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。     

基于进气总压畸变指数的发动机实时监控

提出了一种基于进气总压畸变指数智能预测的发动机实时监控方法。在对进气总压畸变试验数据进行混沌特性分析的基础上,采用饱和嵌入维数作为支持向量机输入节点个数的选择,建立支持向量机预测模型,并将该模型应用于对发动机进气总压畸变指数的预测。结果表明,该模型可以对进气总压畸变指数随时间的变化规律做出有效预报,从而为进一步对发动机实施有效的、实时的监控提供有力的保障。     

基于SVR的导航传感器自适应野值检测方法

针对Lagrange插值法无法处理连续野值的问题，提出了一种基于改进支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的导航传感器自适应野值检测方法。该方法结合了支持向量回归利用小样本数据就能够准确建模和3σ准则计算简易的优点，利用支持向量回归在线建立舰船的运动模型对测量值进行实时预测，并利用3σ准则自适应地计算阈值，然后通过比较阈值与预测残差来判别测量值是否为野值点。该方法可以自动地学习舰船的运动趋势，建立舰船的真实运动模型，而且不受连续野值点的影响，能够在没有其他传感器辅助的条件下完成野值检测。海试实测数据表明，提出的方法对离散和连续的野值点均具有较好的检测效果，同时可以更好地估计传感器的真实测量值。     

基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析

提出了一种基于支持向量机的航空发动机滑油金属含量预测方法。详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础,并给出了运用支持向量回归进行多步预测的一般公式,提出了用最终预报误差(FPE)准则优化选取嵌入维数。与传统的AR预测模型相比,支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力。经过数值仿真得出自回归(AR)模型仅适合于短期预测;支持向量机预测推广能力强、具有较强的鲁棒性和容错性,对较长区间预测仍具有较好的效果。最后,将其应用于某型发动机滑油的铁金属含量预测,取得了较好的效果。      

无人机预测与健康管理体系结构研究

90年代末美国人提出了自主后勤这一全新的后勤保障概念,并在第四代飞机和无人机等高技术武器装备中得到应用。预测与健康管理技术是自主后勤保障的核心技术,它在传统的健康监控和故障诊断的基础上,强调早期故障预测和跨子系统智能推理,能够实时评估和管理飞机的健康状况,为飞机的维修保障提供决策支持。本文对无人机预测与健康管理系统的体系结构以及相关的关键技术进行了深入的研究,提出一种无人机PHM系统顶层设计方案。无人机PHM技术的开发和应用对有效地降低飞机的维修保障费用,提高飞机战备完好率和任务成功率,使飞机系统能够安全、可靠地运行具有重要意义。     

基于支持向量机回归算法的飞机主油泵故障数预测

对于飞机部件的故障数预测、可靠性评估、备件需求预测等通常采用样本数目趋于无穷大时的渐近理论,即传统统计学及神经网络理论等进行分析,但在航空维修保障领域,维修数据通常为小样本数据,这些方法存在着固有的算法缺陷. 统计学习理论是一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论,它不仅考虑了对渐进性能的要求,而且追求在现有有限信息的条件下得到最优结果.支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的机器学习算法,它采用结构风险最小化原则,在最小化样本点误差的同时,缩小模型预测误差的上界,从而提高了模型的泛化能力和抗噪声扰动能力.主要应用领域为模式识别、回归预测、概率密度函数估计等.目前,支持向量机算法及其应用尚在发展阶段.     

基于优化最小二乘支持向量机的小样本预测研究

统计学中的预测问题主要是通过对已知数据的分析,找到数据内在的相互依赖关系,从而获得对未知数据的预测能力。该文提出了最小二乘支持向量机参数优化方法———多层动态自适应优化算法,构建了基于最小二乘支持向量机的预测模型,并对Ti 26合金的性能预测进行了研究。结果表明:优化的最小二乘支持向量机具有优秀的小样本数据学习能力和预测能力。     

基于模糊信息粒化和优化支持向量机的氧化铝陶瓷超声磨削力趋势预测

为实现超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力变化趋势的预测,提出了一种基于模糊信息粒化和支持向量机相结合的方法。首先进行氧化铝陶瓷超声磨削试验,然后利用模糊信息粒化方法对试验获得的磨削力进行粒化处理,并将人工免疫系统算法和粒子群算法进行并联混编构成人工免疫系统粒子群算法(AISPSO),接着建立非线性回归支持向量机预测模型并对模糊粒子进行预测,并通过AISPSO算法优化支持向量机预测模型,最后获得超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力的变化趋势和变化范围。结果表明:该方法可以有效实现超声磨削中磨削力的变化趋势及变化范围预测,且预测未来5组数据变化范围的误差在10%以内,这为通过磨削力变化调整工艺参数以获得更好的加工表面提供了新的思路。     

利用粒子群支持向量机预测轴流压气机机匣壁面压力

建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法...     

