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521.
基于新型多分类支持向量算法的发动机故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
层次支持向量机(H-SVM)比通常的"一对多" (1-V-R)和"一对一" (1-V-1)等多分类支持向量算法具有更快的训练速度和分类速度.提出一种基于H-SVM的航空发动机气路部件故障诊断方法,根据特征空间中各类故障样本中心之间的距离来逐层划分子类,距离较近的故障样本归为同一个子类进行训练,得到的H-SVM层次结构合理,各层的SVM分类间隔大、泛化能力强;同时,用ν-SVM代替通常的C-SVM作为两类分类器,分类器参数意义明确、变化范围小,更容易确定.仿真实验表明,基于H-SVM的故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,能够对发动机气路部件的单一故障和复合故障进行快速诊断. 相似文献
522.
采用硅树脂为基体制备硅泡沫材料,并对其性能进行表征.选用季戊四醇降低了发泡剂H的分解温度,解决了泡体的交联速率与发泡体系的分解速率相配合的问题;通过添加补强性填料气相法白炭黑,减小了发泡孔径并提高了泡沫材料的物理、力学性能.结果表明:通过对低黏度羟基封端硅氧烷的预聚,提高了有机硅树脂的黏度;采用低黏度羟基封端硅氧烷作为钝化剂对气相法白炭黑表面进行钝化处理,消除其表面的Si-OH,降低了体系在混炼过程中产生结构化的可能性.最终得到了泡孔均匀细密,有较高耐热温度、物理、力学性能较好的硅泡沫材料. 相似文献
523.
524.
机队设备可靠性是实现航空公司"安全、正点和经济"目标的核心内容,对其进行评估是实现机队设备系统综合技术保障的重要手段。根据航空公司机队设备可靠性统计、数据采集和监控方式的关键技术与重要环节,应用物理-事理-人理 (WSR)思想和Delphi法,建立了机械原因使用困难报告(SDR)和非计划停场率等航空公司机队设备可靠性的5大指标体系。基于灰色聚类方法和反步(BP)神经网络的优缺点,结合机队设备可靠性的随机性和波动性,设计了航空公司机队设备可靠性非线性动力学评估模型。航空公司机队设备可靠性评估实例的分析表明:该可靠性非线性动态评估模型是可行的,能够实现动态和静态的评估。 相似文献
525.
526.
张柱国 《民用飞机设计与研究》2012,(4):52
2002年和2008年美国联邦航空局(FAA)分别发布的联邦航空条例FAR25部第25-106和25-127修正案,对运输类飞机提出了全面的安保要求。介绍了运输类飞机安保要求的背景和演变历史,对安保要求进行了解析。最后针对安保发展趋势、在役飞机和在审型号设计及C919 飞机对安保要求的贯彻情况进行了总结。 相似文献
527.
含缺陷复合材料T型接头失效数值分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复合材料T型接头优化设计问题,利用粘聚区模型(CZM)建立了可预测复合材料接头拉伸破坏过程的分析方法.将填充物缺陷加入该模型,填充区裂纹的起始是随机的,重点分析填充物缺陷的位置、尺寸大小以及填充物刚度对接头承载能力的影响.计算结果表明:模拟结果与实验结果吻合较好;无论缺陷位置如何,缺陷尺寸越大,结构承载能力越弱;结构承载能力对上角缺陷最为敏感;填充物刚度在3~50 MPa时,填充物刚度较大的接头损伤容限特性更好;不同的缺陷位置,破坏模式差异较大,但起裂点或最终失效处都在缺陷附近的基体中. 相似文献
528.
GPS和类GPS测距技术在双星编队星座状态确定中的联合应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高状态确定的精度,借鉴AFF技术引入一种辅助手段——类似GPS的伪距和载波相位测距技术(简称类GPS测距技术).它的伪码码元和载波相位波长比GPS的更短,因而可获得更高精度的相对测量信息.针对对地观测的双星编队星座的状态确定任务,建立了联合GPS和类GPS测距技术进行编队星座状态整体确定的数学模型,并快速同时解算出GPS星间单差模糊度和类GPS星内单差模糊度,最后进行了数学仿真.仿真结果表明,编队状态的精度有明显提高,其中相对位置精度为10~(-3)m,姿态角精度为10~(-4)rad.仿真证明该方法有效. 相似文献
529.
基于航天器姿轨耦合模型的非线性前馈控制 总被引:1,自引:0,他引:1
对于航天器编队飞行和交会对接来说,精确的相对轨道和姿态模型尤其重要,而单独考虑相对轨道模型无法满足其高精度要求,因此从非线性相对轨道动力学方程和修正罗德里格斯参数(MRPs)表示的姿态运动学方程出发,建立了六自由度的相对动力学方程。在模型建立过程中考虑了耦合和非线性因素,保证了模型的精度。针对耦合非线性动力学方程设计了非线性前馈控制律,并通过李雅普诺夫直接法证明闭环系统的全局渐近稳定性。数值仿真算例验证了建立模型和控制律的有效性。 相似文献
530.
基于改进核聚类算法的空间目标识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据目标区域的矩特征,几何特征以及灰度特征,提取出目标的特征向量,并通过聚类算法对空间目标进行识别,提出了一种基于Voronoi距离的核聚类算法(KFCM)。该算法通过引入一种新的距离度量,使得隶属度函数更加的明晰,改善了核聚类算法极易陷入最小值的问题。运用改进的核聚类算法对3类空间目标进行识别,试验结果验证了算法的正确性和有效性。 相似文献