基于双层K近邻算法航站楼短时客流量预测

航站楼离港客流量在短时期内呈现准周期性规律变化,易受航班计划、天气等多种因素影响,表现出复杂的非线性特点。为了实现航站楼短时客流量的准确预测,在传统K近邻（KNN）算法基础上增加了航班计划状态模式匹配方法,以航班计划包含的多维属性作为特征选取相似历史运营日作为预测基准向量,建立基于航站楼短时客流量预测的双层K近邻模型。通过实例分析,与ARIMA模型和传统K近邻模型等进行比较,证明双层K近邻模型预测误差更小,精度更高,模型拟合度相对传统K近邻模型提高了8%~10%,为航站楼短时客流量精确预测提供了一种新的解决思路。      

风洞天平校准的因子法、正交法及单元校

本文证明瑞典航空研究院天平校准用的因子法与我国多元校用的正交法同属正交法。这不仅有助于正确认识这两种方法,而且对多元校实现自动加载会带来方便。从天平静校与风洞实验结果看,用单元校、因子法与正交法对天平校准将具有相同的准确度。本文提出载荷状态变化量并以其为标准来计算三种校准方法的加载量时发现,单元校的载荷状态变化量最少,因而其加载劳动量也最小。但是,单元校时必须重视对静校装置寄生分量的分析,而因子法与正交法则具有对静校装置寄生分量的平均效应。显然,本文的主要论点与国内一般看法不同且有新意,这将有助于对校准方法的研究,同时对静校装置的应用和设计都将会是有益的。     

Using the radial basis function neural network to predict ionospheric critical frequency of F2 layer over Wuhan

Neural networks (NNs) have been applied to ionospheric predictions recently. This paper uses radial basis function neural network (RBF-NN) to forecast hourly values of the ionospheric F₂ layer critical frequency(f_oF₂), over Wuhan (30.5N, 114.3E), China. The false nearest neighbor method is used to determine the embedding dimension, and the principal component analysis (PCA) is used to reduce noise and dimension. The whole study is based on a sample of about 26,000 observations of f_oF₂ with 1-h time resolution, derived during the period from January 1981 to December 1983. The performance of RBF-NN is estimated by calculating the normalized root-mean-squared (NRMSE) error, and its results show that short-term predictions of f_oF₂ are improved.     

多芯片组件（MCM）用金锡焊带材料电阻率及热导率温度特性研究

对牌号为Au₈₀Sn₂₀的金锡焊带材料在208~423 K的电阻率及热导率与温度的函数关系进行了研究,并对其在多芯片组件（MCM）中的传热效果进行了评估。分别对材料在208~423 K中5个温度点的电阻率及4个温度点的热导率进行了测试,基于理论模型建立电阻率/热导率随温度变化的函数关系,最终采用模拟热扩散数值方法评估材料在高温下的传热能力。结果表明,采用修正函数模型后,金锡焊带材料在208~423 K下热导率与电阻率的关系符合测试结果,随芯片表面温度的边界条件从208 K升高至423 K,采用变温热导率模型得到的热流密度模拟计算结果相比理想化恒定热导率模型的差异性逐渐升高至5.5%。综上,金锡焊带材料热导率与电阻率的关系符合Wiedemann-Franz法则修正后的Smith-Palmer方程,在该材料传热设计时应考虑其热导率温度效应。     

An attempt to study long-term variation of sporadic E layers using neural networks

Strong positive correlation between sporadic E layers and the solar activity and the long-term declining trend of Es were found in this paper. Then the feed-forward back propagation neural networks (NNs) were used to simulate the long-term variation of Es at four stations and predict foEs yearly average values. The inputs used for NNs are the yearly mean values of foEs in the daytime of the past ten years and the yearly averaged data of solar 10.7 cm radio flux (F107) of the present year, and the output is the present yearly mean value of daytime foEs. The outputs of trained NNs have high correlation with the desired values and the foEs yearly mean values predicted by NNs have good agreement with the observed data. The results indicate that NNs can make full use of the observed data to simulate the long variation rule of Es. Also, the results confirm the effect of solar activity on Es.     

不确定理论下竞争失效系统的可靠性分析

针对有新研发产品,故障数据较少的复杂系统,提出了不确定环境下自然退化和外部冲击相互独立的竞争失效模型。考虑了系统同时遭受自然退化和外部冲击,连续的自然退化用一个不确定过程刻画,冲击到达的时间间隔和每次冲击对系统造成的损坏量分别用2个不同的不确定变量来刻画。运用不确定理论,分别在极端冲击模型、累积冲击模型、δ冲击模型下,研究了系统的确信可靠度,结果表明:在有新研发的产品、故障数据较少的复杂系统,用不确定理论的方法来描述模型更合适,并通过数值分析显示了模型的有效性。      

锪窝孔边扇形角裂纹应力强度因子的三维有限元分析

 根据航空等领域内锪窝铆接及锪窝锣接构件的典型结构特征,采用三维的十节点四面体等参有限单元模型,分别对无裂纹及孔边含裂纹锪窝孔 /直通孔结构进行了模拟分析;得到了锪窝孔构件的危险部位及90°,120°锪窝孔边扇形角裂纹的应力强度因子,给出了覆盖面广的计算曲线;通过对计算结果的分析,讨论了裂纹长度、孔径以及板厚等因素对应力强度因子的影响。和已有的文献比较表明,本文数值结果精确,方法可靠。     

环型超声速空气引射器零二次流流场数值研究

采用二维轴对称雷诺平均方程和标准κ-ε双方程湍流模型，数值研究了环型超声速引散器零二次流的流场结构及盲腔压强的变化，空间上采用二阶迎风格式进行耦合求解，时间上采用显示的Runge-Kutta方法进行迭代推进。结果表明，引射器几何参数不变的情况下，启动后的盲腔压强与引射气流总压之比为一常数；喷管马赫数不变情况下，喷管出口面积与混合室入口面积比越小，盲腔压强越低，扩压器性能越好，启动要求的总压越低，对超声速空气引射器的设计具有指导意义。     

ARMAX模型参数估计的新两步法

 本文提出了一种ARMAX模型参数估计的新两步法。这种方法与其它递推估计方法（如增广矩阵法,极大似然法,Durbin两步法、三步法等）比较,具有较好的收敛特性,对参数的估计,特别是对C参数的估计比较精确,这是利用其它方法,一直未能很好解决的一个难题。