基于模糊预测的飞机故障预测系统研究

使用Delphi语言开发了一个飞机故障模糊预测系统,建立了飞机故障模糊预测模型。介绍了系统的总体结构和各模块功能,阐述了飞机故障预测系统知识库的推理过程。     

激光跟踪仪现场测量精度检测

激光跟踪测量系统具有测量精度高、实时快速、动态测量、便于移动等优点,因此,对激光跟踪仪进行现场校准和精度检测是非常有必要的.为了验证LT300激光跟踪仪的测量精度是否满足实际测量要求,用该激光跟踪仪检测固定点的测量精度和标准花岗岩三角尺的平面度.改变三角尺的测量距离和测量角度,得到测量精度与测量角度和测量距离的关系,从而得到在实际测量位置下的测量精度.     

基于群体进化策略的电磁态势预测

针对战场电磁态势预测问题,基于群体智能优化算法的可靠性与全局性等特点,提出了一种利用融合Cholesky因子更新的CMAES算法优化的RBF神经网络方法,利用在CMAES算法中添加Cholesky的秩-μ更新来提高算法的速度和准确度,提高网络学习的效率与预测精度。仿真实验验证了该方法可以有效提高电磁态势的运算速度与精度。     

太阳立体探测任务的控制系统设计

日地平动点L4和L5是太阳观测的理想位置,针对太阳耀斑和日冕物质抛射,提出了一种在日地L4和L5点以及太阳极轨布置4颗探测器的太阳探测构想,实现太阳耀斑和日冕物质抛射的全方位观测.在国内外相关任务调研的基础上,给出了控制系统初步设计方案,并通过仿真验证了关键指标,满足了太阳立体探测任务高精度高稳定度的对日指向需求.     

基于UKDE和XGBoost的航班过站时间动态预测

为了提高机场运行高峰时航班过站时间预测的精度及可靠性,研究了一种结合无偏核密度估计（Unbiased kernel density estimation, UKDE）和极端梯度提升决策树（Extreme gradient boosting, XGBoost）模型的航班过站时间动态预测方法。首先,考虑模型输入变量航班密度的连续性和不确定性变化,利用UKDE法估计机场航班密度,将其作为动态指标输入模型。其次,引入量子粒子群（Quantum particle swarm optimization, QPSO）法优化XGBoost模型。最后,考虑前序航班延误发生前后输入特征的变化,利用初始预测结果对航班密度进行修正,得到二阶段预测结果。研究结果表明：本文方法在高峰时段的预测平均绝对误差为7.365 min,效果优于随机森林（Random forest, RF）、粒子群（Particle swarm optimization, PSO）-XGBoost和XGBoost,修正后的预测结果平均绝对误差减少了3.373 min;模型输入参数按敏感性程度由高到低依次为航班密度、前序航班提前到港时间和延误...     

飞机机翼翼梁类零件变形控制方法研究

翼梁类零件作为机翼装配的定位基准零件,如何有效减小其在加工中的变形,提高加工精度是一项重 要工作。提出一种针对翼梁零件在加工过程中出现的平面度翘曲变形现象的控制方法,根据飞机机翼梁类零 件的工艺特点,对生产现场零件的实际变形量进行统计,分析翼梁类零件变形趋势、变形量及主要影响因素;采 用改进加工方案,控制加工变形等方法减少梁类零件变形。结果表明:本文所提方法能够有效提升零件在加工 过程中的平面度值,使梁类零件的变形得到明显改善。     

碳纤维复合材料卫星天线反射面型面精度稳定性分析

文章简述了卫星天线的组成、制造工艺过程,着重对影响天线反射面型面精度和尺寸稳定性有关内容,从材料特性、铺层分析、成型模具材料和产品质量控制等内容进行了分析。