线性摩擦焊整体叶盘焊缝结构设计及试验

主要针对线性摩擦焊制备整体叶盘的方法,利用在研发动机结构形式,设计了模拟样件;结合焊接设备、焊接夹具现状,设计了多种焊接接头,并进行了分析择优;采用强度分析和振动分析等手段,确定了焊缝位置范围;通过模拟样件的振动疲劳试验,对不同焊缝位置进行了性能评价,获得了较优的焊缝位置,为后续开展整体叶盘线性摩擦焊研究提供技术支持.设计和性能考核试验表明,焊缝位置在43 mm处较优.     

涡轴发动机LQ/H∞抗扰控制方法

提出了抑制涡轴发动机负载干扰的线性二次型（LQ）/H∞控制算法,以总距为干扰建模,利用线性矩阵不等式求得既满足LQ指标又对干扰具有H∞性能约束的状态反馈控制律.提出修正指令抑制干扰策略.采用比例微分控制将总距变化转换为动力涡轮转速指令的修正,实现增大或减小机动飞行中动力涡轮转速指令,抑制实际转速的下垂或超调.仿真结果表明：该控制方法能有效抑制干扰并具有良好的实时性.     

基于SVM辨识的涡扇发动机全包线稳态控制方法

针对涡扇发动机全飞行包线范围稳态最优控制器的设计问题,首先根据不同飞行条件下发动机各工作状态的稳态“小偏差”线性模型,采用线性二次型调节器(LQR)分别设计得到相应的发动机最优线性控制器参数,然后将所得到的线性控制器用支持向量机方法进行非线性逼近,得到控制器参数的支持向量机辨识模型,以满足发动机全包线、全状态稳态控制的需要.支持向量机模型的输入为飞行高度、马赫数和稳态转速,输出为线性控制器参数.应用实例表明:该方法在全包线范围内对发动机最优稳态控制器的逼近误差均在2%以内,能较好满足控制精度要求.      

交互式多模型粒子滤波优化重采样算法

针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮乏问题,提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法,利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下,利用线性优化方法及模型交互概率将每个模型中拥有小权值的粒子替换成新的粒子。新的粒子既包含本模型中粒子信息,又包含了本模型与其他模型交互后的粒子信息。目标跟踪的仿真结果证明:每个模型新产生的粒子集合可以准确地近似真实状态后验概率密度函数,系统的估计精度与标准IMMPF算法相比有较大提升。     

考虑轴承游隙的非线性动力学轴承-转子系统优化

针对一类带动态性能约束的轴承-转子系统优化设计存在的问题,做如下改进工作:一是在目前一类轴承-转子系统优化模型基础上,将轴承游隙作为设计变量,考虑轴承游隙的影响;二是提出了一种演化算法/线性搜索的混合算法,将优化过程分为两个阶段,首先采用演化算法对问题全局寻优,求得给定代数时的优化解,再以此解作为新的初始解,采用线性搜索方法进行局部搜索.经数值仿真表明:该优化模型中增加考虑轴承游隙后,对优化结果有较大影响;提出的混合算法克服了使用线性搜索方法难以确定初始解的问题,在同等计算精度和耗时情况下,该方法求解成功率较高.      

简化Q矩阵的渐增式扩张生成算法

简化Q矩阵（Qr阵）是规则空间模型与属性层次方法的重要概念。基于属性层次结构,提出有效／无效项目的定义,研究属性层次结构的可达矩阵与有效项目之间的关系,给出有效／无效项目的判定定理。基于逐步向前回归的思想提出了求解Qr阵的渐增式扩张算法,给出相关理论依据。在考虑有效项目数的基础上,与Tatsuoka方法进行了实验比较,对属性个数为10的情况采用线性回归方法为两种方法建立了数学模型。     

基于线性样条和CNN-LSTM的北斗卫星缺失数据处理方法

针对北斗某星辐射剂量探测数据缺失问题,提出了一种基于线性样条和CNN-LSTM神经网络模型的处理方法.在对数据特性分析的基础上,将原始数据分解为线性趋势项和季节波动项.对于线性趋势项,采用基于线性样条的缺失值处理方法;对于季节波动项,根据其时空变化特性,设计CNN和LSTM组合神经网络结构,完成季节波动项的缺失值处理....     

多目标非脆弱鲁棒控制器在飞行控制系统中的应用

针对飞行控制系统中存在的多种不确定性,提出了飞行控制系统的多目标非脆弱鲁棒控制器的控制方法。由系统的H2性能、H∞性能、区域极点配置和保性能控制四种控制目标,用线性矩阵不等式(LMI)法导出多目标鲁棒状态反馈控制器的存在条件,同时考虑了飞行控制系统中控制器增益的加性摄动,设计的控制器实现了系统的四种性能指标优化。仿真实验结果表明:该控制方法有较强的鲁棒性。     

基于匹配模板的雷达信号快速识别系统设计

雷达采用低截获概率(LPI)技术之后,特别是在低信噪比条件下,传统的雷达信号识别方法将暴露出对弱信号无能为力、识别率低等缺陷.针对这些问题,设计了基于匹配模板的雷达信号快速识别系统,介绍了系统设计的基本思路,提出了敏感参数这一概念,保证了正确识别率.以线性调频信号为例制定了相应的匹配识别准则,通过仿真实验验证了该准则的有效性和该系统的可行性.在信号受到噪声污染的情况下,该系统对线性调频信号的识别信噪比可以达到-6dB.     

基于函数型数据的广义线性回归模型

函数型数据的回归分析研究主要集中在函数型线性模型。不要求因变量为连续型随机变量,可以为离散型或属性数据(对应于泊松或Logistic回归),对同时含有数值型多元变量和函数型变量的广义线性模型的估计问题进行分析,采用非参数方法得到了参数部分和非参数部分的估计量,并给出了一种重加权算法进行参数求解,解决了含数值型和函数型混合数据类型自变量的回归问题,同时扩展了函数型线性模型的应用范围。估计过程中,分别采用了函数型主成分和B样条基函数,并给出了基函数个数选择的准则。数值模拟结果表明,所提出方法具有良好的可行性与正确性。