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201.
针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性. 相似文献
202.
本文通过研究发现代理人与航空公司签订协议时通常倾向于签订市场区域的一揽子协议。针对市场需求的这一特征,航空公司需要考虑在一个区域上协议销售的货运舱位如何在各个代理人之间进行分配。以往收益管理的目标只有一个,即收益最大。但是在实践中,决策者往往要考虑多个目标的实现。由此,本文建立了一个考虑销售收入、销售舱位的数目和客户关系管理这三个指标的多目标规划模型,利用"序贯算法"对模型进行了求解,通过算例分析,验证了模型的有效性,为航空公司货运舱位存量控制提供了一种新的方法。 相似文献
203.
为了简便地使用测量模型表面脉动压力特征的方法探测边界层转捩位置,需要研究脉动压力传感器接在传统测压模型外的适用性,即通过长细管将模型表面的脉动压力信号传递到脉动压力传感器上的方式是否可得到转捩的特征信号。首先采用信号发生器驱动扬声器,在无风条件下,测量了长细管对不同频率声压信号的传递损失情况。证明了所采用的长细管系统具有合适的工作频带。然后在西北工业大学NF-3低速风洞二元实验段、实验风速为30m/s的条件下,对弦长为800mm、展长为1.6m的翼型模型沿弦向进行了脉动压力信号测量,并通过改进的数据处理技术判断了模型表面的转捩位置。研究结果表明,采用长细管系统进行脉动压力方法转捩探测具有一定应用价值,值得进一步深入研究。 相似文献
204.
航空器遭遇严重积冰天气分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用常规天气资料、NCEP/NCAR的1°×1°再分析资料对2012年3月19日发生在北疆沿天山地区强降水过程造成航空器严重积冰的天气进行了分析。结果表明:(1)500 h Pa西南急流和400 h Pa以上偏西急流的存在,配合中低空冷空气的补充,为积冰天气的形成提供了适宜的条件。(2)乌鲁木齐上空高湿层随时间逐渐下降,对应的温度、温度露点差向适宜积冰的区域变化,为强积冰天气提供了有利的温湿条件。(3)强积冰区存在一个弱的、持续性的垂直上升运动,垂直运动导致液态水聚集带形成,弱上升运动区对应发生强积冰合适的温湿高度层。(4)19日14时~20日02时,石河子到乌鲁木齐区域积冰指数是一个迅速增大的过程,强积冰区由石河子经呼图壁向乌鲁木齐蔓延,积冰高度随时间下降。 相似文献
205.
部分隐藏的随机化回答方法是基于关联规则数据挖掘的隐私保护算法,针对该算法在重构频繁项集支持度上的指数级时间复杂度导致算法执行效率下降的不足,采用分治策略和集合运算方法对该算法进行改进,消除重构数据的指数级运算。改进算法降低了算法的时间复杂度并有效提高了执行效率。仿真实验与分析表明了改进算法的有效性。 相似文献
206.
鞭毛菌及模仿其运行的微机器人在靠近壁面游动时,其运动模式与远离壁面时有所不同。针对这一现象,本文利用抗力理论和Stokes方程的线性性质,对鞭毛菌在壁面附近运动时流体对其施加的作用力进行分析,建立了鞭毛菌近壁运动的动力学模型。同时计算了细菌在平行于壁面平面内的运动轨迹与游动速度,并与实验数据进行对比分析,结果验证了该理论模型
的有效性。在此基础上,探讨了鞭毛尾的几何和运动学参数与细菌的速度变化量之间的关系。本文研究为微型仿生游动机器人运动控制时规避近壁效应提供参考依据。 相似文献
207.
基于集中质量法,考虑时变啮合刚度、综合传递误差和齿侧间隙等因素的影响,建立了圆柱齿轮分流传动系统的弯扭耦合动力学模型和方程。采用变步长Runge-Kutta法,对动力学方程进行了数值求解;通过引入滚动轴承的支承刚度计算模型,分析了时变支承刚度和非时变支承刚度对系统振动特性的影响。仿真结果表明:当按照时变支承刚度模型计算时,轴承的支承刚度会产生4%左右的波动,输出轴上的横向振动位移幅值增大了约5%;支承刚度的时变性使得系统的非线性增强,稳定性变差;支承刚度的时变特性对分扭级动载系数影响较大,对并车级动载系数影响较小。 相似文献
208.
209.
水滴平均体积直径(Mean volumetric diameter,MVD)和液态水含量(Liquid water content,LWC)是两个影响飞机结冰的重要气象参数,但在实际中难以准确测得,如果能够实时、准确地获取这两个参数可以为积冰预测和飞机适航认证标准的建立提供一些指导。文中提出了一种基于遗传算法优化神经网络的结冰气象参数预测模型。以不同测点组合的冰厚和结冰速率、环境温度、飞行速度和机翼迎角为输入参数,结冰气象参数MVD和LWC为输出参数,构建遗传算法优化的结冰气象参数预测模型,并通过预测模型对数值计算测试组数据和结冰风洞实验数据的结冰气象参数进行预测。结果表明,基于遗传算法优化Elman神经网络的预测模型对结冰气象参数的测试组预测相对误差在10%以内,实验数据相对误差在20%以内,该方法具有一定的可行性。 相似文献
210.