基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断

在结合深度置信网络(DBN)、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不均衡样本均衡化,采用集成技术进行故障分类。将该模型应用到CFM56-7B系列发动机历史飞行数据,实验结果表明:与常用故障诊断方法相比,该模型的准确率高达0.996,AUC值高达0.948,可以有效处理民航发动机样本高维、不均衡问题。      

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

AHPSO-SVM预测超声内圆磨削ZTA陶瓷的边界损伤

为解决普通加工方式易出现工程陶瓷边缘碎裂的问题,本文对超声内圆磨削工程陶瓷边界损伤预测系统进行了研究。在35 kHz轴向超声磨削与普通磨削两种条件下独立进行试验,运用支持向量机研究工艺参数与边界损伤影响规律,采用改进的粒子群算法优化支持向量机,建立采用混合核函数的AHPSO-SVM预测模型。研究结果表明,超声激励下试件边界损伤降幅为10.05%～21.23%,AHPSO-SVM预测模型MSE为0.378 4、平均相对误差为1.369 0%、30次适应度值标准差为0.020 2。相比于普通磨削,超声磨削可使ZTA陶瓷边界损伤值显著降低;建立的AHPSO-SVM模型具有较好的学习能力、泛化性能与良好的稳定性。     

训练空域动态规划问题数值模拟仿真算法研究

训练空域的动态规划对于提高空域利用率,提高部队训练效率,缓解军民用空矛盾具有重要意义。本文将空域的动态规划问题进行分阶段处理,通过寻求各个阶段的最优方案来使得总的占用时间最短。针对各个阶段的动态规划问题,在分析问题复杂性的基础上,构建了空域规划模型,提出了遗传-离散粒子群算法,通过融合遗传算法中的交叉与变异思想来改善DPSO算法摆脱局部最优解的能力,提高算法的收敛速度和精度。同时为保证种群的多样性,设计了可保证个体可行性的自适应交叉算子和变异算子。最后利用甘特图来表示整个空域规划过程。将改进后的遗传-粒子群算法用于算例,并与遗传算法比较,结果表明该算法获得的结果更优且收敛速度更快。     

化学非平衡流动解耦算法的回顾与新进展

超声速化学非平衡流动的数值模拟一直是计算流体力学领域的难点,主要体现在如下几个方面：物理过程非常复杂,存在着激波、燃烧波等各种复杂波系的相互作用;超声速化学非平衡流动属于典型的时空多尺度物理问题,其控制方程存在严重的刚性,给数值求解带来了很大困难。对国内外的解耦算法研究现状简单综述后,主要介绍1993年刘君提出的解耦算法的理论基础,流动方程采用冻结流模型,源项方程模拟流体微团在当地绝热、定容的热力学系统内发生的化学反应过程。通过引入两个中间变量,即等效内能和等效比热比,将与温度无关的生成焓从流动方程组能量项中分离出去,源项方程组中包含等效内能,使用不同算子对流动方程和源项方程解耦求解。与传统解耦算法相比,源项方程的求解过程中包含状态参数和组元同时变化。结合刘君解耦算法机理和有限体积法空间平均特性,介绍近期在提高算法计算效率方面的研究进展,包括流动方程优化算法和耦合过程优化。采用优化算法对经典的激波诱导燃烧算例进行数值模拟,与不同文献结果进行对比,验证了优化算法的时空精度。通过总结经验发现化学非平衡反应仅发生在流场局部区域,提出质量生成率判据,结合相应模拟结果验证了方法的可行性,可以进一步提高化学反应算子的计算效率。     

超临界压力下碳氢燃料裂解与流动传热模拟的快速算法

为了快速预测发动机冷却通道内碳氢燃料在考虑热裂解时的流动传热特性,基于正癸烷热裂解反应机理,建立了一套模拟正癸烷裂解吸热和超临界压力传热现象的快速算法。采用三维物性库查表算法计算裂解反应混合物的热物性,同时对组分输运方程进行简化,简化后只需求解1个组分输运方程。通过与现有的实验和数值结果进行比较,检验了快速算法的计算效率和可靠性。结果表明,快速算法与求解全组分输运方程的算法精度相当,但计算效率提升了约20倍。最后采用该算法对三维矩形截面冷却通道内的超临界压力正癸烷裂解与传热过程进行数值模拟,进一步考察了本文快速算法的计算精度及其工程应用价值。     

一种基于改进WLBF频谱的异构双基地前视SAR成像算法

异构平台组成的双基地前视合成孔径雷达（SAR）配置灵活,可实现多种构型下的前视成像,具有潜在的应用价值。然而特殊的几何构型使得其回波信号具有新的特性,给频谱模型的推导及成像算法的设计带来不便。针对这一问题,提出了一种基于改进WLBF （Weighted Loffeld's Bistatic Formula）频谱的双基地前视SAR成像算法。首先,引入时域去走动和切比雪夫降阶法,减小了传统频谱模型中相位历程的加权分割误差和二阶展开误差,在此基础上推导了回波信号的改进WLBF频谱表达式。然后,使用切比雪夫多项式将改进WLBF频谱展开并设计了双基地前视SAR成像算法。最后,对频谱模型和成像算法进行了仿真分析。结果表明所提改进WLBF频谱模型与传统频谱模型相比具有较高的精确度,设计的成像算法可满足异构双基地大前视系统的成像要求。     

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.     

基于SIFT算法的含碳颗粒凝胶推进剂雾化场速度分析

雾化是凝胶推进技术的关键问题之一,雾化过程中的液膜、液丝及液滴等的速度分布、液膜厚度等参数对于判断雾化效果、揭示雾化机理具有重要作用。为了对含碳颗粒凝胶推进剂雾化场的速度进行定量分析,提出了一种基于SIFT关键点匹配的雾化场速度计算方法,并以雾化场速度分析为基础,提出了一种新的液膜厚度估算方法。结果表明:雾化场速度随射流速度的增大而增大,随撞击角度的增大而减小;雾化场平均速度与射流速度的比值vato/vjet在0.6~0.9,可用于表征雾化效果,vato/vjet越小,雾化效果越好;射流撞击形成液膜的厚度在0.04~0.13mm,液膜厚度随着射流速度及撞击角度的增大而减小;凝胶推进剂的雾化效果随着碳颗粒浓度的增大而降低,随着碳颗粒粒径的增大而略有改善。     

QUADRI-THRESHOLD ALGORITHM OF CO-LOCATED RADAR-TO-ESM CORRELATION

A quadri-threshold radar-to-ESM correlation algorithm is presented and the corresponding four thresholds (high threshold, middle threshold, low threshold, and threshold margin) are given. The proposed algorithm is especially suited for the scenarios where each radar track is specified by different numbers of measurements. Using a simple and effective discriminant function based on the fuzzy synthesis function, the proposed quadri-threshold radar-to-ESM correlation algorithm first selects the two most likely radar tracks and then makes the soft decision based on the selected two tracks. The introduction of the threshold margin in the presented algorithm can further reduce misclassification errors. Simulation results show the feasibility of the algorithm.