民用飞机机载软件计划阶段评审方法研究

民用飞机机载软件的合格审定是民用飞机适航取证工作的重要内容,机载软件计划阶段评审是机载软件合格审定过程的重要里程碑,直接影响民用飞机主制造商的软件研制进度和适航取证进度。本文结合我国民用飞机机载软件研制过程中计划阶段工程评审与适航审查的经验,总结了适合我国国情的机载软件计划阶段评审的方法和流程,并对此过程中有关的重要问题进行了论述。     

复材制件数字化制造及先进设备的应用

随着复材零件结构的日益复杂,传统复合材料生产模式很难满足其精准化要求,复合材料数字化软件的开发使零件的制造过程更加便捷,同时能够满足对零件尺寸精准的验收技术要求。分别以某型号壁板蜂窝夹层件两类典型的零件作为研究实例,利用数字化软件对制造过程进行优化,开展数字化制造可行性研究,辅以数控下料机、激光铺层定位仪、自动铺带机等先进的数字化设备,更好地保障飞机构件外形的精度。复合材料制件实行数字化制造后,不但降低了生产成本保证了零件产品的质量,而且有效推进了复合材料零件制造技术的发展。     

基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测

针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步～10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。     

基于改进支持向量机回归的非线性飞机结构载荷模型建模

为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的 飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的 SMO 算法及粒 子群模型参数优化算法对支持向量机回归方法进行改进,并通过飞行动力学理论分析结合皮尔逊相关系数的 方法对参与建模的飞行参数进行选取。以飞机跨声速俯仰机动为例,建立机翼某一测载剖面结构剪力模型,并 对该建模方法进行仿真验证。结果表明:采用改进支持向量机回归方法所建立模型精度优于原始支持向量机回归方法建立的模型,即采用改进支持向量机回归方法可提高建模精度及泛化能力。     

AHPSO-SVM预测超声内圆磨削ZTA陶瓷的边界损伤

为解决普通加工方式易出现工程陶瓷边缘碎裂的问题,本文对超声内圆磨削工程陶瓷边界损伤预测系统进行了研究。在35 kHz轴向超声磨削与普通磨削两种条件下独立进行试验,运用支持向量机研究工艺参数与边界损伤影响规律,采用改进的粒子群算法优化支持向量机,建立采用混合核函数的AHPSO-SVM预测模型。研究结果表明,超声激励下试件边界损伤降幅为10.05%～21.23%,AHPSO-SVM预测模型MSE为0.378 4、平均相对误差为1.369 0%、30次适应度值标准差为0.020 2。相比于普通磨削,超声磨削可使ZTA陶瓷边界损伤值显著降低;建立的AHPSO-SVM模型具有较好的学习能力、泛化性能与良好的稳定性。     

基于早期数据的航天测控软件缺陷预测

为提高航天测控软件的质量与可靠性,提出一种基于改进的PSO-SVM(Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine,粒子群优化支持向量机)方法的航天测控软件缺陷预测模型。针对航天测控软件领域特征,构造了基于软件生命周期的软件度量集,并收集了实际航天测控软件的度量和缺陷数据,通过对软件历史版本数据的学习,在软件当前版本的生命周期早期数据的基础上进行缺陷预测。实例应用结果表明,采用历史版本软件数据对当前软件版本进行缺陷预测,从全局来看可达90%的预测准确度。因此,该方法可用于对航天测控软件的缺陷预测。     

基于单纯B样条的航空发动机机载稳态模型研究

为了减小航空发动机稳态建模的模型误差、降低复杂度及提升其实时性,提出了一种基于单纯B样条函数的航空发动机稳态模型建模方法。该函数是局部多项式基函数的线性组合,因此求解该函数为线性回归问题,通过运用广义最小二乘方法来求解B系数,从而提高计算效率和提高模型精度。最后建立了基于该算法的二维和四维涡扇发动机稳态模型,并分别与相同建模样本条件下的多输入多输出约简迭代最小二乘支持向量机稳态模型进行了比较,表明了单纯B样条建模方法不仅继承了B样条的算法复杂度低、存储数据量小和实时性好等优点,同时避免了最小二乘支持向量回归机不能拟合大样本数据的缺点,且拟合效果优于最小二乘支持向量机。     

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSOLSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSOLSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。     

电网电压不平衡及谐波畸变时基波电压正负序分量分离新方法

针对传统锁相环(PLL)在电网电压不平衡及谐波畸变下利用常规软件锁相环不能准确获取相位的问题,提出了一种新的正负序分量分离新方法。利用了相序解耦谐振控制器能去除高次谐波和延时信号消除(DSC)法可滤除特定谐波的特性,将相序解耦谐振和延时信号消除法结合起来,达到更好的正负序分量分离的效果。最后,采用MATLAB/Simulink软件仿真结果证明了所提出方法的可行性和有效性。