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.     

螺栓连接组合Jeffcott转子界面滑移规律分析

针对航空发动机转子实际装配完成后连接界面力学特性分布不均匀、服役阶段连接界面发生微动滑移等问题,以组合Jeffcott转子为研究对象,综合考虑实际螺栓预紧力分布规律,首先对高速旋转状态下的组合转子连接界面开展受力分析,揭示了预紧力对连接界面滑移的影响机制。其次基于实测预紧力数据构建了组合Jeffcott转子有限元模型,对连接界面滑移过程进行了仿真。最后系统分析了预紧力均值大小及离散度对转子界面滑移规律的影响。结果表明,预紧力均值大小主要影响界面滑移量,对滑移分布的均匀性影响较小,而预紧力分散度大小会显著影响滑移分布的均匀性。实际装配过程中,可通过降低螺栓预紧力分布的离散度来减小因界面非均匀滑移对组合转子连接性能带来的不利影响。     

变宽度斜槽机匣处理对组合压气机的扩稳效果研究

采用三维数值模拟方法,对高负荷轴流-离心组合压气机开展了机匣处理扩稳设计技术应用研究.为了同时达到较好的扩稳效果和较小的设计点效率降幅,在组合压气机第一级转子对应机匣位置采用了前伸出转子叶尖前缘、槽宽从前端到后端变化的斜槽机匣处理设计.对设计结果的分析显示,变宽度斜槽机匣处理在转子尖部区域呈现明显的抽吸-再注入扩稳流动...     

基于联邦滤波的异质异步多传感器组合导航算法

针对多源组合导航中各导航子系统数据更新频率不一致导致滤波器量测信息非等间隔,以及动力学模型受到干扰量测信息异常的问题,提出一种基于多尺度模型的自适应组合导航信息融合算法.利用不同尺度上的观测信息在各尺度上进行Kalman滤波,并经过融合最终获得基于全局的状态估计值.且以飞行器为应用对象,设计了适用于飞行器的惯导/卫星/...     

飞机蒙皮与内饰组合结构热阻预测方法研究

针对由蒙皮、隔热层、空气层、内饰板组成的组合结构,本文提出了利用隔热层等单一成分的少量试验实测数据计算其整体等效热阻的预测方法.该方法采用"热流微调、温度逼近"的计算思路,将组合结构沿厚度方向离散化,调整热流计算平衡温度,同时能够进行考虑界面接触热阻以及隔热层含水情况下的组合结构热阻计算.采用"实测热流、双向逼近"的方...     

构建数学模型 优化贴装过程

贴装优化问题直接关系到表面贴装工艺的效率。本文以JUKI．2010／2020贴片机为试验平台,根据该机型结构及贴装过程,把贴装优化问题的描述为最小权重匹配问题（MWMP）以及非对称旅行商（TSP）问题,构建了一种新的优化模型：把时间优化转化为距离优化,并应用启发式算法进行软件编程。通过生产企业的6块PCB板的对比实验,证明了该数学模型和算法是合理的。     

高精度中远程导航系统发展述评

介绍和分析了以多普勒速度传感器(DVS)加航姿基准系统(AHRS)为基准的高精度中远程导航系统(DNS)的基本工作原理、所具有的成本低、精度高等优点,及其在国外各种飞行器上的广泛应用。并展望了以多普勒导航传感器加AHRS和其他设备组合为基准构成的组合导航系统的发展前景。     

自适应滤波算法在SINS/GPS组合导航系统中的应用研究

以SINS/GPS组合导航系统为应用背景,对具有代表性的Sage自适应滤波和渐消卡尔曼滤波进行了研究,分析了这些方法在SINS/GPS组合导航应用中存在的问题,提出了适合工程应用的改进方法。改进的Sage自适应滤波主要对系统状态噪声协方差阵利用状态误差进行估计,更符合SINS/GPS组合导航系统的实际情况,提高了滤波稳定性。改进的渐消卡尔曼滤波采用矩阵因子的形式直接对状态预测协方差阵各分量进行不同程度的调节,使调节更趋合理。此外,改进算法增加了对观测粗差的处理,降低了观测粗差对滤波结果的影响。最后,用实际跑车试验验证了改进方法的有效性。     

基于进化神经网络的组合导航系统滤波算法研究

组合导航系统中,卡尔曼滤波算法的估计特性依赖于精确的系统模型和准确的外观测数据.任何一个条件不满足将导致滤波精度下降甚至发散.为此,本文引入进化神经网络和自适应卡尔曼滤波技术.仿真结果证明,文中所提算法能够有效克服常规卡尔曼滤波的缺点,并保持较高的精度.     

多传感器组合导航系统的改进多尺度滤波算法

多尺度滤波算法在多传感器组合导航系统中已得到成功应用，然而该算法用到多个时刻的量测向量，导致算法计算量过大，并影响系统的实时性。针对上述问题，首先利用分块技术与小波变换将时域内描述的系统原始状态方程转换为块状态方程，然后将实时得到的当前时刻的量测向量表达为块状态向量的形式，最后结合常规卡尔曼滤波技术与序贯滤波的思想，提出了一种改进的多传感器组合导航系统多尺度滤波方法。将该算法应用于GPS/SST/SINS多传感器组合导航系统，仿真结果验证了该算法不仅具有较好的实时性，而且相对于传统算法,系统的定位精度提高1倍以上。