幂指函数法在材料腐蚀建模中的应用

将近似函数引进到材料腐蚀的数学建模中 ,根据腐蚀数据特点 ,提出分段建模概念 ,并分别与灰色GM (1 ,1 )模型、动态数据双向差分模型和幂函数模型对比。结果表明 :这种近似函数模型的精度除普遍高于其它 3种模型外 ,还具有很强的适用性 ,在工程上具有一定的应用前景。同时 ,由经验变换模型和该近似函数模型的数值处理推测认为 :腐蚀过程中可能存在“腐蚀临界点”。     

基于灰色神经网络的疲劳裂纹预测方法研究

为对构件疲劳损伤进行预测,提出了基于灰色神经网络模型的疲劳裂纹扩展预测方法。将灰色GM（I,1）模型向BP网络映射,建立了一维灰色神经网络GNNM（1,1）模型。基于灰色GM（1,1）模型的发展系数和灰作用量给出了GNNM（1,1）模型初始权值。应用建立的GNNM（1,1）模型预测了某不锈钢构件腐蚀疲劳裂纹的扩展,并与GM（I,1）模型的预测结果进行了对比,表明GNNM（1,1）模型具有更高的预测精度和模型精度。     

基于组合预测模型的某型导弹贮存寿命评估方法

科学确定导弹的贮存寿命对提高部队装备保障能力和战斗力具有重要的现实意义。针对导弹贮存数据具有“少数据”和随机波动性较大特点,建立了灰色GM（1,1）评估模型和马尔可夫模型的组合预测模型,并应川此组合预测模型解决了某型导弹贮存寿命评估的问题。结果表明,该方法对现有数据拟合程度较好,预测精度较高,克服单一预测方法的不足,有效性强,使用价值大。     

导弹电子设备故障的组合预测方法研究

针对传统GM(1,1)的对纯指数型序列预测的局限性,引出了改进的离散灰色DGM(1,1)模型。应用DGM(1,1)模型与时间序列AR模型的组合模型对导弹电子设备进行故障预测,并通过实例对预测精度进行了检验。     

灰色系统理论在年用电量预测中的应用

年用电量系统具有灰色系统的特征,因此,可以用灰色系统模型对年用电量进行预测.运用灰色模型(GM(1,1))对年用电量做出预测,并与传统方法进行比较,结果证明GM(1,1)模型优于传统方法,是一种有效的预测年用电量的模型。     

基于灰色马尔可夫模型的公务航空市场需求预测

当前中国公务航空在快速发展的同时也受到多方面因素的制约,针对此特点,结合灰色预测与马尔可夫链理论的优点,尝试对中国公务机的需求量进行预测。首先对原始时间序列进行改进处理,建立了GM(1,1)模型,然后用马尔可夫模型对预测值予以修正。实验结果表明,改进后的灰色马尔可夫模型预测精度有了进一步提高,能较好地应用于中国公务机市场需求量的预测,且改进方法便于操作,有较高的实用性。     

航空活塞发动机大修成本的GM(1,1)优化预测模型

以某台Lycoming型航空活塞发动机2009年-2013年的大修费用为时间序列样本,对其进行准光滑检验和准指数规律检验,表明可以建立GM(1,1)模型。建立常规GM(1,1)模型,求得关联度、方差比、小误差概率等指标均为一级精度,但第7次预测的相对误差较大(5.22%)。为了得到较高预测精度,采用新陈代谢GM(1,1)优化模型,结果表明第7次预测的相对误差减小到0.18%,其余指标均保持一级精度。新陈代谢GM(1,1)模型适用于航空活塞发动机的大修成本预测。     

住宅需求量预测的灰色马尔柯夫模型及应用

统计数据显示出非平稳的特征时,采用一般的预测方法往往精度不高,考虑到GM(1,1)模型和Markov链预测的特点,用GM(1,1)模型进行趋势预测,用Markov链预测反映数据序列的非平稳特征,将二者有机结合起来,对住宅的需求量作预测.文章应用该模型对1992～2002年间某城市住宅的数据进行了检验,经验证预测精度较高.     

基于灰色预测理论的民用航空器使用困难预测研究

简述了灰色预测理论的特点、灰色GM(1,1)预测模型的建模过程及后验差检验的方法,以1996年1月～1997年4月期间全国民航B737型飞机的使用困难千时率为原始统计数据,建立灰色GM(1,1)预测模型,经检验模型的精度达到了1级精度。结果表明,模型的预测结果比较可靠,这对于改进民用航空器产品的设计,提高民用航空器的安全运营可靠性有一定作用。     

改进灰色预测模型在对地攻击弹药需求预测中的应用

针对战时航空兵编队对地攻击的弹药需求问题,研究了灰色预测模型在弹药需求预测中的应用问题。首先,分析了影响弹药需求预测的主要因素;其次,分析了基本GM(1,1)模型存在的问题,提出了一种新的改进参数和时间响应序列的GM(1,1)模型;最后,分别用基本GM(1,1)模型和改进的GM(1,1)模型对一组弹药需求数列进行比较分析。结果表明,相对于基本GM(1,1)模型而言,改进的GM(1,1)模型的相对误差较小。     

基于改进的灰色RBF模型的初始备件预测研究

针对初始备件故障规律不稳定和历史消耗数据少的特点,将遗传算法、GM（1,1）模型和RBF神经网络有机结合．提出了改进的灰色RBF预测模型。该模型利用遗传算法对GM（1,1）模型参数进行动态寻优,并利用RBF网络对预测值进行残差修正。最后,通过采集新机部队某初始备件上半年的消耗数据,对该模型进行了实例仿真。结果表明：改进...     

