基于偏最小二乘的向后删除变量法及其在均匀设计中的应用

针对均匀设计中的小样本数据处理问题,讨论了一种偏最小二乘与向后删除变量法相结合的变量筛选方法。首先,利用偏最小二乘建立包含尽可能多的关键自变量的全模型,然后将向后删除变量法中的每一次最小二乘回归替换为偏最小二乘回归,得到基于偏最小二乘的向后删除变量法。实验结果表明,与逐步回归法相比．该方法的预测能力明显提高,且具有更好的稳定性。     

线性拟合法建立航空发动机状态变量模型

针对非线性拟合法建立航空发动机状态变量模型过程中的初值问题,提出了一种能够避免该问题的线性拟合法,即在离散域情况下,利用已知的状态序列来构建系统矩阵与模型响应之间呈线性关系的目标函数,从而使非线性最小二乘问题转化为线性最小二乘问题.应用该方法建立某型涡扇发动机的小偏差状态变量模型,并与非线性拟合法进行了对比研究,结果表...     

基于单纯B样条的航空发动机机载稳态模型研究

为了减小航空发动机稳态建模的模型误差、降低复杂度及提升其实时性,提出了一种基于单纯B样条函数的航空发动机稳态模型建模方法。该函数是局部多项式基函数的线性组合,因此求解该函数为线性回归问题,通过运用广义最小二乘方法来求解B系数,从而提高计算效率和提高模型精度。最后建立了基于该算法的二维和四维涡扇发动机稳态模型,并分别与相同建模样本条件下的多输入多输出约简迭代最小二乘支持向量机稳态模型进行了比较,表明了单纯B样条建模方法不仅继承了B样条的算法复杂度低、存储数据量小和实时性好等优点,同时避免了最小二乘支持向量回归机不能拟合大样本数据的缺点,且拟合效果优于最小二乘支持向量机。     

基于改进拟合法的涡扇发动机状态变量模型建立方法

为解决拟合法建立涡扇发动机状态变量模型时初值难以选取的问题和有效提高模型的精度,研究了一种改进的优化拟合方法.针对拟合法初值难以选取的问题,采用改进偏导数法获得的优化迭代初值;根据发动机稳态工作点线性化模型的动态响应与该点处的非线性模型动态响应一致的原则,采用线性最小二乘优化拟合法建立某型涡扇发动机状态变量模型.通过在不同状态工作点、采用不同模型结构,与改进偏导数法和非线性部件级模型仿真结果相比较表明:该方法能有效保证模型收敛性,具有较高的建模精度,并适用于高阶系统建模.     

基于LS-DYNA滚动轴承使役可靠度计算方法

利用软件LS-DYNA对滚动轴承使役过程进行了动态有限元计算,基于响应面法（RSM）建立6408滚动轴承输入参数与输出响应的函数关系方程,设定各类随机误差分布,利用矩阵试验法确定抽样点在输入变量抽样空间的位置,进行一系列确定性拟合试验.每次试验借助LS-DYNA进行精确求解,运用求解数据对方程进行最小二乘法回归分析确定方程的组成项及系数.最后利用函数关系方程计算轴承任意时刻的使役可靠度.结果表明:计算得出该轴承在0.020008s时的使役可靠度为97.062%.      

基于加权线性响应面法的神经网络可靠性分析方法

在加权线性响应面法的基础上,提出隐式极限状态方程可靠性分析的神经网络方法。加权线性响应面法不仅形式简单、易于实现,而且可以很好的近似极限状态方程的设计点,但它却不能适应非线性极限状态方程的失效概率计算。神经网络对非线性极限状态方程有很强的近似能力,但神经网络的迭代不如加权线性响应面法那么简单易行,因此提出加权线性响应面与神经网络相结合的可靠性分析方法,这种方法既保证对设计点的精确近似,也保证对设计点附近的非线性极限状态方程的很好近似。与加权线性响应面法相比,本方法计算失效概率的计算工作量有所增加,但对非线性极限状态的计算精度却大大提高。算例充分显示所提算法的合理性和可行性。     

