自激励门限自回归模型研究与应用

本文利用自激励门限回归分析方法，建立新生儿体重的门限自回归模型SETAR（2；2；1：5），得到令人满意的结果。     

随机声载荷时域信号门限自回归模型研究

利用航空发动机燃烧室噪声测试数据[1],采用门限自回归分析方法建立随机声载荷门限自回归模型SETAR(2;2;30,30),得到令人满意结果,并将拟合和预测均方误差与文献[1]非门限的自回归滑动平均模型ARMA(17,16)的结果进行了比较.     

航空发动机燃烧室声载荷自激励门限自回归仿真模型

采用自激励门限自回归分析方法,利用航空发动机环形燃烧室测试数据,得到燃烧室噪声声压时间信号自激励门限自回归仿真模型SETAR（2;1;15,14）,并与控后非门限的自回归滑动平均模型ARMA（6,5）进行了比较,仿真结果表明,误差方差明显降低。     

利用自回归模型拟合外测系统误差的方法

本文针对实际测量中外测系统误差难以准确作模，而影响“ＥＭＢＥＴ”的系统误差臬校效果，提出利用ＡＲ（Ｐ）模型来描述和代替外测系统误差模型的思想。     

回归正交设计在机床热误差建模中的应用

在对现有机床热误差建模方法分析基础上,提出回归正交设计建模法,并给出比较详细的计算和分析过程．该方法以统计理论为基础,结合机床机构、环境条件、工程判断、众多经验等因素综合起来进行热误差建模,避免了现有建模方法完全依赖建模数据,从而使建立出来的热误差数学模型的鲁棒性更强、实际应用效果更好．     

基于自回归与最小均方理论的振动环境下 光纤陀螺仪滤波方法

针对振动应力下光纤陀螺产生测量误差增大的问题,从振动对光纤环的影响机理出发,分析了振动应力下光纤陀螺干涉信号的表现形式,提出了基于自回归最小均方滤波理论的光纤陀螺滤波方法,将AR模型的平稳性和最小均方根滤波的自适应性相结合,提取平稳数据的特性参数,对高频信号进行滤波,降低非互易相移产生陀螺角速度误差值的干扰.试验表明,该方法简单可行,有效地降低了振动应力下光纤陀螺输出信息的噪声,抑制了由振动引起的陀螺漂移.     

基于自回归模型的自适应阈值算法

提出一种基于自回归模型的自适应阈值检测算法用于监测液体火箭发动机地面试验的稳态过程,该算法由两个阶段组成。第一阶段的检测算法阈值由不同试车台次的稳态参数测量值的自回归模型的估计值、标准偏差和带宽系数计算,第二阶段的检测算法阈值由稳态过程的参数均值的自回归模型的估计值、标准偏差和带宽系数计算。用某大型液体火箭发动机的地面试验数据进行验证,结果表明该算法能有效可靠地监测发动机的运行状态。      

压气机叶栅非定常线性自回归气动降阶模型研究

为满足叶轮机械领域高效非定常气动计算的迫切需求,采用线性带外输入的自回归(ARX)理论建立了高亚声速压气机叶栅非定常气动性能降阶模型.该降阶模型构造简单,建立较为容易.通过逐渐增加输入/输出延迟阶数,可以获得较高精度的模型超参数.研究结果表明:降阶模型对线性非定常系统的气动参数响应具有较好的预测精度,但在部分无量纲总压...     

基于回归分析的石英晶体激光切割参数模型

简要介绍了激光切割石英晶体的原理 ,并利用回归分析技术 ,分别建立了激光器功率与切割速度、材料厚度、上切缝宽度、下切缝宽度关系及切割速度与激光器功率、材料厚度、上切缝宽度、下切缝宽度关系的数学模型 ,并进行了误差分析     

An adaptive sequential experiment design method for model validation

Efficient experiment design is of great significance for the validation of simulation model with high nonlinearity and large input space. Excessive validation experiment raises the cost while insufficient test increases the risks of accepting an invalid model. In this paper, an adaptive sequential experiment design method combining global exploration criterion and local exploitation criterion is proposed. The exploration criterion utilizes discrepancy metric to improve the space-filling property...     

基于Kriging模型的轴承结构参数优化设计方法

轴承的生热率与轴承的使用寿命密切相关,为了减小轴承的生热率,以滚动轴承拟静力学分析和滚道控制理论为基础,求得轴承运转过程中的相关参数,进而得到轴承生热率.将轴承最小生热率为目标函数,通过Kriging模型和粒子群优化算法相结合的方式进行了轴承结构参数优化.对NSK 7016A5轴承的研究结果表明:轴承结构参数优化后,轴承整体和轴承内外圈生热率均变小.Kriging模型和粒子群优化算法相结合的轴承结构参数优化方法取得了良好的设计效果,并且提高了轴承的设计效率.      

