基于马尔科夫链模型的脉动装配线运行状态预测

分析了影响脉动生产线运行的因素和状态预测的必要性,提出了基于马尔科夫链模型的状态预测方法。基于马尔科夫链预测理论,对脉动生产线运行状态划分,确定状态转移矩阵,建立马尔科夫预测模型,并对模型准确性进行验证。     

基于可靠性数据的航材备件需求预测方法

航材备件的需求预测已成为装备综合保障领域研究的难点.主要对各部件寿命分布类型进行归纳与总结,建立多数零件服从寿命分布类型的需求预测模型,并对军机执行任务这一特殊情况建立了战损备件预测模型.以可靠性数据为研究基础,对正态分布、指数分布、威布尔分布等备件进行分类分析,根据实际情况逐步精确备件保障概率的取值.计算结果表明,方法能给出合理的备件保障概率和备件需求预测结果.     

基于T-Scan的三维激光扫描系统测量误差分析

三维激光自动扫描系统可以快速获取零件表面信息,提高扫描系统的测量精度可以进一步提高系统性能。针对扫描精度问题,对扫描系统的测量误差进行了分析和评估,在试验中使用的扫描系统由机器人和商业三维激光扫描仪T-Scan组成,这种商业三维激光扫描仪的基本原理是激光三角法,测量误差受到扫描位姿的影响。将T-Scan的扫描位姿分解为扫描深度、俯仰角和偏转角,通过控制变量试验研究了扫描位姿对随机误差和系统误差的影响。试验结果显示,扫描结果的随机误差远小于系统误差,系统误差与扫描深度和俯仰角呈双线性关系。根据试验结果建立了系统误差的预测模型,通过模型预测的系统误差与实际试验结果的偏差最大为26μm,该预测模型是优化扫描轨迹从而提高测量精度的前提条件。     

基于Hankel阵的荧光油膜灰度与厚度预测模型改进

针对荧光油膜灰度与厚度关系数据采集方法较为繁琐、耗时耗力这一问题,研究了基于Hankel阵的系统辨识算法,并在此基础提出了Hankel阵误差修正模型和Hankel阵高阶迭代误差修正模型等两种改进方法,利用了极少数据量建立模型,实现了对其余未知荧光油膜厚度值的预测,且保持了较高的精度。试验结果表明:基于极少数据量建模以预测该数据量外的数据点这一特殊背景下,插值法的外插能力显得并不适用。而传统Hankel阵预测模型的预测精度为76.69%,Hankel阵误差修正模型和Hankel阵高阶迭代误差修正模型的预测精度分别为85.69%和89.25%,较之传统方法预测精度分别提高了9%和12.56%,为荧光油流技术领域针对荧光油膜灰度与厚度建模问题提供了一种可行技术路线,具有一定的实际工程应用意义。      

基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测

针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步～10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。     

防空导弹任务规划与协同控制技术研究

针对防空导弹拦截群目标的任务需求，提出了多弹协同作战框架。考虑到实际拦截过程中弹目相对速度和角度较大的问题，建立了导弹拦截目标的能力预测模型，以确保分配结果处于导弹攻击能力范围内，并采用了改进的粒子群优化算法进行任务分配。然后为了兼顾协同制导和命中精度的要求，基于弹道成型和偏置比例导引的思想，结合一致性理论，设计了多弹时间/角度协同制导律。最后通过4枚导弹拦截3个目标的典型场景仿真，证明了方案的有效性。     

并联混合动力齿轮传动涡扇发动机建模与性能分析

为对比探究未来大推力航空混合动力系统与传统航空发动机的优劣,本文依托某概念型齿轮传动涡扇(Geared turbofan,GTF)发动机,设计了一个并联航空油-电混合动力系统(hybrid GTF,hGTF),在Matlab /Simulink数字仿真软件中建立相匹配的电动力模型以及氮氧化物NOx排放和噪声预测等性能参数计算模型,并在稳态和飞行任务剖面下初步分析了电动力系统的引入对原基线GTF发动机的性能改变状况。稳态仿真结果表明,大推力等级的并联油-电混合动力系统中,至少需要兆瓦级的电动力系统进行匹配;当电动力系统处于电动模式时,可能会带来低压压气机喘振的隐患;当电动力系统处于再生模式时,电能源相当于经过了电能到机械能再到电能的二次效率损失,不建议采用。飞行任务剖面动态仿真结果表明,相比于传统GTF发动机,hGTF推进系统的燃油消耗率最高下降15%,总燃油消耗节省8.3%, NOx总排放量减少18.8%,各部件起飞噪声总声压级减少1.5~3.3dB。分析结果表明采用并联混合动力系统具有显著提升省油、减排效果的能力,同时也具有一定的降噪潜力。     

雷达监视下程序管制短期冲突告警算法研究

本文研究了一种基于航空器飞行轨迹线性外推冲突预测的短期冲突告警（STCA）算法,并给出算法的具体实现方案。仿真实验结果证明了算法的有效性,适用于雷达监视下的程序管制间隔标准和管制体制。     

神经网络方法在太阳质子事件短期预报中的应用

在大量统计结果的基础上,深入研究了太阳质子事件预报机理．总结了质子事件爆发与太阳活动区面积、位置、McIntosh结构、磁结构以及前两天活动区爆发耀斑事件数目之间的关系．然后,在神经网络的基础上建立了太阳质子事件短期预报模型,并对2000年以后12个未参加训练的样本进行测试,结果对事件预报的准确率为83％．此外,我们还利用该模型对2002年1-4月发生的几次质子事件进行了预报试验,结果发现,这期间发生的6次事件都被预报．其中3次质子事件系统预报提前了3天,两次事件预报提前了2天,一次事件提前1天预报．     

面向“最后一公里”的无人机需求预测

针对“最后一公里”配送的无人机需求预测问题,考虑无人机性能、空域环境和运输任务等限制条件,分别以最大化快递运输量、最小化运输成本为目标函数,建立多阶段无人机需求预测模型。考虑快递业务历史数据和影响因素,建立组合预测模型预测快递业务量;利用动态分配算法预测无人机快递分担量和无人机需求量。以某区域实际快递数据和低空飞行条件进行算例分析。结果表明,本文提出的预测方法不仅可以根据配送中心业务量、工作时间和成本要求提供灵活的无人机需求方案,还能够使得无人机的工作时间利用率达到95%以上。