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航天器单层板结构弹道极限的支持向量机预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于非线性不可分支持向量机(SVM)方法的航天器单层板结构弹道极限预测模型。利用实验数据对SVM进行训练,建立穿透点和未穿透点的分隔面,进而预测新结构弹道极限特性。SVM的训练问题是以实验点分类正确性为约束,预测置信度最大化为目标的二次规划问题,用Lagrange对偶方法有效求解了该训练问题,并通过附加Lagrange乘子的上限约束处理不可分数据集。引入二次核函数将线性SVM推广到非线性,有效实现了实验点的分类。利用超高速碰撞实验数据对SVM弹道极限预测模型进行了验证,计算对比表明SVM方法有效预测了弹道极限,并且精度高于NASA JSC单层板弹道极限方程。对分离面方程分离变量,建立了基于SVM的弹道极限方程显式表达式。 相似文献
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要实现航空发动机的性能退化缓解控制,需要设计一个高精度并具有良好实时性的推力估计器。针对这种需要,本文提出了一种新的加权最小二乘支持向量回归机,并在此基础上设计了性能退化推力估计器。和现有的加权策略相比较,基于此新的加权策略的推力估计器不仅能满足性能退化缓解控制对精度的要求也能满足实时性的要求。最后,仿真实验证明此加权最小二乘支持向量回归机以及基于此回归机设计的推力估计器的有效性和可行性。 相似文献
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综述了国内外开展飞行器健康相关研究的现状,强调了考虑渐变过程对于健康仿真的重要性。以某型飞行器电动舵机为研究对象,建立了舵机系统的非线性仿真模型。通过分析组成电动舵机各个环节的健康模式与模型参数的映射关系,阐述了建立健康模型开展健康仿真的方法,并结合测点仿真数据和多维向量相似度、遗传算法的原理,提出了健康指标的计算和优化方法,达到健康评估的目的。最后,以simulink环境下的仿真实例对上述方法的可行性进行了初步验证。 相似文献