利用神经元拓展正则极端学习机预测时间序列

为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learning Machine),并研究了其在时间序列预测中的应用.NERELM根据结构风险最小化原理权衡经验风险与结构风险,以逐次拓展隐层神经元的方式自动确定最佳的网络结构,以避免传统神经网络训练过程中需人为确定网络结构的弊端.应用于时间序列的仿真结果表明:NERELM可有效实现对于RELM最佳网络结构的自动确定,具有预测精度高与计算速度快的优点.      

蜂窝夹层板超高速撞击极限方程分析

为分析撞击极限方程对蜂窝夹层结构的穿透特性的预测能力,调研得到了3类撞击极限方程的表达形式和等效方法,以及131个采用碳纤维复合材料(CFRP)面板的蜂窝夹层板结构的试验数据,并对撞击极限方程的预测能力进行了比较计算。结果发现,MET方程对他源数据的四种(未失效、失效、总体以及安全)预测率均大于80%,进行在轨航天器结构的失效分析时可优先选用;SRL方程对本源数据的安全预测率达到了100%,在他源数据上的安全预测率也很高,适用于航天器防护结构设计。探讨了撞击极限方程中的系数、速度分界值的优化思路,以提高撞击极限方程的预测率。     

基于预测扭矩前馈的涡轴发动机内模控制方法

基于内模原理设计了涡轴发动机功率涡轮转速控制器.针对主旋翼扭矩变化对功率涡轮转速的干扰,提出了一种基于极端学习机的扭矩预测方法.极端学习机训练基于动态仿真数据,其输入通过相关分析获得.基于内模原理的功率涡轮转速控制器采用极点配置的设计方法,将输入信号的内模直接加入控制器,实现鲁棒跟踪.扭矩前馈采用比例微分(PD)控制策略,实现对发动机负载变化干扰的有效补偿.数字仿真结果表明:极端学习机扭矩预测精度高,扭矩相对误差小于1.5‰,与不加前馈控制相比,所提出的控制方法减小了机动飞行过程中功率涡轮转速的超调或下垂30%以上.      

应用双向时间传递的重力卫星时标误差自主测量

星间时标误差的自主测量对于中国自主研发地球重力卫星具有重要意义. 提出利用双向时间传递法实现重力卫星时标误差的自主测量, 设计了测量方案, 建立了包含卫星运动导致的链路非对称、电离层效应、设备零值以及随机测时误差在内的测量模型. 结合地球重力卫星相关特性, 分析了时标误差测量中各误差源的影响及相应的误差校正方法. 以GRACE重力卫星为例, 利用提出的方法和校正措施, 星间时标误差自主测量精度可以达到0.62ns, 其中误差主要来自系统零值标定误差和随机测时误差.      

双向时间同步系统的设备时延校准技术研究

设备时延校准误差是卫星导航系统中伪码测距实现双向时间同步的重要误差因素,其精确校准是实现时间同步的关键技术。针对设备时延问题展开研究,提出了一种物理含义清晰、易于测量的设备时延的新定义。设计实现了一种双向时间同步系统的设备时延校准方案,基于时间同步站硬件平台验证了设备时延校准的有效性,试验结果表明时延校准的精度与准确度达到了亚纳秒量级。     

深空伪码测距中复合码性能的分析与研究

深空伪码测距系统中复合码的选择影响到系统的无模糊距离、测距精度、捕获时间和硬件实现方法. 针对深空伪码测距系统中常用的测距码进行仿真、分析、比较与研究, 包括复合码的频谱特性、周期、直流分量、码钟衰减、捕获时间和测距抖动误差等. 利用同相相关系数和非同相相关系数的信号空间图分析复合码的捕获时间性能; 采用同相中相积分环作为码跟踪环, 利用其线性环路模型分析测距系统的抖动误差性能; 进而分析半正弦成型和方波成型对系统的捕获时间和测距抖动误差的影响. 通过研究和分析认为, 在深空测控测距中, 一种比较适用的测距方式是选择T4B作为伪码测距系统的测距码, 基于DDS原理产生任意码片移位的伪码序列, 采用半正弦成型调制方式和半正弦匹 配滤波接收技术, 利用同相中相积分环进行伪码的跟踪.      

基于应力循环特征的裂纹萌生寿命预测方法

以两种镍基高温合金的应力循环特征为基础,即粉末高温合金FGH95的循环硬化继而软化及变形高温合金GH4169的循环软化特性,寻求载荷历程相关的损伤参量,进而建立应力弱化损伤模型,以考虑载荷历程对疲劳寿命的影响.建立的应力弱化损伤模型可以较好地预测不同循环载荷条件下的疲劳寿命,其预测精度不低于传统方法,且优势在于使建立模型所需要的试样数量大大减少.      

铣削30CrMnSiNi2A钢刀具耐用度影响研究

本文通过对涂层硬质合金刀具铣削30CrMnSiNi2A钢时切削力和刀具耐用度的研究,以及冷却方式对刀具耐用度影响的分析,为切削该材料选择合理的切削用量和冷却方式提供指导,并为切削参数的优化提供约束条件。     

基于直11型机的故障诊断与预测管理系统技术研究

介绍了直11型机结构,直11型机故障诊断与预测管理系统(FDPMS)的诊断能力和FDPMS采用的故障诊断与预测方法,介绍了FDPMS的硬件设计方法、地面分析与管理软件设计方法,以及演示验证情况,并给出了研究结论。     

北京航天计量测试技术研究所

北京航天计量测试技术研究所成立于1964年8月,是国防科技工业长度、热学、力学一级计量站,电工、无线电、时间频率二级计量站,先后取得国家校准/检测实验室认可、国家商检实验室认可、国防校准／检测实验室认可、