等维灰数递补动态预测在机场客运量预测中的应用

基于灰色系统等维灰数递补动态预测和残差GM（1，1）修正模型，对其应用的可行性进行了有益的探讨，并结合实例，对首都国际机场中短期客运量进行了预测。通过调整原始样本中的变异数据，得到比较理想的预测结果．经检验预测结果是可信的。该研究为机场客运量预测提供了一种方法，可供借鉴。     

基于图像的腐蚀损伤及疲劳寿命研究

在实验室环境下,对航空LY12CZ铝合金试件进行了腐蚀试验,然后采用图像处理的方法,提取了孔蚀率、点蚀坑分形维数、点蚀坑半径3种腐蚀形貌特征值,通过灰色预测方法对腐蚀形貌特征值与腐蚀损伤之间的关系进行了研究,得到了基于形貌特征值的GM(1,3)腐蚀损伤预测模型。在此基础上,利用AFGROW软件建立了断裂力学模型,对不同腐蚀形貌特征条件下LY12CZ试件的疲劳寿命进行了计算与讨论。结果表明,试件的疲劳寿命与其表面腐蚀形貌密切相关,3种腐蚀形貌特征值均与试件的疲劳寿命负相关。此外,基于腐蚀形貌特征值计算得到的疲劳寿命值与利用实测点蚀坑深度计算得到的疲劳寿命值吻合较好,平均相对误差为8.84%。     

基于新陈代谢GM（1,1）模型的导弹遥测故障预测算法

在人工监视遥测关键参数是否超出阈值范围以判断导弹故障的传统模式基础上,对GM（1,1）预测模型进行了改进,研究了基于新陈代谢的GM（1,1）预测算法对遥测参数实时预测效果.该算法能不断去掉最老的信息,充分利用最新的信息,避免了预测模型老化的现象;由于用于预测的数列维度较少,便于计算,能够保证算法的实时性.用MATLAB编程实现算法,比对实测数据的预测值与实际值,并进行误差分析.结果表明,该算法对遥测参数的预测精度较高,可为及时发现导弹故障提供科学的依据.     

基于ESN的航空发动机状态组合预测方法

基于回声状态网络(ESN)预测模型,结合小波分析和主元分析,提出一种组合预测方法.首先对含噪非线性时间序列进行小波降噪,并重构时间序列产生训练样本,再将训练样本通过主元分析进行降维处理,降维后的时间序列数据则输入ESN模型进行预测分析.对控制飞机动力输出的动压参数非线性时间序列数据进行了仿真对比实验,结果表明:组合预测方法的5步和单步预测速度累计提高了66.97%,预测的平均平方误差、标准均方根误差和归一化绝对误差也均有较大提高.该方法与传统基于ESN的预测模型相比,能有效地提高预测的效率和精度,是一种有效的非线性时间序列预测方法.      

基于半经验模型的霍尔推力器壁面腐蚀形貌预测方法研究

为了研究霍尔推力器通道壁面溅射腐蚀对于推力器寿命的影响,针对霍尔推力器通道壁面溅射腐蚀演化过程,建立了预测推力器腐蚀形貌的半经验模型。该模型根据试验测量形貌数据,反推离子源模型,结合腐蚀速率公式,对霍尔推力器的壁面形貌进行演化预测。分别以SPT-100,T-220及KM-45短时间的壁面形貌作为输入条件,对不同功率量级推力器的壁面腐蚀过程、预测误差和腐蚀速率进行了研究。数值模拟结果表明,对于10kW级T-220,1kW级SPT-100以及百瓦级KM-45推力器,壁面形貌的平均误差分别为2.65%,2.88%和3.64%。推力器壁面形貌的预测结果与实际测量值基本一致,该模型可用于霍尔推力器壁面形貌预测以及寿命预估。     

基于灰色理论的自适应多参数预测模型

故障预测对保障武器装备安全可靠工作具有重要意义。但是,用于武器装备故障诊断和预测的数据往往是小样本、多特征参数数据,当前主要的故障预测方法在实际故障预测中虽取得了一定的效果,但均存在不足之处。本文基于灰色预测建模理论,分析了GM(1,1)预测建模中的不足,考虑多个特征参数间的相互关系以及预测序列的实际特点,修正了初始值和背景值,建立了小样本情况下的自适应多特征参数预测模型,并以某型飞机发动机的多特征参数的仿真数据为例进行了预测分析,结果表明该模型具有很好的预测精度,证明了该模型的有效性。