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基于线性神经网络的滑油金属含量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
利用神经网络方法对某型航空发动机滑油监控系统中需重点监控的金属元素含量建立了网络,并根据该模型对其含量变化趋势进行了预测分析。某部队通过对不同实测数据的检验证明,可根据该模型的预测结果预报金属含量是否超标。 相似文献
22.
23.
根据机场的技术特点,构建了适合机场的技术进步综合评价指标体系,并运用系统分析方法,确定了各指标的合理权重和评分区间,最后利用现有数据对国内机机场进行了技术进步状况的比较排序,并对排序结果进行了分析。 相似文献
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26.
针对旋翼无人机在三维障碍物环境中自主飞行时路径搜索速度慢、轨迹生成通常忽略无人机动力学特性的问题,发展一种基于改进A^*算法并同时考虑无人机动力学特性和运动学性能的快速轨迹规划方法。首先,在三维障碍物环境中运用改进A^*算法通过剔除部分网格节点降低A^*算法的节点计算量,提升算法的路径搜索速度;其次,以最小化飞行轨迹的四阶导数作为目标函数,以路径点处的位置、速度、加速度等各阶导数作为约束条件优化飞行轨迹;最后,在三维障碍物环境中对比A^*算法改进前后的路径搜索结果,并对优化的飞行轨迹进行仿真飞行测试。结果表明:改进A^*算法大幅降低了A^*算法的节点计算量,显著提升了路径搜索速度;且无人机能够始终以较小位置误差沿优化轨迹光滑连续飞行。 相似文献
27.
Current research shows that the traditional shock control bump (SCB) can weaken the intensity of shock and better the transonic buffet performance.The author finds that when SCB is placed downstream of the shock,it can decrease the adverse pressure gradient.This may prevent the shock foot separation bubble to merge with the trailing edge separation and finally improve the buffet performance.Based on RAE2822 airfoil,two types of SCB are designed according to the two different mechanisms.By using Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) and unsteady Reynolds-averaged Navier-Stokes (URANS) methods to analyze the properties of RAE2822 airfoil with and without SCB,the results show that the downstream SCB can better the buffet performance under a wide range of freestream Mach number and the steady aerodynamics characteristic is similar to that of RAE2822 airfoil.The traditional SCB can only weaken the intensity of the shock under the design condition.Under the off-design conditions,the SCB does not do much to or even worsen the buffet performance.Indeed,the use of backward bump can flatten the leeward side of the airfoil,and this is similar to the mechanism that supercritical airfoil can weaken the recompression of shock wave. 相似文献
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Long departure-taxi-out time leads to significant airport surface congestion, fuel-burn costs, and excessive emissions of greenhouse gases. To reduce these undesirable effects, a Predicted taxi-out time-based Dynamic Pushback Control(PDPC) method is proposed. The implementation of this method requires two steps: first, the taxi-out times for aircraft are predicted by the leastsquares support-vector regression approach of which the parameters are optimized by an introduced improved Firefly algorithm. Then, a dynamic pushback control model equipped with a linear gate-hold penalty function is built, along with a proposed iterative taxiway queue-threshold optimization algorithm for solving the model. A case study with data obtained from Beijing International airport(PEK) is presented. The taxi-out time prediction model achieves predictive accuracy within 3 min and 5 min by 84.71% and 95.66%, respectively. The results of the proposed pushback method show that total operation cost and fuel-burn cost achieve a 14.0% and 21.1%reduction, respectively, as compared to the traditional K-control policy.(3) From the perspective of implementation, using PDPC policy can significantly reduce the queue length in taxiway and taxi-out time. The total operation cost and fuel-burn cost can be curtailed by 37.2% and 52.1%,respectively, as compared to the non-enforcement of any pushback control mechanism. These results show that the proposed pushback control model can reduce fuel-burn costs and airport surface congestion effectively. 相似文献