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基于功能脆弱性的空中交通相依网络流量分配 总被引:2,自引:2,他引:0
依据空中交通管理与航班运行规则,采用复杂网络理论构建由机场、航路与管制扇区组成的相依网络模型,建立不同扰动策略的影响规则,提出以网络流量熵和交通流损失比变化率为指标识别网络功能脆弱性。并以网络总流量熵最小为目标,建立基于改进遗传算法的网络流量协调分配策略,以降低空中交通相依网络的脆弱性。以民航华北地区空域为原型,发现了其相依网络脆弱性表现规律和脆弱源,采用遗传算法求解网络流量分配方案,优化结果降低了网络总熵值和功能脆弱性,其中机场网络流量分配后效果最为显著,验证了方法的有效性,研究结果可为空中流量管理决策提供一定的理论支撑。 相似文献
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在航空发动机机匣安装边装配过程中,不同位置螺栓之间会产生弹性交互作用,不同加载方案会使装配后的螺栓预紧力存在一定的分散度。针对这一问题,建立了3层带止口机匣安装边3维接触有限元模型,研究不同加载方案下螺栓预紧力的施加方法。基于有限元模型数值模拟了3层机匣安装边分别在顺序加载方案、交叉加载方案和正反顺序2轮加载方案下螺栓预紧力的分散度。搭建了相应的试验装置,分别对3种加载方案的预紧力分散度进行试验验证。结果表明:采用正反顺序2轮加载后的螺栓预紧力分散度最小,在3层止口机匣安装边上采用正反顺序2轮加载方案后的螺栓预紧力分散度较小,在有限元仿真中螺栓预紧力分散度为2.43%,在试验中螺栓预紧力分散度为4.98%。采用此方案加载后,止口机匣安装边能达到更好的密封效果和较好的刚度对称性。 相似文献
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滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。 相似文献
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剩余寿命预测对于航空发动机设备的安全运行、制定维修计划具有重要的意义.目前现有方法无法有效提取设备复杂工况和复杂故障下的退化特征.针对此问题,提出一种基于多尺度时间卷积网络(MTCN)的发动机寿命预测方法.该方法利用时间卷积网络提取数据时序信息,并通过多尺度卷积核的不同感受野提取设备复杂工况下的退化特征,从而更好地预测极端条件下的设备剩余使用寿命(RUL)值.为了验证所提出方法的有效性,在航空发动机C-MAPSS数据集上进行试验.结果表明所提出方法能有效提高设备在复杂工况和复杂故障下的RUL预测精度. 相似文献