工序模型驱动的航空发动机零件机加夹具变型设计方法

航空发动机新机研制过程中设计更改频繁,导致机加夹具修改工作量大。为提高机加夹具设计对航空发动机零件设计变更的响应速度,基于产品主模型思想,提出了一种工序模型驱动的航空发动机零件机加夹具变型设计方法。通过分析航空发动机零件机加夹具的设计特点,明确航空发动机零件机加夹具结构与机加工序模型装夹特征之间的关联关系,在此基础上构建航空发动机零件机加夹具变型设计主模型;通过设计同构零件装夹特征映射算法,将工序模型与夹具变型设计主模型中的装夹特征自动关联,实现工序模型与夹具变型设计主模型之间的设计参数联动;针对夹具结构中各类元件的资源特性,给出了不同类型夹具元件的变型策略,以提高夹具变型设计中各类元件资源的重用水平。最后,以铣削机匣外型面的夹具为例,验证了本文所提方法的可行性。     

基于深度学习的翼型反设计方法

建立了一种基于深度学习的翼型反设计方法,将翼型曲线及其对应的压力分布图像作为训练学习对象,建立其内在联系的模型,实现通过卷积神经网络提取压力分布图像的特征,计算获得翼型曲线。该方法直接将压力分布图像作为模型输入,更加直观简洁,同时避免了传统方法中耗时的数值计算过程。模型测试中,6 000组压力分布图像和翼型曲线用于模型训练,另外561组用于模型验证,验证耗时仅67 s,预测的翼型曲线与CFD计算结果的平均相对误差为055%。对比实验中,通过对压力分布曲线添加噪声、改变输出层尺寸等方式,进一步验证和分析了预测模型性能。结果表明该翼型反设计方法具有较高预测精度和较强鲁棒性,能在保证精度的情况下降低计算时间,提高设计效率。     

发动机故障诊断主因子模型的测量参数选择

研究了航空发动机气路故障诊断的测量参数选择的问题.基于发动机故障诊断的主因子模型,结合预测平方残差和(prediction error sum of squares,简称PRESS)准则,建立了一种选择风扇流量、风扇出口压力、压气机出口压力、压气机出口温度、涡轮后温度和燃油流量这6个测量参数进行单轴涡扇发动机故障诊断的方法.大量的实例表明,合理运用该方法选择测量参数的种类和数量,既能取得比较满意的诊断效果,又能利用发动机控制系统已有的测量参数,降低诊断成本,具有一定的工程应用价值.      

竞争性故障模型可靠性评估的非参数估计方法

针对航空发动机现场数据的可靠性评估面临着小子样与随机删失问题,对可靠性评估中的非参数估计方法进行了对比分析.应用蒙特卡罗方法,在竞争性故障模型下,设计了一种对比可靠性评估方法优劣性的仿真方法.该方法以三重威布尔分布为例,通过模拟产生具有随机删失特点的航空发动机现场故障数据,分别对比4种可靠性评估非参数估计方法的优劣性.最后通过一个工程应用案例验证了模型的有效性.仿真结果表明:在三重威布尔竞争性故障模型下,非参数估计方法的优劣顺序依次是Kaplan-Meier估计、平均秩次法、Herd-Johnson估计、Nelson-Aalen估计.      

复合型跨声速风洞AGARD—B标模设计与加工制造方法

提出一种内部嵌套金属骨架／外部光敏树脂快速成型制造复合型跨声速风洞模型的方法,以AGARDB标模为验证实例,介绍了复合型模型内部金属骨架与光敏树脂外形结构设计与加工制造方法,并完成了验证模型机翼金属骨架结构优化设计;对验证模型的强度、刚度校核与试验系统振动分析结果表明,在跨声速范围此方法基本可行。与金属模型相比,复合型模型减小了风洞模型重量,提高了模型一支撑系统固有频率,缩短了模型设计与加工周期。     

一种高效的CFD/CSD耦合飞行器多学科优化设计方法

建立了一种基于CFD/CSD (computational fluid dynamics/computational structure dynamics)耦合的多学科优化设计方法.该方法采用结构有限元方程进行结构特性分析,同时采用数值求解N-S方程方法获得气动载荷,保证了设计结果的可信性,并采用基于代理模型的优化设计方法解决了采用高精度模型后计算量太大的问题.采用RBF(径向基函数)插值方法进行流固耦合界面数据插值,保证了传递过程中的能量守恒.利用建立的优化设计方法对一典型的翼身组合体进行了气动和结构优化设计,算例表明在满足约束条件的前提下优化后阻力和质量分别减小了5.0%和4.2%,证明了该方法的有效性.      

基于SVR多学科设计优化代理模型技术研究

为挖掘设计潜力,提高飞机设计质量,通过代理模型方法研究了多学科设计优化(MDO)。基于径向基函数模型,研究了一种新的代理模型技术--支持向量回归方法(SVR)。通过数值算例和某通用航空飞机多学科设计优化应用算例对支持向量回归方法的有效性进行了验证。研究结果表明,支持向量回归是一种比较有效的代理模型方法,在飞机多学科设计优化的理论研究和工程实践方面具有重要的参考意义。