单一基准径向圆跳动误差的新测量法

用传统的测量方法不能得到单一基准径向圆跳动误差的准确值。根据单一基准径向圆跳动误差的定义建立了该项误差的正交最小二乘评定数学模型。在万能工具显微镜上得到了采样数据并给出了微机数据处理结果。     

辅助平面法评定平面对平面倾斜度误差的数学模型

提出一种评定平面对平面倾斜度误差的新算法。该算法是通过确定辅助测量平面，在不含原理误差的条件下，快速、准确地确定符合其定义的倾斜度误差值。     

一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法

路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。     

航空发动机和燃气轮机热端部件热腐蚀-疲劳研究进展

航空发动机和燃气轮机在海洋环境下服役时,热端部件承受高温、高压、高转速机械载荷和高盐雾、高湿度等腐蚀环境耦合作用,常发生热腐蚀-疲劳失效,影响结构完整性、安全性和可靠性。本文针对航空发动机和燃气轮机热端部件热腐蚀-疲劳失效问题,总结和分析了涡轮盘、涡轮叶片高温合金及涂层热腐蚀机理,涡轮盘、涡轮叶片高温合金热腐蚀-疲劳失效机理以及热腐蚀-疲劳寿命预测模型和寿命评估方法,并对航空发动机和燃气轮机热端部件热腐蚀-疲劳试验研究和寿命评估方法的发展趋势进行了展望,以期促进燃气-海洋环境耦合作用下热端部件结构完整性评定方法的发展。     

民机机翼结构静力破坏预估研究

为避免飞机结构试验的灾难性破坏,一般要求在试验前对试件的破坏载荷与部位进行预估。采用工程法和有限元法相结合的手段对民机机翼结构进行了破坏预估分析,给出了危险部位及其破坏载荷和安全裕度。此外,又根据该机翼非破坏试验的测量数据,对所预估的可靠性进行了分析认证。采用对"计算"的安全裕度与"试验"的安全裕度对比的方法,阐明了所预估结果的可靠性与偏安全性,可满足工程实用要求。     

空空导弹吊挂疲劳寿命分析

针对空空导弹吊挂在挂飞过程中承受多种复杂多变的载荷(如挂飞振动载荷、机动抖振载荷、起飞着陆冲击载荷等)产生的疲劳破坏问题,研究利用仿真计算其疲劳寿命。在总结国内外最新疲劳理论研究的基础上,提出了基于有限元的时域和频域相结合的疲劳分析方法,在空空导弹吊挂的疲劳研究上形成了一套较为完善的分析流程。以某型空空导弹吊挂为研究对象,对其结构及工况特点进行了探讨和分析,借助Msc.Fatigue软件平台建立了吊挂的疲劳损伤模型,结合S-N曲线,计算出其疲劳损伤及其疲劳寿命,并总结出吊挂疲劳寿命的主要影响因素,对具体的型号研制工作有一定的指导意义和工程应用价值。     

一种小样本民机产品的可靠性预测方法

将最小二乘支持向量机(Least square support vector machine,LS-SVM)应用于小样本民机产品的可靠性预测分析。通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定最小二乘支持向量机的最佳输入变量;然后,使用最小二乘向量机建立可靠度回归预测模型,运用自动网格搜索法,优化了最小二乘支持向量机的建模参数,实现了比现有方法精度高、泛化性好的模型。训练和测试的可靠性样本取自某机型襟翼液压锁寿命可靠性数据。与神经网络模型的比较实例表明,提出的方法合理有效。     

基于临界平面法的缺口件疲劳寿命预测方法

利用弹塑性有限元分析得到缺口件的应力、应变历史，分别计算任意材料平面上的描述拉伸和剪切疲劳破坏的两种损伤参量，取最大损伤参量所在的平面为临界平面，并利用最大损伤参量预测拉伸和剪切疲劳寿命，取小值为缺口件的疲劳寿命，进而得到一种预测缺口件疲劳寿命的预测方法。用此方法预测了SAE1045钢缺口件的疲劳寿命，并与实验值进行比较，误差分布在2—3倍因子范围之内。     

基于遗传算法优化神经网络的结冰环境中MVD和LWC预测

水滴平均体积直径（Mean volumetric diameter,MVD）和液态水含量（Liquid water content,LWC）是两个影响飞机结冰的重要气象参数,但在实际中难以准确测得,如果能够实时、准确地获取这两个参数可以为积冰预测和飞机适航认证标准的建立提供一些指导。文中提出了一种基于遗传算法优化神经网络的结冰气象参数预测模型。以不同测点组合的冰厚和结冰速率、环境温度、飞行速度和机翼迎角为输入参数,结冰气象参数MVD和LWC为输出参数,构建遗传算法优化的结冰气象参数预测模型,并通过预测模型对数值计算测试组数据和结冰风洞实验数据的结冰气象参数进行预测。结果表明,基于遗传算法优化Elman神经网络的预测模型对结冰气象参数的测试组预测相对误差在10%以内,实验数据相对误差在20%以内,该方法具有一定的可行性。