无线电高度表修理级别确定方法研究

介绍了装备修理级别分析方法。在装备维修缺乏数据的情况下,应用修理级别逻辑决断法对装备维修保障的有效性和可行性进行了研究,并举例进行了说明。     

基于MDP-GERT的航空装备维修保障流程优化研究

针对航空装备维修保障中存在的维修保障能力难以满足保障需求的问题,结合马尔科夫决策过程与图示评审技术,提出了一种新的航空装备维修保障流程优化模型。首先在GERT网络中嵌入决策节点,以总维修时间为目标函数,构建了航空装备维修保障流程MDP-GERT网络模型;然后利用策略迭代法和蒙特卡罗仿真技术,给出了模型的求解方法;最后,结合案例得到多机充氮流程的优化工序和预计时间,验证了模型和算法的可行性和有效性。结果表明:利用该模型对保障流程进行优化,能够有效地为缩短维修保障时间提供决策支持,提高维修保障效率。     

基于灰色网络分析法的某型飞机机务保障能力评估研究

机务保障能力的评估研究,对于战斗力的形成和保持有着重要的意义。本文构建了机务保障能力评估体系的网络结构模型,在此基础上运用灰色网络综合评估方法,建立某型飞机机务保障能力灰色网络评估模型,并用实例进行验证,为全面系统的评估机务保障能力提供了一种新的途径。     

基于神经网络的战时装备维修保障能力评估

介绍了神经网络的概念,阐述了BP神经网络的基本原理与方法,在系统分析战时装备维修保障系统的基础上构建了战时装备维修保障系统能力评估指标,设计了BP神经网络模型,通过Matlab仿真软件对结果进行计算分析表明,BP神经网络具有很强的解决非线性问题能力,适用于战时装备维修保障能力评估。     

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.     

无尾布局支撑干扰数值模拟

采用TRIP2．0．SOLVER软件，开展了高、低速来流条件下，无尾飞翼布局支撑干扰的数值模拟技术研究。高速来流状态下支撑干扰的数值模拟，以尾支撑作为主支撑，腹支撑作为辅助支撑，完全模拟了实验中采用的两步法；低速来流状态下的支撑干扰的数值模拟，采用了有无尾支撑的方式得到支撑干扰量。介绍了支撑干扰的典型高、低速数值模拟结果，并与高速实验结果做了初步的对比。     

民用飞机航材支援网络选址因素权衡方法研究

民用飞机航材支援网络作为主制造商为客户提供航材的必要媒介,合理地搭建该航材支援网络有利于提高主制造商的服务品质和客户运营能力。基于Kriging方法,提出一种定性与定量相结合的民用飞机航材支援网络选址因素权衡方法,对选址因素进行梳理和分类,获取选址定量分析数据需求,并运用所提方法进行民用飞机航材支援网络选址因素权衡,进而对选址因素进行重要度评价;将该方法与层次分析法、响应面法、蒙特卡洛法进行对比分析,以验证其有效性和适用性。结果表明：本文所提方法可有效进行选址因素重要度评价,为民用飞机航材支援网络的搭建奠定基础。     

飞机起飞着陆性能智能计算模型及应用

提出了一种飞机起飞着陆性能智能计算思路。详细分析了影响飞机高原起飞着陆性能的主要因素,提出了高原起飞着陆性能智能计算的一般模型,然后采用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)对某型飞机高原起飞滑跑距离实测数据进行了建模和验算,同时为说明支持向量机模型适合工程使用、精度高、推广性高的优点,还与贝叶斯正则化BP神经网络(BRBP)、RBF神经网络(RBF)、自适应神经模糊推理系统(ANFIS)做了比较。计算结果表明,支持向量机具有很好的推广性能,得到的结果优于BRBP,RBF和ANFIS等智能计算方法,推广误差能够满足工程的实际需要。该模型对于发展和丰富飞行器起飞着陆性能计算理论具有一定的参考价值。     

军用直升机使用保障费用分析

叙述了武器装备费用分析的过程与方法,利用灰色理论建立军用直升机使用保障费用预测模型,通过模型对影响军用直升机使用保障费用的因素进行分析,为军用直升机使用保障费用的科学管理提供了相关的理论依据。