考虑维修力量影响及载荷动态分配的k/n系统模糊可靠性分析

工程实际中,维修活动开展前往往存在一定时长的准备期,且由于环境时变性、系统长期运行后的劣化累积等因素导致部件状态性能水平存在不确定性,使得系统可靠性建模较为困难。对此,运用模糊数表征系统部件的失效转移率、修复转移率及修理工维修准备率的同时,以Power Law规则刻画部件间的故障相关关系,认为部件承担载荷超过某阈值时才会引发故障相关现象,并考虑了修理工数量与故障件数量之间关系对系统可靠性的影响,研究了载荷动态分配条件下带维修准备期的多修理工n中取k模糊多状态系统模型,建立了状态转移微分方程组,提出用逆向逐层分析的思路建立系统稳态概率系数的递推关系,应用α水平截集及Zadeh扩张原理确定了模糊状态概率的截集区间,得到了系统模糊稳态指标,最后通过算例给出了修理工数量及部件参数模糊程度对系统稳态指标的影响,验证了模型的适用性。     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

高超声速飞行器时间协同再入制导

从饱和打击任务需求出发,针对多高超声速飞行器时间协同再入制导问题进行研究,提出时间可控再入制导律和协同再入制导架构,在改善现有制导律实时性、在线约束管理等性能的基础上,重点解决再入飞行时间不可知、不可控问题,最终实现时间协同再入飞行。协同再入制导结构分为两层,其中底层提出了基于神经网络的时间可控再入制导律,以实现再入飞行时间的可知性与可控性为目标;上层根据不同再入阶段特点设计相应的协调函数,生成时间协调信息。该结构适用于集中式或分布式的通讯结构,同时上层协调策略可以根据任务需要进行有针对性的设计与拓展。最后,通过仿真验证了时间可控再入制导律对时间的可控性和协同再入制导结构的有效性。     

融合机床精度与工艺参数的铣削误差预测模型

为弥补现有五轴联动数控铣床加工飞机结构件的加工精度评估系统的不足,提出利用机床精度检测数据和零件特征及其工艺参数来构建评估指标体系,基于BP神经网络建立了飞机结构件加工误差预测模型。通过完成训练的网络权值分布,计算出各输入指标对最后评估结果的影响,并通过实例分析检验了模型的可靠性。结果表明,经BP神经网络模型训练得到的结果和样本零件的三坐标测量机测量数据基本吻合,选取的评价指标具有有效性。该评估模型能够有效地融合机床精度检测数据和零件特征及其加工工艺参数,对飞机结构件的铣削加工误差进行预测。     

基于矩化GO法的某型电动飞机扰流板系统可靠性

扰流板冗余系统提升了新能源电动飞机的可靠性。采用GO法建立电动飞机扰流板系统可靠性模型,设计SIMULINK仿真界面,针对操作符11给出一种新的运算模块。针对扰流板冗余系统设计一种矩化操作符,给出运算流程,有效减少传统GO法在冗余系统建模工作量,利用故障树分析法对结果进行验证。结果表明,本文提出的方法切实可行,为新能源电动飞机扰流板系统可靠性分析提供了新的思路。     

基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法

针对空天飞行器应用传统数值预测校正再入制导算法实时性不佳的问题,提出一种基于Kalman滤波的预测校正制导算法。该算法采取四阶多项式拟合速度-高度飞行剖面,利用Kalman滤波估计选定的速度点对应的高度,得到满足再入走廊及航程要求的拟合系数。在此基础上,减少一个终端约束,增加一个待估计剖面参数,可实现对再入过程飞行时间的调节。研究发现,再入过程中通过在线辨识修正不确定性参数能够提高制导指令的适应性;飞行末段利用跟踪参考剖面制导可有效避免飞行速度与终端速度接近时发生拟合系数求解发散的问题。多组不同再入条件下的算例仿真结果表明,基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法实时性好,制导精度高,能够实现飞行时间可控,具有较强的鲁棒性和工程应用潜力。     

基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法

应急观测任务规划是一个强时效性的复杂组合优化问题,必须在规定的时限内完成相应的计算。采用机器学习的方法对规划问题进行初始规划方案预测,可以有效地简化计算复杂度。为此,提出一种基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法,将多星任务规划的求解过程分解为3个步骤：首先,利用基于Transformer的任务可调度性预测模型预测待规划任务是否执行,得到预执行任务集合;然后,基于Transformer的任务分配模型对预执行任务集合分配卫星,得到初始规划方案;最后,利用基于随机爬山的约束修正算法对初始规划方案进行优化调整,得到可行规划方案。为验证所提方法的有效性,通过大量仿真实验与CPLEX优化器、标准遗传算法、长短期记忆网络等方法模型进行比较,实验结果表明所提方法计算耗时短,规划收益高,适用于多星观测任务快速规划。     

航改燃气轮机燃烧室故障模式、影响及危害性分析

为提高航改燃机燃烧室可靠性及使用安全性,在设计阶段对某型中等功率航改燃气轮机燃烧室进行故障模式、影响及危害性分析(FMECA)。根据燃烧室结构组成,建立硬件层次及可靠性逻辑框图。针对燃烧室机匣、火焰筒、燃油总管、燃油喷嘴、导流罩等零部件进行故障模式分析,指出可能发生故障的原因及其影响,并有针对性地提出改进措施。根据各零部件发生故障的概率及严重程度建立危害性矩阵,找出系统的薄弱环节,得到FMECA表。结果表明:火焰筒壁面掉块及燃油总管焊缝开裂是影响燃烧室性能及使用安全性的主要因素,应采取相应措施降低其发生概率及严重程度,同时指出对于发生概率及严重程度较低的故障可以适当降低其设计成本。运用FMECA表客观地找出系统薄弱环节,为后续燃烧室维护及测试提供参考。     

双重失效模式下民用航空发动机高压涡轮叶片报废特性与可靠性分析

基于某型民用航空发动机下发后观测涡轮叶片报废状态的双重失效模式,计算了高压涡轮(HPT)叶片由自新使用循环数(CSN)引起的报废率.并结合疲劳损伤累积理论,探究了叶片报废率与失效分布函数之间的关系,得到了涡轮叶片失效分布与寿命期望的计算方法.基于大量涡轮叶片的观测数据,拟合出涡轮叶片按CSN计的失效分布,研究发现:某型...     

基于机器学习的单孔绝热气膜冷却效率分布预测研究

为了研究利用机器学习技术对绝热冷却效率进行直接预测的方法及特点,搭建了基于上采样卷积神经网络的机器学习模型,生成了用于训练以及验证的数值模拟数据集,使用了监督式学习的方法对模型进行了训练.训练使用反向传播算法和基于随机梯度下降的Adam优化算法,输入模型的参数包括吹风比、主流湍流强度、喷射角、孔形状、孔尺寸,模型输出为...