反舰导弹维修费用偏最小二乘估算方法

参数估算法能够将影响维修费用的各种客观因素综合考虑,通过建立回归模型,对反舰导弹维修费用进行科学地直接估算。偏最小二乘回归方法在处理样本容量小、自变量多、变量间存在严重多重共线性问题等方面具有得天独厚的优势。文章综合分析了影响反舰导弹维修费用的各种因素,建立了基于偏最小二乘法的费用估算模型,设计了精度评定方法。通过实例计算验证,该方法建立的模型拟合度好,变量累计解释能力强,估算误差在5%内。     

基于响应面的系统性能可靠性优化设计方法

提出了建立基于Logistic变换的性能可靠度与关键设计参数(DDP)之间函数关系的响应面方法以及性能可靠性优化设计模型。通过试验设计、一体化仿真、Logistic变换、多项式拟合、方差分析和模型检验等步骤,来构建系统性能可靠性响应面模型。并以性能可靠度为目标,性能设计参数可行域为约束进行设计优化。针对舵机案例,以性能模型和干扰模型为基础,通过仿真及回归分析,建立了性能可靠度与关键设计参数（Ce,Kp,J）的响应面模型。建立了舵机性能可靠性设计优化模型,对关键设计参数进行了优化。     

保序调整对线性回归影响的试验分析

采用数学试验方法模拟随机变量,考察满足序关系的变量关于自变量的线性回归,研究并对比在这种情况下直接应用最小二乘线性回归与先对观察到的因变量使用PAVA算法进行保序调整再应用最小二乘线性回归的优劣。结果表明实际应用中,首先进行PAVA算法作调整并不一定是好的,尤其当数据量比较大的时候,其并不能提高拟合效果反而增加工作量。当因变量满足序关系时,直接做最小二乘回归,无需对因变量使用PAVA算法作调整。     

航空发动机小偏差状态变量模型的建立方法

采用最小二乘拟合法建立用于航空发动机鲁棒控制系统设计的小偏差状态变量模型，即根据发动机非线性模型的小偏差动态响应数据直接拟合出其小偏差状态变量模型。由于建模误差在最小二乘意义下最小，因而应用该方法可以保证所建模型具有较高精度。此外该方法亦不受模型阶次的限制。应用该方法建立某型涡记扇发动机的小偏差状态变量模型，具有较高的精度，从而验证了该方法的有效性。     

基于LS-SVM的模态参数识别方法

 最小二乘支持向量机回归用于系统的模态参数识别研究。针对经典的最小二乘支持向量回归缺少鲁棒性和稀疏性的缺陷,提出了一种兼具鲁棒性和稀疏性的最小二乘支持向量回归的算法,并保持了它原有的计算速度快的优点。最后,结合结构动力学方程的自回归滑动平均时间序列形式,给出了结构的模态参数提取方法和流程,给出了相应的数值算例以及进行了实验的检验证明。结果表明,本文的方法能够快速、准确地提取出系统的模态参数。     

宽带卫星通信信号的多维星座图解调方法

高速卫星数据传输需要利用较高调制维度和较多星座点数来实现,一方面导致接收端具有较大实现复杂度,另一方面系统可靠性极易受信道非线性影响。针对以上问题,通过对多维星座图信号的解调性能进行理论分析,得到极大后验概率（MAP）解调误符号率（SER）的理论公式,在保证系统SER性能的基础上,提出了基于星座图相关的检测方法。该方法利用脉冲正交性得到接收星座点,对其进行向量相关运算得到解调数据,有效降低了解调判决过程的复杂度。针对信号经过高功率放大器（HPA）后的非线性失真问题,建立了HPA信道估计模型,利用最小二乘（LS）信道估计方法对原解调星座图进行修正,提出了基于修正星座图的解调方法。仿真结果表明,该方法在降低实现复杂度的同时,有效提高了系统抗HPA信道非线性失真的能力,可实现对宽带高速卫星通信信号的高效准确解调。     

振荡函数的移动最小二乘逼近方法

移动最小二乘法在求解偏微分方程数值解中得到广泛使用,但是用等距节点逼近振荡函数时逼近精度不高,针对这一问题,用适应函数变化的非均匀节点离散求解区域,与之相适应,移动最小二乘法中权函数的支撑域半径也随节点密度变化,这里用基于领域搜索算法确定支撑域半径。数值算例表明,在移动最小二乘法中,用适应节点变化的节点集及基于领域的搜索算法确定支撑域半径能够有效减小逼近误差。     

