基于支持向量回归机的发动机/直升机扭矩超前控制

主要研究涡轴发动机转速按扰动补偿控制问题,提出了一种基于迭代约简最小二乘支持向量回归机算法和模型预测机制的直升机扭矩动态超前预测模型设计方法.首先用迭代约简最小二乘支持向量回归机设计了旋翼扭矩按飞行状态和操纵量估计的非参数动态反馈模型,然后设置了扭矩模型预测机制,以获得扭矩的超前动态信息.接着利用扭矩超前预测信息设计了...     

卫星地面站资源配置的SVM回归模型

针对卫星地面站资源配置问题输入输出关系的复杂性,提出支持向量机（SVM）回归模型。在模型学习过程中,利用正交设计抽样抽取小数量样本对SVM进行训练,求解二次规划问题,根据测试结果对模型参数进行调整以实现较小的预测误差。实验结果表明,该方法具有较好的拟合精度和泛化能力。     

在线稀疏最小二乘支持向量回归机及其应用

提出了一种简单有效的方法——OPLS—SVR来实现在线最小二乘支持向量回归机解的稀疏性。由于稀疏性的实现,在线稀疏最小二乘支持向量回归机的响应时间被大大缩短。此外,为了保证给航空发动机控制器提供可靠、正确的控制信号,提出了一种基于OPLS—SVR的解析余度技术来解决传感器失效和漂移问题。仿真实验表明了该解析余度技术有效且可行。     

公务航空机场呼之欲出?

正在经历了过去3年的爆发式增长之后,中国已经成为全球增速最快且备受瞩目的公务航空市场。不过,在繁荣的背后,发展中的矛盾和问题开始显现。我国公务航空发展高度集中在一线城市,而这些城市的机场容量已经趋于饱和,公务航班时刻申请难度很大;同时,停机位等地面保障资源不足也伴随需求扩大凸显,这些使得越来越多的公务机用户开始感觉到公务飞行的便利性和快捷性大打折扣。可以说,公务航空进一步发展,对我国现有的各项资源条件,特别是包括公务航空机场在内的基础设施建设提出了新挑战。     

机载膜空气分离装置分离特性

机栽膜空气分离装置的用途就是提供飞机油箱惰性化技术所需要的富氮气体.本文通过在地面建立惰化系统模拟试验台,对国内某厂生产的膜机载空气分离装置展开了较为系统的理论分析及试验研究.研究结果表明:(1)输入空气压力、输出产品气流量和海拔高度(环境背压)均对膜装置的分离性能有着重要的影响,尤其在低海拔高度下,当输入空气压力较低、而输出产品气流量要求较大时,该影响更为显著;(2)无论在什么海拔高度条件下,环境温度对膜装置分离性能均有一定影响;(3)输入空气温度对膜装置分离性能的影响较小.文章指出:在实际情化系统设计中,需综合考虑输入空气压力、输出产品气流量、海拔高度和温度等因素,采取恰当的流量和浓度变化规律,才能满足飞机油箱在整个飞行时段内的惰化技术要求.     

基于FPGA技术的8位模型机设计与实现

利用EDA技术在FPGA芯片上设计并实现一个简单的8位模型机,主要包括指令系统、运算器、控制器、存储器、时序产生器和总线等设计,在QuartusⅡ6.0集成环境下进行设计、编译和仿真,最后下载到SOPC/EDA实验平台上进行单元和系统测试,达到了设计要求。     

基于粗支持向量机的飞机机体研制费用预测

分析粗糙集理论方法和支持向量机方法的优势和互补性后,探讨粗糙集与支持向量机的结合方法,提出一种基于粗糙集数据预处理的支持向量机预测系统。将该系统用于飞机机体的研制费用预测中,与其它方法相比得到较高的预测精度。     

气动系统在数控螺旋锥齿轮研齿机中的应用

围绕气动系统在YK2560型数控螺旋锥齿轮研齿机中的应用,论述研齿机工作原理,进行气动系统结构设计。生产实践证明采用气动系统研齿加工的质量效率明显高于传统的液压系统,具有显著的经济效益和良好的社会效益。     

树脂基三维机织复合材料结构与力学性能的关系研究

通过拉伸、弯曲、压缩等实验,评价了4种不同结构的三维机织角联锁织物增强的碳/树脂基复合材料结构与力学性能的关系.结果表明:对于纤维体积含量相近的4种不同结构的3D机织复合材料而言,它们之间的拉伸、弯曲、压缩性能差异很大,在2倍左右;衬经纱和衬纬纱可以显著改善力学性能;纤维与树脂之间的界面破坏-脱粘是3D机织复合材料最先发生失效的形式;带衬经衬纬的No.1结构复合材料的综合力学性能最佳.可以推断,改进界面结合力能大大提高3D机织复合材料的力学性能.     

基于EMD和SVM的滚动轴承故障诊断方法

将支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)、经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,简称EMD)方法和AR(Auto-Regressive,简称AR)模型相结合应用于滚动轴承故障诊断中。该方法首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,将其分解为多个内禀模态函数(IntrinsicModeFunction,简称IMF)之和,然后对每一个IMF分量建立AR模型,最后提取模型的自回归参数和残差的方差作为故障特征向量,并以此作为SVM分类器的输入参数来区分滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法在小样本情况下仍能准确、有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类,从而实现了滚动轴承故障诊断的自动化。