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301.
302.
针对目前多维变量可靠度分析中广泛应用的均匀设计响应面法(RSM),指出了使用最小二乘(LS)法拟合拟线性回归模型时存在的局限性,并提出采用拟线性偏最小二乘(PLS)法来回归响应面系数。由于拟线性回归法限制了模型的形式,精度提高有限,结果也很不稳定,因此又提出用基于样条变换的偏最小二乘回归模型代替拟线性回归模型并用于结构失效概率的计算,既能处理最小二乘法无法解决的变量间多重相关性的问题,又能避开拟线性回归中预先对模型形式的假定。通过算例验证了基于样条变换的偏最小二乘法的适用性和有效性,尤其对于多维变量非线性程度较高的可靠度分析,与普通最小二乘法拟合的响应面相比,其模型更加精确,失效概率精度更高。 相似文献
303.
LS-SVM(最小二乘支持向量机)把传统的支持向量机求解由二次规划变为求解线性方程组问题,使得在计算效率和算法设计的简单性上都有很大提高。然而,LS-SVM由于其误差函数是二次函数,对训练样本中的野值比较敏感,采用传统的LS-SVM方法,容易歪曲系统,并可能直接导致函数逼近失败。针对这一情况,基于最优化理论及稳健估计思想,提出了RLS-SVM(稳健LS-SVM)的设计方法。数值计算表明,在有野值的情况下,RLS-SVM对函数逼近具有良好的稳健性。另外,分析了正则化因子与核函数的选择对逼近性能的影响,并给出了在不同情况下的一些使用规则。 相似文献
304.
小样本下基于偏最小二乘回归的航空发动机性能参数预测 总被引:1,自引:0,他引:1
排气温度(EGT)是反映民用航空发动机运行状态的重要性能参数之一,本文基于发动机各个性能参数存在相关性研究的基础上,针对小样本、贫信息量、多自变量影响的情况,结合偏最小二乘回归分析,提出了一种小样本条件下考虑发动机众多因素对EGT影响的发动机性能短期预测模型。作为试验验证,文中选取了某民用飞机发动机实际飞行数据对模型进行检验,并与大样本、足信息条件下建立的多元线性回归预测模型进行对比,结果表明该模型在贫信息下也可以达到很高的预测精度,为少数据条件下发动机性能参数短期预测提供了一个有效途径。 相似文献
305.
针对传统故障预测方法不能直接预测设备状态的不足,提出了将改进隐马尔科夫模型(HMM)和最小二乘支持向量机(LS—SVM)相结合的机载设备故障预测方法。首先,采用多智能体遗传算法对HMM参数进行训练优化,克服了B-W算法易陷入局部最优解的缺陷;其次,分别研究设计了设备是否具有使用阶段状态退化过程数据2种情况下的故障预测算法流程;最后,以飞机发动机温控放大器为应用对象进行仿真计算。结果表明,该算法不仅预测精度高,而且预测结果直接与设备状态相关,易于理解分析。 相似文献
306.
为了调研壁面滑移现象对凝胶推进剂管道流动的影响,对凝胶推进剂及3种模拟液在直圆管中的流动进行了研究。对直圆管流动实验采集的流动数据进行壁面滑移修正,得到了壁面滑移速度公式。构建了考虑壁面滑移修正的幂律本构方程,计算出考虑滑移速度的沿程阻力系数和广义雷诺数及二者的关系。采用PIV实验并结合数值仿真,得到管道输送过程中的真实内流场速度分布以及壁面有滑移和无滑移的速度剖面图。研究表明:经过壁面滑移修正可见推进剂及模拟液幂律本构方程是唯一的;通过沿程阻力系数的计算和管道内流场PIV实验两方面验证了所用修正方法和所建流变本构方程的正确性和适用性。 相似文献
307.
308.
随着中国航空运输周转量不断增长,航油消耗量也在持续增长。然而,航油价格和环境成本(碳交易或碳税)的增加使航空公司不得不大力节油。为了更加精确地评估航空公司的航油消耗,基于中国航空运输业1981—2010年的统计数据,运用最小二乘法对现有的油耗评价指标———单位吨公里油耗进行研究,并在此基础上引入了起飞爬升下降油耗这个指标,同时运用岭回归法解决了回归过程中存在的多重共线性问题,最终得到标准化的岭回归方程。结果表明,飞机起飞爬升下降时耗油比巡航时要高,增加指标更符合中国航空运输业的实际情况。 相似文献
309.
范祝斌 《民用飞机设计与研究》2013,(4):33-36
按照CCAR-25-R4《运输类飞机适航标准》要求,结合FAA咨询通告AC25-7C《运输类飞机试飞指南》,总结其它机型的试飞经验,通过理论分析民机地面最小操纵速度(V MCG)试飞原理及影响因素,探讨了民机V MCG试飞的试飞方法及风险规避方法,可为民机的V MCG试飞提供参考。 相似文献
310.
基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种分散迁移优化算法(DMOM),可实现多峰值优化问题的全局最优解搜索.该算法通过随机选择参考粒子,不断迁移搜索自身所处区域峰值点,再通过分散操作排除局部最优点,重新生成新个体,可快速搜索到全局最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下, DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比自组织迁移算法(SOMA)提高了60%以上,相比可行性序列二次规划(FSQP)算法提高了20%以上.验证了DMOM相比其他优化算法有更强的跳出局部最优的能力,在航空发动机最小油耗和最低涡轮温度这类多峰值寻优问题中具有明显的优势. 相似文献