基于最小偏差LS-SVR的模电系统多故障诊断

为解决支持向量分类机多分类存在的样本重复训练、训练模型过多的问题,保证模拟电子系统在整体和局部多故障模式上的诊断正确率,提出基于最小偏差的最小二乘支持向量回归机多故障诊断方法.通过引进样本各维度拟合误差相对于平均拟合误差的偏差平方项,最小化维度间的拟合误差间距,得到能够输出多维变量及具有高分辨率的最小二乘支持向量回归机模型.将模型多维输出值与预设的各个多故障模式值相乘,所得结果集中最大值所对应的多故障模式即为最终诊断结果.仿真结果表明:提出的方法在简化训练过程的同时,能够保持良好的整体和局部多故障诊断正确率.     

基于SMO—SVR的飞机舵面损伤故障趋势预测

飞机舵面出现损伤时,为了更准确的预测状态参量变化情况,提出了一种改进的序贯最小优化支持向量回归(SMO-SVR, Sequential Minimal Optimization Support Vector Regression)预测方法.采用改进C-C平均方法对多元时间序列进行相空间重构,以确定最优嵌入维数m和延迟时间τ_d.根据所求m和τ_d建立加权SVR预测模型,并调整了SMO算法的停机准则.利用区间自适应粒子群算法(IAPSO, Interval Adaptive Particle Swarm Optimization)优化SVR参数,以提高参数优化速度.为了验证改进算法的有效性,针对飞机方向舵损伤故障趋势进行了预测和分析,并与径向基函数神经网络(RBFNN, Radial Basis Function Neural Network)方法进行了对比,仿真结果表明SMO-SVR预测模型具有很好的预测能力.     

基于流动相似理论的涡扇发动机起动过程分析

针对我国涡扇发动机存在的起动不可靠和起动困难的问题,提出了一种发动机理想起动过程的思想.结合地面起动的不同阶段,利用流动相似理论对涡扇发动机的理想起动过程进行了深入分析,得出了理想起动过程应满足的条件.所给出的分析结果对于指导起动系统的设计、开展各种大气条件下的起动性能优化研究具有一定的参考价值.     

硅基复合材料烧蚀特性试验研究

在电弧加热试验条件下,通过一定范围内压力和焓值的匹配,进行不同热流密度下的硅基复合材料驻点烧蚀试验,获得该防热材料的质量烧蚀率和有效烧蚀焓,并利用回归分析得出该防热材料质量烧蚀率与冷壁热流和驻点压力的试验关系式:mt=0.07232qs,cw O.08784ps0.1206;有效烧蚀焓与气流总焓、驻点压力和热壁焓的两个试验关系式,即Heff=2.0042H00.7753ps-0.08和Heff=1.0024(H0-Hhw)+6.1229.     

某直升机进口材料断裂性能测定技术

本文在总结传统疲劳裂纹扩展曲线的基础上,讨论了四参数全范围da/dN曲线公式。根据断裂性能测试标准,分别测试了直升机桨叶根部材料断裂韧性K1c,3个应力比下的裂纹扩展门槛值△Kth和裂纹扩展速率da/dN;再利用多元线性回归法对试验数据进行了曲线拟合,分别得到了断裂等寿命曲线和四参数全范围da/dN曲线公式。     

基于Simulink的模块化航空发动机稳态数学模型

利用Simulink工具,建立了某型涡扇发动机稳态数学模型;仿真证明,所建立的航空发动机模型具有有效性和直观性的特点.     

FUTABA陀螺仪的辨识及在无人机中的应用

通过对FUTABA陀螺仪GYA351各参量之间静态关系的分析和动态特性的辨识,得到了该模块在NORMAL工作模式下的数学模型,并给出了该陀螺仪在摄像无人机滚转控制通道中的应用实例。     

解密失效 探索真谛——记著名机械装备失效分析预测预防专家、工程院院士钟群鹏

他是一位年过七旬的老教授、北京航空航天大学学术委员会主任。数十年来,一直奋斗在机械装备失效分析和预测预防的最前沿。先后主持或参加过500多次包括航空航天装备在内的机电装备重大失效事故分析、诊断和预防决策,其中60余项为重大项目,取得了重大的社会、军事和     

miniSAR卫星精密参考轨道设计

为满足轻小型合成孔径雷达(miniSAR)卫星干涉测量任务对空间基线的要求,通过分析卫星参考轨道特性,建立了一套精密参考轨道设计算法。所建算法以miniSAR卫星成功入轨后的一组定轨数据及根据参考轨道特性解析得到的参考轨道预估值为输入,基于仅考虑中心天体非球形高阶引力摄动的轨道外推模型、Eckstein-Hechler平根模型及嵌套式迭代修正方法,设计输出其任务周期内使用的参考轨道。数值实验表明:所建算法设计的参考轨道生成的参考轨迹在三维空间的回归精度优于0.01 m,满足实际工程应用需求。      

基于多应力退化模型的智能电表可靠寿命预估

针对运行态智能电表难以实现可靠寿命准确预估的问题,基于广义多应力加速模型,利用加速退化的试验数据研究并确定了智能电表的寿命分布规律,首先通过分析环境应力与Weibull分布模型参数的关系,建立了新的基于对数线性回归模型的多应力退化模型;之后提出了对该新模型的参数校正的方法,实现了正常应力水平下寿命分布模型参数的求解,获得了正常应力水平下智能电表的可靠寿命及其剩余寿命的预测结果;最后设置了正常应力条件,验证了该方法的可行性,为智能电表可靠寿命的综合评估提供了一种研究方法。