以运动的方式 周游世界

旅行的形式多种多样,越来越多的国人开始了以运动为主题的旅行。人们去到不同的国家、不同的城市,感受那里异域风情的同时,更体会着运动带来的快乐。尼泊尔博卡拉滑翔像鸟儿一样飞翔关于博卡拉,众旅游者最为津津乐道的、摄影者们最心仪的拍摄内容,自然是鱼尾峰的日照金山。而这座尼泊尔小城,不仅仅有鱼尾峰。这是一座被雪山环绕的安     

匈牙利,在午夜时分

救护车的故事 1986年4月22日晚上22时以后,匈牙利东部离黛布勒森(匈牙利第二大城)大约40千米的35号高速公路上,一辆救护车载着一名病人从黛布勒森经过底比里斯向医院方向驶去.     

低马赫数流动分区并行计算研究

在由文献[1]提出的低马赫数流动数值模拟方法的基础上,本文开展了该方法的分区并行计算研究,发展了一套通用性较好的低马赫数流动分区并行数值模拟程序.该程序在MPP并行计算机上获得了正确的计算结果和较好的收敛速度,取得了很好的加速比.     

复合材料层合梁分层问题中应力强度因子与守恒积分的解析变分解法

利用虚功原理导出了涉及两种不同介质的守恒积分表达式以及守恒积分J_Ⅰ与应力强度因子K_Ⅱ的关系式。对于对称正交铺层复合材料层合梁的分层问题,在利用分区广义变分原理确定了应力强度因子K_Ⅱ以及应力与位移本征展开式中的所有待定系数的基础上,进一步求出守恒积分值。最后,作为验证,由J_Ⅰ求出K_Ⅱ,并与由解析变分方法求出的K_Ⅱ相比较。计算表明,本方法前期准备工作少,计算节省机时,结果收敛迅速;沿不同积分路径求出的守恒积分保持恒定,并且用两种方法求出的K_Ⅱ具有很好的一致性。     

基于EEMD和BiLSTM的航班准点率预测研究

航班准点率问题是民航业最为关心的问题之一,准确地预测出航班的准点率能够有效降低航班延误所带来的不利影响、提高乘客满意度。为解决普通深度学习预测模型存在的航班准点率数据挖掘程度不足、预测准确度较低的问题,提出一种基于集合经验模态分解法(EEMD)和双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的机场短期航班准点率预测模型。模型使用EEMD算法将准点率时间序列进行分解,采用BiLSTM结构作为预测模型,使模型能够更深层、高效地处理航班准点率数据,提高预测准确度。实验数据为2018年上海虹桥机场航班准点率及天气数据,实验建立了多个参照模型与所提模型进行对比分析。结果表明：提出的EEMD-BiLSTM模型相较于一般模型预测误差更小,准确度更高。     

改进的Neumann-LU混合法在失谐整体叶盘随机分析中的应用

为了降低失谐整体叶盘的随机分析矩阵求逆的计算成本,提出一种基于Neumann级数和LU分解的改进Neumann-LU混合法。一方面,在非共振频率附近的大区域采用Neumann级数频域展开式以提高计算效率;另一方面,在共振频率附近小区域采用LU分解法以提高计算计算精度;根据Neumann级数展开项数来选定自适应阀值,实现两种矩阵求逆方法的自动转换而不用消耗额外的计算资源。选取具有失谐特征的整体叶盘为研究对象,分别运用改进的Neumann-LU混合法和单一LU分解法求解叶片在阶次激励下的频域响应,并从计算效率和计算精度方面进行比较。研究结果表明,在保证计算精度误差不大于0.1%的前提下,改进的Neumann-LU混合法可以提高失谐整体叶盘随机分析大约55%的计算效率。     

基于改进匈牙利算法的航空企业动态调度方法研究

航空零件生产调度时,应尽量满足多目标和实时性的要求。结合某航空制造企业的实际生产情况,提出一种基于"穷尽成对比较"技术和改进匈牙利算法的动态调度方法。首先以航空零件调度时的最大完工时间、生产加工成本以及生产能耗为优化目标,构建柔性作业车间多目标动态调度数学模型;然后利用基于"穷尽成对比较"技术的权重参数调节模型对数学模型中各个目标的权重参数进行实时动态调整;最后以各个目标的加权值为总目标,采用改进匈牙利算法求得工序的最优分配结果。结果表明:与传统的动态调度方法相比,动态调度方法能够有效地提高航空企业的生产效率、减少航空企业的生产加工成本并降低对环境的污染,具有较好的综合调度性能。     

基于EMD-ICA与遗传算法的轴承故障诊断方法

针对振动信号中轴承故障特征信号微弱难以识别的问题,对通过试验采集到的内环故障、外环故障以及滚动体故障振 动信号进行处理。采用最小二乘法和指数平滑法对振动信号进行预处理,利用EMD分离振动信号的局部特征,并根据IMF分量 的信息熵增益比实现重构;采用ICA对混叠的振动信号进行分离,并对分离后的振动信号进行特征提取;采用遗传算法对多维振 动特征参量进行降维,筛选出最优特征参量;采用遗传算法优化的极限学习机对轴承故障振动特征集进行识别,将常见的SVM、 BP等诊断模型作为对比算法。试验结果表明：采用ICA能将混叠信号有效分离,实现故障信号的提取;遗传算法不仅能够实现最 优特征的选择,同时能够对极限学习机算法进行有效优化,提升算法的诊断效果。优化的算法相比其它诊断识别方法性能较佳, 使3种故障的平均诊断效果达到90%以上。     

柔性薄壁大部件数字化装配调姿算法研究

采用定位器托架混合调姿定位平台,提出了一种飞机薄壁柔性大部件数字化调姿方法。首先,采用奇异值分解法(SVD)计算机翼位姿,通过运动学逆解得到定位器各轴的运动状态。其次,根据飞机大部件易变形的特点,提出了一种消除位姿计算误差的建立飞机部件坐标系的方法,实现快速高精度调姿。最后,将该方法应用于飞机机翼的调姿,经测量调姿精度满足装配要求。