一种基于冗余分配的网格计算任务调度方法的研究

提出了一种基于冗余分配的网格计算任务调度方法,包含资源预测、资源调度和任务分配三部分,并将其应用于用二分法求解高次方程中,取得了运行时间短和兼顾负载平衡的应用效果,验证了该算法的有效性。     

连杆位置综合的一种解析方法

本文根据半角转动的原理,提出了一种连杆位置综合的解析方法。此法概念清晰,计算比较方便。而且易于与图解法相沟通。列出了连杆五个位置综合问题的四个非线性方程。在解法上把上述问题化归为用优化方法求解。     

非确定结构系统区间分析的直接优化法

工程中的非确定性问题可以用区间分析、随机理论或模糊集理论进行求解。本文采用区间分析法来处理结构静力分析和设计中的不确定性问题。将结构系统中的不确定性参数用区间数来表示,用有限元法建立系统的控制方程。该控制方程是线性区间方程组。本文讨论了一些求解区间线性方程组的方法并提出了一种直接优化法。将方程组中的所有区间数都作为设计变量,区间量的变化区间作为相应的设计变量的边界约束,运用约束优化法求出方程组解的各元素的最大值和最小值。文中给出了两个算例,列出了本文算法与其他算法的结果比较     

一种采用解析积分的直线单元的边界元法

本文提出一种采用解析的直线单元计算受有离心力的二维问题的边界元法,推导了相应直线单元的积分解析式。算例表明,本文方法能获得较高的数值精度,尤其在计算靠近边界的内点应力时,效果更好。     

基于多尺度指定元分析的多故障诊断方法

主元分析(Principal component analysis,PCA)固有的模式复合效应使得多尺度主元分析(Multi-scaleprincipal component analysis,MSPCA)仍无法做故障模式辨识,且各尺度上和重构后数据分别建立PCA模型的计算量非常大。本文建立一种多尺度指定元分析(Multi-scale designated component analysis,MSDCA)方法,将具有明确物理意义的指定模式作为多尺度空间中观测数据和重构后观测数据的统一投影框架,旨在解决MSP-CA在多尺度空间中仍无法进行故障模式辨识的不足,并避免其在各尺度上需分别建立不同统计模型的繁琐性,同时可改进单尺度指定地分析(Designated component analysis,DCA)方法的诊断性能。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于BP神经网络方法的民用航空发动机故障诊断

用航空发动机故障诊断的方法很多,各种方法在具体操作过程中有着不同的作用和意义。本文提出一种依靠人工神经网络方法研究民航发动机各种故障征兆影响因素的作用程度的方法,并利用其仿真数据进行分析,找出具体工作过程中作用相对较大的因素,从而在定时与视情维修过程中提出合理的建议,以便为相应维修方法的实施、改进和研究应用提供可靠的依据。     

基于BP神经网络方法的航空活塞发动机故障诊断

BP神经网络在机械故障诊断领域内已取得较多的成功经验。本文调用Matlab中的神经网络工具箱,运用BP神经网络对CESSNA．172R的航空活塞发动机进行故障诊断,建立故障数据库。     

边条机翼气动特性的一种解析计算法

本文以文[1]为基础,研究了平板锐缘边条机翼亚音速气动特性的解析估算,导出了曲线前缘边条机翼气动特性的通用计算式,并可计算尖梢机翼的展向升力分布;所需的位流常数采用涡格面元法来确定。本文就多种机翼进行了计算,与实验结果的比较表明,本方法具有计算简单快速、计算结果具有实用精度的优点,可供初步设计与性能分析时使用。     

基于CLIPS飞机液压系统故障诊断专家系统的实现

针对飞机液压系统故障多、对飞行安全造成隐患的问题,开发了基于CLIPS的飞机液压系统故障诊断的专家系统。对飞机液压系统的常见多发故障进行了收集整理,采用正向推理模式构建了专家系统的基本结构,结合故障树知识和有限元分析方法进行故障的诊断推理。运行结果表明:该专家系统对飞机液压系统故障的诊断、分析和定位效果良好。     

基于小波变换的余度敏感器结构故障诊断方法

对于导航系统中余度敏感器结构的故障诊断，本文讨论了基于小波变换的直接比较测量的诊断方法。根据小波变换的时频特性和信号边沿检测的原理，采用小波db5对敏感器的输出信号直接进行六层分解，并在相应分解层上进行重构，根据重构的信号对余度敏感器结构进行故障检测，定位和隔离，仿真结果表明，这种方法不仅可以检测出故障，故障的类型和故障发生的时间，而且灵敏度高，对噪声具有较好的鲁棒性，为余度敏感器结构的故障诊断提出了一种有实用价值的方法。     

