基于改进直觉模糊数的混合型多属性决策方法

为了解决混合型决策不同类型指标难于集结的问题,将实数、区间数以及语言变量转化为直觉模糊数形式,依据直觉模糊加权算术平均算子对各个指标进行集结,引入一种改进的得分函数对直觉模糊数进行排序比较。算例结果表明改进的得分函数是实用和可行的。     

基于模糊积分的航空发动机MTBF动态评估方法

针对传统评估方法无法解决航空发动机可靠性评估的滞后问题,采用模糊积分方法建立航空发动机动态可靠性评估模型.引入故障强度因子,建立降半正态型分布的故障强度因子函数表示故障纠正过程.通过故障强度因子得到模糊密度,采用Choquet模糊积分方法融合发动机各阶段可靠性指标,解决了航空发动机可靠性指标的动态评估问题.对在研的某小型涡扇发动机进行了应用研究,结果表明采用Choquet模糊积分数据融合方法进行动态评估能考虑到不同阶段故障数据的重要性,对发动机当前的可靠性水平能给予更加科学的评价.      

基于FSVM改进隶属度的发动机振动性能分析

为了更有效地掌握航空发动机振动性能的影响因素,提出了改进FSVM信息熵的融合定量分析方法.首先,对模糊支持向量机(FSVM)的模糊隶属度函数进行改进,建立多类模糊隶属度计算模型.再将该方法应用到航空发动机整机振动性能评估,计算出振动故障模式与故障原因之间的权值,建立了一个多参数的发动机振动性能分析模型;并对各类振动原因对发动机整体性能的影响进行定量分析,为发动机的振动抑制提供量化参考指标.最后,通过与实际经验作比较,验证了该方法是可行和有效的.     

地形纹理分割技术在雷达图像仿真中的应用

文章阐述了将图像分割技术应用于雷达地形纹理分割中,用基于 FCM 图像分割方法对可见光纹理进行区域自动识别,形成互不相交的纹理区域,并借助建立的雷达材质库对区域材质进行指定,有效解决了海量地形纹理数据处理的难题,并提高了处理的准确性.     

侦察测向技术研究

无线测向系统在民用和军事领域均有大量的应用。从信号识别的方法出发,对侦察测向方法进行了比较。对目前应用广泛的干涉仪测向方法和对制约其指标实现的解模糊算法进行了分析,最终实现了一套侦察测向系统。     

民用飞机主最低设备清单建议稿项目模糊综合评价方法研究

民用飞机主最低设备清单建议稿（PMMEL）候选项目确定及验证是目前民用飞机主制造商通过适航审查的重要环节。本文提出一种 PMMEL 项目模糊综合评价方法,分析民用飞机 PMMEL 项目制定的目的,建立模糊综合评价因素论域;采用层次分析法计算权向量,建立 PMMEL 候选项目模糊综合评价模型,并获得模糊综合评价结果;以某型民用飞机主起落架下位锁弹簧 PMMEL 候选项目为例进行评价。结果表明：PMMEL项目模糊综合评价方法具有可行性和准确性,能够准确地得到 PMMEL 候选项目是否列入的评价结果,为传统的 PMMEL 项目评价方法提供分析结果验证,具有良好的工程应用价值。     

基于MAX—⊙复合运算和模糊关系Pb的多维模糊推理算法

模糊推理是广泛应用在人工智能AI中的一种不精确推理方法 ,本文采用MAX -⊙复合运算和模糊关系Rb,依据J.F .Baldwin真值限定概念 ,给出在离散隶属函数下的多维Sugeno -Takagi模糊推理算法。     

电机-变距螺旋桨动力系统功率优化控制

电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统（以下简称变距电动力系统）可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略：在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。     

对方案有模糊互补偏好关系的模糊多属性决策法

研究了权重为区间数且对方案有模糊互补偏好关系的模糊多属性决策问题.首先,基于模糊互补判断矩阵的主观偏好信息,利用转换函数将决策信息一致化,并建立了目标规划模型.通过求解该模型得到属性的权重,运用加性加权法获得各方案的模糊综合属性值.其次,提出了基于方案的模糊正理想解与其模糊综合属性值相似度的方案排序法.该方法既能充分利用已有的客观信息,又能最大限度地体现决策者的主观意愿,且具有操作简便、易于上机实现的特点.该方法已应用于解决风险投资领域中项目评估问题.     

模糊自组织网络在刀具磨损状态监测中的应用(英文)

应用模糊逻辑和无教师自组织神经网络进行车削过程刀具磨损状态监测.根据典型切削条件组合建立由多个子网络组成的自组织网络阵列,其中每一子网络对应一种典型切削条件,并进行训练.对于具体切削条件,运用模糊逻辑技术选取对应的优化子网络.文中所建名为Fuzzy-SOM-TWC监测系统的运行基于加工过程实时采集的切削力、声发射以及电机电流信号.切削实验用于训练和检验监测系统,实验结果显示其对于刀具磨损状态的识别正确率可达到98%-100%.