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发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。 相似文献
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飞机谱载荷下裂纹扩展的三维约束效应 总被引:5,自引:2,他引:5
研究裂纹端部三维应力约束、塑性约束和位移约束等对谱载疲劳裂纹扩展的影响。用适于三维应力状态的修正条带屈服模型 ( Modified Strip Yield Model)计算与裂纹扩展有关的三维约束因子。利用所得约束因子的理论解改进 NASA多年来发展的 FASTRAN-II寿命预测软件 ,使其避免了依赖经验确定的约束因子进行寿命预测的局限 ,仅利用一组常幅疲劳裂纹扩展数据和材料的常规机械性能便可预测飞机谱载下的裂纹扩展寿命。对多种谱型、应力水平、过载比和材料的组合情况进行了分析 ,预测寿命与试验结果吻合很好 ,证明本文方法和改进软件可以用于实际结构的寿命预测。 相似文献
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单晶叶片技术是提高航空发动机及地面燃气轮机性能、寿命及可靠性的关键技术之一,但单晶材料机械、力学性能的各向异性特性制约了其发展和应用,对其工程应用及应用的理论基础提出了挑战。课题组开展了各向异性单晶叶片强度分析和寿命预测方面的一些研究工作。包括:建立并验证了弹塑性、蠕变滑移本构模型及蠕变持久寿命预测方法;进行了不同晶体取向DD3单晶在不同温度、不同速率或不同温度、不同应力水平下的拉伸试验及蠕变试验,这些实验数据及由其反映的单晶中、高温各向异性特性对单晶材料的应用具有重要意义。此外还进行了某种单晶叶片的实验研究。作为上述研究的应用,对某发动机单晶涡轮叶片进行了强度分析和寿命预测。本文这一部分介绍本构模型及应用,实验研究将在第II部分介绍。 相似文献
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固体废弃物热解产物的神经网络预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
本文采用3层BP神经网络建立了固体废弃物热解产物的产率和特性的预测模型。采用遗传BP算法来优化隐层节点数和学习速率η0与回归方法相比,其预测误差明显小于回归公式的预测误差。 相似文献
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