基于免疫粒子群优化的不等时间间隔发动机性能综合指数组合预测

首先利用奇异值分解滤波算法,对测量参数进行滤波处理,进而合成发动机性能综合指数。针对性能综合指数为不等时间间隔的情况,在改进灰色预测模型中引入新陈代谢思想,提出一种基于免疫粒子群优化权值的改进灰色模型与支持向量机相结合的性能指数预测方法。仿真实例表明:组合模型的预测精度明显高于改进灰色预测模型,略高于支持向量机模型;且对于大多数样本点,组合模型的预测结果变化更加平稳。     

PLC在交流伺服控制系统中的应用

目的为了满足工业生产对控制设备安全可靠性要求;方法通过分析PLC在自由端口模式通信方式下的工作原理,针对西门子S7-200型PLC与ACU串行通信中的难点,以利用其I/O端子采集状态信号进行天线交流控制系统应用为例;结果给出相关的程序设计流程图;结论提出一种有效可行的解决方案,获得良好的经济和运行效益。     

应用ASTER遥感图像的岩矿信息提取研究

高级星载热发射反射辐射计(Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer,ASTER)的数据具有较高的空间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率,利用其波段设置对比其他多光谱数据具有更好的波谱连续性这一特点,文章提出一种应用ASTER遥感图像的岩矿信息提取方法,用于帕米尔高原地区的岩矿信息提取。利用ASTER图像中的5个热红外波段数值来计算矿物学指数:石英指数、碳酸盐指数、镁铁质指数,将以上3个指数作为特征,通过随机森林分类方法实现岩矿信息提取,成功提取了5种重要的岩性信息(硅质、硫酸盐、超镁铁质、石英以及变质硅酸盐)。通过对帕米尔高原地区的遥感图像分析,绘制相关矿藏分布图,与经过实地勘测的矿藏分布图以及经过实验测试得到的数据点进行对比,充分验证了方法的有效性。     

大尺度场向电流的控制因素

将ＩＳＥＥ－１和ＩＳＥＥ－２飞般测量的地球内磁层场向电流作为行星际磁场与极区地磁活动水平（由ＡＬ表征）的函数。发现大约７５％的场向电流发生在行星际磁场南向时,其余２５％发生在行星际磁场由南向转到北向的半小时内。而且,发生在ＡＬ〈－１５０ｎＴ的场向电流也大约是７５％。场向电流的强度和密度随行星际磁场南向分量及ＡＬ的负值增加而增大。由此而得出结论,内磁层场向电流的产生主要是由行星际磁场控制的,是太阳风     

基于GPS信号的电离层S4指数计算方法研究

电波穿越电离层时,由于受到电离层不均匀结构的影响,电波的幅度、相位、时延等有时会发生快速抖动,这就是所谓的电磁波电离层闪烁现象.电离层闪烁会影响卫星通信系统的质量和导航系统的精度.本文分析了GPS信号研究电离层闪烁的基本原理,讨论了电离层闪烁监测中S4指数的计算方法及其修正方法.通过数据模拟,评估了原始S4指数计算方法及其修正方法的性能特点.针对原始S4指数计算方法及修正方法的不足,提出了一种新的修正方法,并采用实测GPS数据对上述方法进行了检验.结果表明,上述方法是有效的和可靠的.      

利用BP神经网络预测AE指数

采用的预报模式是一种全连接的BP网络模型,利用太阳风及行星际磁场的观测数据预报AE指数.神经网络输入选用ACE卫星数据,取5 min平均值,通过比较,选用4个预报参量.构造了预报参量时续为20 min,40 min和60 min依次递增的三个网络,分别进行训练和预测,并对行星际参量对AE指数影响的时续性进行了探讨.预报结果表明,全连接BP神经网络在AE指数的短期预报中是比较有效的,同时还提出了需要进一步改进的环节.      

复方金钱草颗粒抑制草酸钙结石形成的化学模拟

本文研究了不同剂量的复方金钱草溶液对草酸钙亚稳溶液中可溶性钙离子浓度的影响,当加入剂量从0 mL增加到35.0 mL时,草酸钙亚稳溶液中钙离子浓度从0.1966 mmol/L增加至0.5564 mmol/L,且草酸钙亚稳溶液中的钙离子浓度与复方金钱草的加入量呈线性关系。而且,随着复方金钱草浓度的增加,一水草酸钙晶体生长抑制指数增大。     

基于神经网络的航空发动机进口总压畸变重构研究

为建立适用于畸变容限控制技术的航空发动机进气总压畸变估算方法,采用基于神经网络方法,以飞机试飞测量数据为基础,分别开展了发动机进口总压流场和稳态周向畸变指数重构方法研究。以壁面静压、发动机进口面中心点总压以及攻角、侧滑角数据分别构建了三种不同输入参数组合的神经网络模型,并对比分析了各模型的重构精度和适用性。结果表明:采用神经网络方法可以较好地建立壁面静压、飞行参数与发动机进口总压分布和稳态周向畸变指数的映射模型;以壁面静压、发动机进口面中心总压、攻角和侧滑角为输入的神经网络模型,对于总压流场重构和稳态周向畸变指数重构都具有最佳的重构精度;采用先重构流场总压分布再计算稳态周向畸变指数的间接方法相对于直接重构稳态周向畸变指数的方法具有更高的重构准确性;对于与建模飞机具有相同进气道结构和布局的飞机,训练完成的神经网络模型对总压流场重构具有一定的适应性,对稳态周向畸变指数重构适用性差。     

昌北机场一次罕见的雷暴大风过程特征分析

利用常规气象资料和多普勒雷达资料,分析了2018年3月4日影响昌北机场的一次阵风达到37 m/s的雷暴大风天气过程。结果表明:昌北机场处在高空低槽前部,低空西南急流强,地面受暖低压倒槽的影响之中,探空显示出“上干下湿”的层结特征,SI指数、总指数、大风指数等指数对此次过程的预报有意义;南昌站的基本反射率因子很好地揭示了该飑线移动和强度特征,径向速度场反映了飑线移动中风场的信息,出现了速度模糊现象以及“牛眼”,均预示着雷暴大风天气。