基于故障树分析法的APU故障诊断研究

故障树分析（FTA）是故障分析和故障诊断中广泛应用的一种方法。结合APU的工作特性,对APU启动困难的原因进行了分析,建立APU启动困难故障树,并对故障树的基本原因事件进行了定性、定量分析,进而提出了排除APU故障的方法,以达到预测与预防故障发生的目的。     

基于模糊故障树理论的液压系统故障诊断方法研究

针对液压系统故障的多发性、故障在封闭回路中的传递性、设备构造的复杂性等特点,通过对现有故障诊断方法的分析,提出了基于模糊故障树理论的故障诊断方法。以泵控马达系统为研究对象,通过分析该系统的故障形式,建立了该系统的模糊故障树,进行了量化分析和算法研究,介绍了模糊故障树方法的原理、方法和特点。研究表明,这种方法较之传统方法实用、有效     

基于证据理论聚类算法的故障诊断

为了正确高效地诊断故障,以并发故障为例,建立了基于证据理论聚类算法的诊断模型,提出了基于Dempster理论的聚类算法,该聚类算法既分析每个单类,还考虑单类的各种组合,并利用质心特性,将单类聚类原型推广为适合组合类特性的聚类原型。通过故障实例说明,本文模型既适合普通故障诊断,更适合并发故障诊断,且计算的时间复杂度较小。     

基于多智能体系统的飞机舵面故障诊断方法

采用了多智能体系统方法对飞机系统的舵面故障诊断问题进行分析.首先从飞机系统的复杂性角度分析了该方法对其进行故障诊断的适应性,然后提出了对组成飞机舵面故障诊断系统的各智能体进行分类、建模和编码的方法,并在此基础上提出了故障诊断智能体的交互模型.在仿真实例中,采用Simulink建立了F-16飞机的仿真模型,用JADE平台构造了故障识别智能体以通过数据融合来对具体的舵面故障进行诊断,并利用MAC-Sim建立了Simulink与JADE平台之间的信息互通.仿真结果说明,该方法能够通过智能体的交互与协作来实现飞机舵面单故障和组合故障的在线协同诊断.     

基于灰色关联模糊聚类算法优化飞机排故方法

采用灰色关联与模糊聚类原理，建立一种灰色关联的模糊聚类算法，应用该算法可直接对飞机维修经验中的多种排故方法．依排除故障的可能性进行排序，并根据排序结果时排故方法进行相似聚类，从而将排故经验与多因素决策算法进行有效综合．较好地解决了民航飞机故障诊断专家系统中多种故障原因的优化选择问题，并可直接给出排故方法的选择指导，提高专家系统的指导水平和飞机排故效率。文中对算法原理进行了详细介绍，并给出算法实例。     

基于改进IRN网络的航空发动机故障诊断

建立了一种带偏差单元的内部回归神经网络.该网络的主要特点是记忆特性好,收敛速度快、稳定性强.介绍了该神经网络在航空发动机故障诊断中的应用方法,并通过实例验证了该方法在发动机故障分类中的实用性.在对某型航空发动机故障诊断中,准确性极高.从而在适时与视情维修过程中提出合理的建议,以便为相应维修方法的实施、改进和研究应用提供可靠的依据,有着良好的推广应用前景.     

基于贝叶斯网络的发动机燃油系统故障诊断

在构建某型发动机燃油系统故障诊断贝叶斯网络模型的基础上,提出逆向推理的最强依赖路径算法,通过该算法可以对故障可能的原因按概率大小进行排序,进而快速、准确地对故障进行定位,从而大大提高复杂系统故障诊断的效率。     

基于小波分析和LSSVM的高压直流电源故障诊断

针对该电源故障样本少、专家经验不足和模式辨识困难的特点,提出了一种基于改进型最小二乘支持向量机的诊断方法,综合利用小波变换和最小二乘支持向量机在时频分析和小样本辨识领域的优点,很好地解决了高压直流电源的故障诊断问题。     

基于小生境遗传自适应RBFN的歼击机故障认定方法

在模式识别领域中,如何实现更高精度的分类一直是个核心问题。本文提出了将自适应RBF神经网络与小生境遗传算法相结合的方法,其中自适应RBF神经网络通过对样本判断,自动实现对RBF网络添加新的隐层节点或者将样本归于已存在的隐层节点所属的类;小生境遗传算法用于寻找最优的网络宽度值。两者相结合最后确定一个隐层节点数与类别数相同的俭省的网络。用歼击机故障数据进行仿真,比较结果表明此方法能实现更高精度的故障认定。