一种适用于进近尾流间隔缩减的机型聚类方法

目前,我国广泛使用的尾流间隔标准过于保守,导致机场跑道容量受限。以进近航空器的尾流遭遇问题为研究对象,首先研究进近尾流安全间隔缩减方法,获取缩减后的临界尾流间隔;然后基于主成分分析法（PCA）对 BADA 数据库中的航空器性能数据降维,提出一种适用于进近尾流间隔缩减的机型层次聚类方法;最后采用该方法得到新的机型分类结果并构建缩减后的尾流安全间隔标准。结果表明：本文所使用的机型层次聚类方法与国内外航空器分类方法具有较好的一致性,在长沙黄花国际机场的主流配对机型间,所获取的进近航空器尾流间隔标准与传统尾流间隔标准相比可以缩减 0.8 km 以上。     

基于“各向异性”四面体网格聚合的复杂外形混合网格生成方法

复杂外形粘性流动的计算网格生成一直是阻碍CFD实际工程应用的瓶颈问题之一,虽然三棱柱/四面体混合网格的出现极大地缓解了这一问题,但是在飞行器几何外形非常复杂的情况下,在粘性边界层内生成高质量的贴体三棱柱网格仍然是非常困难的事情。本文从"各向异性"四面体网格的生成算法中得到启示,发展了一种基于"各向异性"四面体网格聚合的混合网格生成方法。通过对DLR-F6翼身组合体和F16战斗机外形的混合网格生成及数值模拟表明,该方法生成的混合网格具有网格质量好、自动化程度高等特点,对提高复杂外形飞行器关键气动参数的模拟精度具有重要意义。     

基于类云模型的c均值聚类航迹关联算法

针对多传感器多目标航迹关联的特点,提出了将类云模型和c均值聚类联合应用于航迹关联的解决方法。将表征航迹特征的参量构成聚类中心和待分类的样本空间,利用类云模型和c均值聚类算法对来自不同传感器的航迹进行分类和收敛判断,构建了基于类云模型的c均值聚类航迹关联模型,有效地解决了目标密集环境下的航迹关联问题,通过仿真研究说明了该算法的有效性和鲁棒性。     

客观多因素权重分配方法及其应用

综合模糊聚类技术和粗糙集理论中的信息熵原理,提出了一种多因素决策中确定各因素权重分配的新方法.利用模糊聚类分析对数据进行聚类,并提取最佳聚类;基于粗糙集中信息熵原理确定各因素的权重分配.算例结果表明:方法合理有效,具一定的可行性.     

灰色聚类法在军校学员创新能力评价中的应用

创新教育是现代教育的核心,正确评价大学生的创新能力是检验教育成果,发现并改进教育薄弱环节,建立创新教育模式的基本要求.本文以我院学员为研究对象,从学员创新能力的形成与培养的相关理论出发,结合我院学员培养过程中的实际情况,设计了创新能力评价指标体系,考虑到各指标信息模糊性的特点,引入灰色聚类法进行定量的综合分析,介绍了灰色聚类法的步骤以及其在实际案例中的应用,为综合评价大学生创新能力提供了一种更加系统、全面、可行的方法.     

基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法,该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数引入到自适应小波分解的判决中,能根据无监督聚类分割的需要,自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数.相对于小波包全分解,节省了大量的运算,并能取得良好的分割效果.      

PMMA／PEG-TPE半互穿网络聚合物的力学性能

为提高聚乙二醇聚氨酯弹性体(PEG-TPE)的力学性能,探索了引入聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)合成PMMA/PEG-TPE半互穿网络聚合物(S-IPN)的方法.采用动态热机械分析(DMA)研究了PMMA/PEG-TPE试样的玻璃化转变温度、损耗角正切和储能模量的变化规律.结果表明,PMMA的引入使S-IPN的拉伸强度大幅提高,从PEG-TPE的3.75 MPa提高到PMMA/PEG-TPE(70/30)的26.3 MPa,但S-IPN的断裂伸长率大幅下降.     

基于聚类的航天器多余物粒径特征识别方法

针对焊锡粒多余物粒径特征识别过程中,粒径区分度不足和粒径特征参数类间交叉对分类准确率的不利影响,提出基于聚类的高精密航天器多余物粒径特征识别方法。从信号时域与频域分析技术出发,选取多个特征参数构建多余物粒径初始特征参数向量;采用Fisher比量化各个特征参数对粒径的区分能力并削除贡献率较低的特征参数,从而构建最终多余物粒径特征识别模型;用K均值聚类算法对无标记的不同粒径等级训练样本进行学习后揭示不同粒径等级下输入特征参数的分布规律,实现混合粒径的识别。验证试验表明,在含单个和2个多余物的情况下,多余物粒径的总体识别准确率达81.8%,满足实际要求。     

基于Ag/CNTs-PDMS的高灵敏度柔性压力传感器研制及性能测试

智能传感的应用对柔性压力传感器的需求量和性能提出了更高的要求,因此,需要开发一种简单、廉价、可批量化的方法实现大范围、高灵敏压力传感器的制造。文章基于压阻效应,采用浸渍−干燥法制备了一种基于镀银碳纳米管−聚二甲基硅氧烷（Ag/CNTs-PDMS）复合结构的柔性压力传感器。研究表明,所制备的压力传感器具有较高的灵敏度（0.718 kPa-1）、较宽的工作范围（40 kPa）、较短的响应时间（1.14 s）以及良好的可重复性,有望用于在轨实时压力监测。     

基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断

基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达96.8%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。