基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

飞机转速摆动故障模糊诊断模型的建立及其仿真研究

鉴于传统故障诊断技术在飞机发动机故障诊断中不能较好吸收人类经验的缺点,文章运用模糊推理技术,模拟专家的故障诊断推理过程,建立了某型军用飞机发动机转速摆动故障的模糊故障诊断模型,并运用模糊神经网络对该模型进行了改进。仿真结果表明,所建立的模型可以很好地吸收维护人员的故障诊断经验,对故障原因可做出准确判断,训练完成的模糊神经网络模型可实现模糊模型的故障诊断功能,解决其不能自学习的问题。     

基于神经网络的飞机故障诊断

叙述了神经网络应用于飞机控制系统的故障诊断技术，阐明了飞机故障诊断的方法。采用RBF神经网络实现飞机控制系统故障诊断的算法和程序设计。     

微型直升机动力学建模的研究现状

从模型修改、结构分析、神经网络及系统辨识几个方面介绍了微型直升机动力学建模的研究现状,并对几种不同的建模方法进行了比较。然后,指出了系统辨识方法中存在的问题。通过讨论和比较,为微型直升机的不同建模目标提供了可供借鉴的建模方法。     

米-8/米-17直升机的现代化改进

广泛使用的米里米-8／米-17战术运输直升机(北约给的绰号是“河马”)正在采用新技术进行改进，使其性能达到新的水平。在近几年之内，一种新的米-8直升机将投人生产，这种新米-8将有更大的升力能力，使用范围扩大和更好的作战特性。对米-8的广泛修改将使米-8／米-17的生产至少再运转20年。     

航空企业的持续质量改进

在介绍持续质量改进（ＣＱＩ）的有关概念和意义的基础上，分析了ＣＱＩ实施中五个基本要素的改进问题，并提出了在航空企业推行ＣＱＩ的初步设想。     

基于神经网络的电机智能保护器研究

介绍了一种电机智能保护装置系统，分析了对电动机进行各类保护的原理，并且针对过载保护．提出一种基于人工神经网络的电动机长期过载运行温升预测的算法，将这种算法应用于实际的保护中．有效地弥补了不能用数学模型精确描述电机运行中发热和散热过程的缺陷。实验证明，在样本足够多的情况下，这种方法是切实可行的。     

基于阻力气动特性计算的飞艇艇身外形研究

采用SIMPLE算法、S-A湍流模型求解了三维不可压雷诺平均N-S方程,数值模拟了绕飞艇的低速不可压粘性流动,计算了不同艇身外形的阻力特性.本文方法计算结果与实验结果或其他文献的计算结果符合良好,可以用于飞艇的气动特性计算.通过对6个不同外形的相同体积飞艇阻力特性计算,得到了最佳艇身外形,表明本文方法可以用于艇身外形的选型设计.     

非结构同位网格SIMPLE类算法收敛性能比较

以非结构网格的SIMPLE算法为基础,将算法扩展为SIMPLEC算法.利用30°角的斜方腔流动计算成果,分析了非结构同位网格的SIMPLE/SIMPLEC算法的收敛性能;比较了因网格的非正交而引入的非正交项的取舍对该算法收敛性能的影响;并采用显式校正步法对SIMPLEC算法进行了显式校正.比较表明,在非结构同位网格SIMPLEC算法中可忽略非正交项,但有必要对压力作亚松弛.显式校正步法可显著地加速在非结构网格上求解N-S方程的收敛性能,而且在不同的松弛因子组合下,均有较好的收敛速率.     

碱金属引射对尾流化学动力学和电子密度的影响

用把碱金属（Na）加入到空气尾流中进行数值模拟的方法,研究了碱金属引射对高超声速尾流化学动力学和电子密度的影响。采用的化学反应模型为包括O2、N2、O、N、NO、NO＋、Na 、Na、O2-及e-的10组元模型。计算结果表明,碱金属引射,使尾流电子数密度增加1～3个量级。计算结果与文献中的数据符合较好。