量生产经济性分析的具体形式以及方法特点,并给出了应用实例,结果令人满意。     

支持向量机的B737飞机水平尾翼裂纹故障预测

为保障飞机的飞行安全,做到预防性维修,提升飞机的飞行安全及任务出勤率,需要对飞机结构出现的疲劳裂纹进行及时检测并修理。基于支持向量机理论,建立了支持向量机回归预测模型,并应用该模型对B737飞机水平尾翼健康信息的特征值(小波包分解系数提取的能量)进行了故障预测研究。为建立最佳支持向量机模型,选用了支持向量机四种常用的核函数分别对特征值进行了预测。同时还对支持向量机预测模型与神经网络预测模型(BP神经网络预测模型)的预测结果进行了比较与分析,研究表明,应用支持向量机所设计的预测模型准确率比较高,可以较好地对飞机水平尾翼的裂纹故障进行预测。     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

基于云微物理参数的飞机积冰多因子预测方法

基于气象探测信息,准确进行飞机积冰预测并及时开启防/除冰系统是保障飞机飞行安全的重要方法。提出了一种多因子积冰预测方法,当已知飞机所在飞行云层类型、飞行高度、速度、气温、气压和露点温度时,使用提出的方法可计算得到飞行高度上的相对湿度、比湿、0℃高度上的气压、液态含水量等气象参数,用所建立的多因子积冰强度判别式可对飞机积冰的可能性及积冰强度进行预测。将方法应用于飞机积冰案例中,与美国国家大气科学中心提出的RAOB积冰预报方法进行了对比。分析结果表明,提出的方法准确有效,可为飞机积冰预测提供技术支持。     

基于支持向量机回归的民机航材消耗预测研究

航材作为装备保障的关键部件,其精确化保障在降低库存管理成本、优化资金分配、提高飞行安全等方面有重要作用。为保障飞机正常起飞,增加航空公司运营收入,降低航材保障费用,针对飞机航材消耗样本小、变化大难以预测的问题,提出一种基于支持向量机回归的航材消耗预测模型。以某国产民用飞机实际消耗数据为例,对支持向量机回归模型的预测精度进行验证。结果表明：该支持向量机回归模型对小样本数据有很好的适应性,相比指数平滑法具有更高的预测精度。     

基于NCEP及NCAR资料的我国华东地区飞机积冰强度的分布研究

利用美国国家环境预报中心(NCEP)和国家大气研究中心(NCAR)联合处理的再分析数据集(2000-2010),依据ICAO推荐的积冰强度指数公式探讨华东地区各省区的积冰强度分布概率特征,并结合此特征提出了一种基于各省区积冰强度分布概率的华东地区积冰区划方法。     

飞机结冰引起的飞行动力学问题探讨

飞机在结冰后，飞行性能、稳定性、操纵性都受到不同程度的影响，对这些问题进行了阐述，并分析了其原因。为定性地说明问题，给出了一些算例和试飞数据。最后，概要性地分析了结冰后的飞行动力学问题，并展望了以后的研究方向。     

飞机容冰技术的研究进展

回顾了国内外在飞机结冰方面的研究情况。在此基础上．介绍了近年来国外在飞机容冰技术研究中的最新设想——智能防冰系统(SIS)，对SIS研究中涉及的结冰气动模型进行了探讨，从飞行安全角度出发．给出了SIS中结冰飞行包线保护系统的基本原理及实现方法。     

飞机结冰探测技术及防除冰系统工程应用

飞机结冰是飞行过程中所面临的严重安全隐患,不同气象条件下会产生各种不同的结冰类型。文章介绍了几种常见冰型、成冰机理及其对飞机结构和系统可能产生的危害程度,分析研究了目前国内外飞机结冰探测技术的现状和发展趋势,总结了各种防除冰措施在飞机上的应用和技术特点,并以波音777飞机防除冰系统设计为例,说明典型飞机结构防除冰系统设计的特点和功能。     

结冰对飞机飞行包线影响分析及控制

为解决飞机在结冰后因飞行包线范围缩小而危及飞行安全的问题,针对飞机纵向三自由度非线性模型分析了翼面结冰对飞行包线的影响。在二级折线软限制式迎角限制器中引入结冰信息,综合考虑各个结冰传感器信号,通过比较采用对迎角、襟翼偏度限制最大的结冰信号来设定限制器阀值,在线/实时地改变可用飞行包线范围,使结冰飞机在缩小的飞行包线范围内能够安全飞行。仿真计算表明,该方法实用有效,可供飞机结冰问题研究人员参考。     

平尾积冰对飞机纵向气动参数的影响

建立飞机纵向动力学模型,基于最大似然参数估计原理,设计用于辨识飞机纵向气动参数的辨识系统,并对辨识系统的正确性和精确度进行了验证.以DHC-6飞机飞行试验数据为依据,对未积冰飞机和两种平尾积冰冰型的飞机进行纵向气动参数辨识,通过对比3种情况下飞机纵向气动参数的辨识结果,定量分析了平尾积冰对飞机纵向气动参数的影响.结果表明:平尾积冰将导致飞机纵向气动特性恶化,俯仰阻尼可减小15％,升降舵效率可降低20％,对飞行稳定性、操纵性以及飞行安全构成一定的威胁.     

基于动态时间规划和支持向量机的飞机机动动作识别方法

提出了一种对飞机试飞和试验数据中标准机动动作的识别方法,对飞行历史数据中的目标机动动作进行精确地检测提取。先应用动态规划的方法,在海量数据中使用动作模板初步匹配目标数据,再通过支持向量机精确识别目标,最后使用真实的飞行数据对所设计的机动动作识别方法进行了试验。结果表明,基于动态时间规划和支持向量机方法的动作识别结果准确率高、计算速度快,且数据解耦性强,具有很好的工程应用前景。