碳纤维增强树脂基层板应变率相关损伤数值研究

为了研究高应变率载荷对于碳纤维增强树脂基复合材料变形破坏行为的影响,通过应变率修正式对复合材料的刚度与强度进行修正,建立了可考虑应变率效应的复合材料损伤数值模型,采用该模型对不同应变率条件下层板结构的面内破坏行为进行了模拟并与文献实验进行了对比分析。计算结果表明:本文所构建的数值模型可以有效预测树脂基层板结构在不同应变率条件下的破坏特征,并在材料刚度与强度硬化现象的预测方面有着较高精度;对于0°、90°铺层主导的试件,由于其力学性能近似为线性,数值模型在强度预测方面获得了较高精度;而对于±45°铺层主导试件,其在不同应变率条件下表现出较强的非线性损伤特性,因此模型在其强度性能预测方面存在一定误差。     

基于PCC-LSTM模型的短期负荷预测方法

短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础。为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法。该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性分析,选取与电力负荷数据相关性较大的影响因素作为输入量,实现原始数据的降维和选优;再通过LSTM神经网络结合Adam优化算法,对与电力负荷相关性较大的影响因素和负荷实际输出序列之间的非线性关系建立网络模型。以嘉捷BOX和重庆丽苑维景国际大酒店的负荷数据作为实际算例,并与Prophet、LSTNet、门控循环(GRU)神经网络模型方法进行对比。结果表明:所提PCC-LSTM模型预测精度均在91%以上,最高可达95.44%,有效提高了负荷预测的精度。      

冰雪天气下基于MFOA-KELM残差修正的跑道温度混合预测

道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一, 为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题, 提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合, 建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题, 引入权值更新函数和距离扩充因子, 调整果蝇的全局寻优效果, 避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化, 以冰雪天气下跑道温度实际数据为例, 建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型, 并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比, 当预测时长为120 min时, MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%, 在残差阈值为±0.5℃时, 平均预测准确率为91.25%。可见, MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性, 研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。      

液压泵污染寿命预测技术研究

利用污染敏感度建模理论,建立液压泵污染敏感度分析模型.采用污染敏感系数来描述液压泵的污染耐受程度.结合实际情况推导得到液压泵的污染寿命预测公式,并对某型定量液压泵进行了寿命预测.绘制出液压泵污染耐受曲线,为液压泵的设计和系统构建提供了有效的依据.     

基于模糊神经网络的某型直升机可靠度预测

为了实现某型直升机可靠度准确预测,建立了基于自适应模糊神经网络的可靠度预测模型。该模型以故障间隔时间为输入,以可靠度为输出,通过模糊神经网络自适应训练获得适合直升机可靠度预测的故障间隔时间隶属函数。对模型进行检验取得了较好的仿真结果,与应用RBF神经网络进行可靠度预测相比速度更快,同时预测精度提高了98.4%。     

航空发动机材料寿命问题探讨

归纳了航空发动机材料的变形损伤机理,强调了变形物理机制模型在部件设计和全寿命预测管理方面的应用     

数控零件加工工时及成本快速预测系统软件设计

简要阐述了从数控加工零件的结构性能、生产工艺等方面入手,采用特征信息模型结合成组技术、人工神经网络等先进数学方法建立数控零件加工工时及成本快速预测系统的总体设计思路,详细介绍了对系统进行软件化的需求分析、系统构架、功能模块、算法设计及界面设计等软件设计方案,并展示了软件设计结果和系统实施案例。     

飞机封闭腔室减重降噪优化方法

噪声水平是现代飞机封闭腔室设计的重要指标,设计中单纯地对壁板进行加肋处理虽能显著降低噪声但会大大增加结构质量,为此对由封闭腔室构成的结构-声耦合系统进行了减重降噪优化研究。基于结构-声耦合有限元模型,利用有限元软件ACTRAN计算了频谱加载时舱内的声压响应。通过试验对简化处理及数值计算进行了验证,并修正了相关模型参数。为了降低结构质量,以加强肋为边界对舱门壁板进行了分区,通过对各个区域壁板厚度及肋条截面积的优化设计,使系统动刚度分配更趋合理,降低了声辐射能量以及结构-声腔的耦合性,从而实现了在满足噪声约束条件下减轻结构质量的目标。本文的工作对实际工程中由加肋壁板所构成的类似结构的减重降噪设计有着较好的工程指导价值。     

基于Fratar模型的航班时刻需求战略预测方法

航班时刻是机场运行的基础和核心,准确预测机场的航班时刻需求,对于指导机场基础设施建设、运行模式调整等具有重要意义。在航班计划结构信息分析的基础上,构建了全国航班O-D矩阵,建立了多层级机场起降量预测模型,并以起降量预测结果为输入,利用Fratar交通分布预测模型,预测目标机场时刻需求。以杭州萧山机场为例,以2010年为基年,2014为预测年,验证了方法的准确性和可行性,并预测了2020年航班时刻需求,分析了不同运行模式下机场理论容量与航班时刻需求的匹配状况,分析结果表明,2020年萧山机场需由隔离运行模式过渡到相关进近,方能满足时刻需求。