航空装备研制费的参数化估算方法研究

根据现代航空装备研制特征及研制费内容构成,对航空装备研制费影响因素及其度量方式进行了分析,针对国内同类航空装备研制项目样本数据少而研制费用影响因素多的特点,研究提出了采用偏最小二乘回归方法开展样本数据的主成分分析和综合变量提取、建立参数化费用估算模型的参数化估算方法。案例证明,提出的参数化估算方法适用于小样本多元数据条件下的费用模型构建,构建的模型预测准确性满足费用估算要求。     

递阶偏最小二乘回归在飞机研制费用预测中的应用

分析了飞机研制费用样本数据少、费用驱动因子众多的特点,考虑到递阶偏最小二乘回归(Hi-PLS)方法在变量规模巨大情形下进行回归建模的优势,应用递阶偏最小二乘回归方法对飞机研制费用进行预测。以战斗机机体研制费用预测为例进行研究,首先对战斗机机体研制费用驱动因子进行分组,然后应用递阶偏最小二乘回归方法对分组后的费用驱动因子进行回归建立机体研制费用预测模型。实例表明,在飞机研制费用预测方面,采用递阶偏最小二乘回归方法预测更能体现研制费用与飞机性能参数之间的关系。     

状态变量模型建立方法

为了克服小扰动方法精度不高、稳态终值响应法动态过程不一致以及传统拟合法的随着维数增加精度下降和拟合时间长等缺点,综合了3种算法（小扰动法、稳态终值响应法和传统拟合法）的优点,设计了基于变尺度法的混合求解方法建立了航空发动机状态变量线性模型。仿真结果表明：建立的航空发动机状态变量线性模型与非线性部件级模型在动态过程响应中吻合良好,而且具有较高的稳态精度,能够保证航空发动机最终稳定值的一致性。     

截断分布下广义失效概率的可靠性分析方法

提出基于随机变量为截断分布和失效域模糊下的结构可靠性分析方法。由于常规的可靠性分析方法不能直接用于截断分布情况下广义失效概率的计算,因此,先将截断分布情况下的可靠性分析模型转化为非截断分布情况下的多模式并联系统模型,在此基础上引入模糊失效域的隶属函数,将截断分布情况下的模糊可靠性分析问题转化为一般的随机可靠性问题,利用Monte Carlo法和重要抽样法求得广义失效概率。给出了方法的实现步骤和原理,并用不同算例验证了方法的合理性与可行性。     

机翼气动载荷向结构节点等效分配的三点分法

气动载荷是结构强度设计的重要输人,然而气动专业给出的气动载荷数据往往是基于气动模型的数据,并不能直接应用于结构专业的强度分析模型,需要一定的方法将其转换。为了提高气动载荷向结构节点转换的效率,并保证准确性,文中采用线性插值的方法,分别考虑结构节点在气动节点构成的三角形内部和外部的情况,推导了结构节点上气动载荷的计算方法,并通过无人机翼盒段的气动载荷和结构数模对该方法的准确性和高效性进行了验证。结果表明,提出的方法既可以提高工程实践的效率,又具备较高的准确性。     

A Linear-correction Least-squares Approach for Geolocation Using FDOA Measurements Only

  A linear-correction least-squares(LCLS) estimation procedure is proposed for geolocation using frequency difference of arrival (FDOA) measurements only. We first analyze the measurements of FDOA, and further derive the Cram閞-Rao lower bound (CRLB) of geolocation using FDOA measurements. For the localization model is a nonlinear least squares(LS) estimator with a nonlinear constrained, a linearizing method is used to convert the model to a linear least squares estimator with a nonlinear constrained. The Gauss-Newton iteration method is developed to conquer the source localization problem. From the analysis of solving Lagrange multiplier, the algorithm is a generalization of linear-correction least squares estimation procedure under the condition of geolocation using FDOA measurements only. The algorithm is compared with common least squares estimation. Comparisons of their estimation accuracy and the CRLB are made, and the proposed method attains the CRLB. Simulation results are included to corroborate the theoretical development.