非线性参数识别的相关积分方法及其应用

使用相关积分方法解决单自由度非线性系统的参数识别问题。利用相关积分方法的滤波特性可以有效地抑制测量信号中的噪声影响，提高参数估计的精度。同时可以分别建立非线性阻尼和刚度参数的线性识别方程．实现两类参数的分离识别，有利于弱非性项的参数估计。将这一方法用于贮箱内液体晃动等效力学模型参数的试验确定问题，解决了由于采用防晃装置而产生的非线性晃动阻尼的参数识别问题。     

基于远场涡流技术的油气集输管道缺陷检测研究

由于石油和天然气在集输过程中含有大量腐蚀成分,会对集输管道造成腐蚀形成穿孔、凹槽等缺陷,为了保证集输管道的安全,需要对腐蚀缺陷进行检测。本文运用远场涡流检测原理,建立了基于集输管道的远场涡流仿真模型,通过管道缺陷对磁感应强度轴向分量幅值和相位的影响进行分析,得出了管道内壁缺陷的深度与对应检测信号的关系,解决了对缺陷深度的定量测量问题。     

基于ANP的直升机单机森林灭火训练效能评估

现有的直升机单机森林灭火训练效能评估方法仅针对取水灭火过程,忽视了其他任务环节对训练效能的贡献,并假设指标间相互独立,因此导致评估指标体系不全面、指标权重分配不合理,评估结果的可靠性低。利用离散事件系统建模理论建立的事件活动流将直升机单机森林灭火训练任务分解成若干相关活动,活动映射法对各活动效能要素进行分析并转化为效能评估指标,最终构建出全面的两维度效能评估指标体系;网络分析法(ANP)的使用考虑了评估指标间具有的依赖和相关关系,对指标权重进行重新合理分配,评估方法更符合问题的实际情况,评估结果更加可信。基于超级决策(SD)软件的案例分析表明,所提出的效能评估方法具有工程应用的可行性和参考价值。     

基于GMF方法的捕风一号风速反演分析

全球尺度高时空分辨率海面风场探测是当前全球气象研究及预报预测领域的关注热点之一,传统海面风场探测技术存在测量区域有限,且受天气环境限制明显等问题.基于全球导航卫星系统-反射(GNSS-R)测量技术风速反演原理,以捕风一号1级数据产品为输入,欧洲中期天气预报中心再分析风速数据为参考风速,采用地球物理模型函数(GMF)方法...     

关于本科《机械制图测绘》教学方法的思考

测绘对提高学生的绘图能力、读图能力、查阅资料能力以及培养学生的工程意识和专业素质至关重要。机械制图测绘是《机械制图》课程非常重要的教学环节。针对我院刚刚由专科升为本科,教学理念、教学思路、教学方法都正在进行适当调整和改进这一实际情况,就我院工科类专业的机械制图测绘的教学思路和教学手段进行了思考,分析了制图测绘中存在的问题,提出了改进建议。     

烧蚀反应动力学参数的确定

本文提出了一种理论模型与实验相结合确定碳基材料烧蚀反应动力学参数(活化能和指前因子)的方法。首先建立了碳基材料热化学烧蚀的湍流边界层模型,运用数值方法对边界层守恒方程组、表面烧蚀和固相热传导进行耦合求解,计算过程中不需要事先假设烧蚀的控制类型。其次,在电弧加热器中模拟火箭发动机喷喉的烧蚀环境进行烧蚀材料与氧化性气体反应的烧蚀实验。最后,运用所建立的模型和在电弧加热器上的实验结果进行预测比较,确定烧蚀反应的动力学参数。作为实例,确定了石墨与CO_2的烧蚀反应的动力学参数。     

Linux 2．6内存保护机制研究

基于Intel i386平台处理器和Linux 2.6内核源代码,从硬件内存保护和虚拟内存保护两个方面分析了最新的Linux内存保护机制,其中硬件内存保护机制包括段式映射阶段的访问控制、页式映射阶段的访问控制以及最新内存保护NX(No eXecute)技术,虚拟内存保护机制包括虚拟区间保护、虚拟区间加锁和Hole技术.最后进一步讨论了增强Linux内存保护的方案.     

非线性主轴降维映射法在固体火箭发动机设计优化中的应用

为在二维或三维空间中表达固体火箭发动机高维设计空间,引入非线性主轴降维映射法对多维非线性设计优化问题进行降维处理。以某大型固体火箭发动机设计问题为例,将10变量4有效约束优化问题降维映射到二维空间进行研究,拟合的非线性主轴降维映射模型中,目标函数和约束函数的相对误差控制在1.5%以内。研究表明,非线性主轴降维映射法具有发现多变量非线性优化数学模型本征特性的特点,能对设计变量重要性排序;通过降维展示设计空间全景,为优化算法和优化初始点优选提供了直观、有力的工具;优化轨迹实时展示为优化算法性质研究及算法切换提供了依据;根据优化轨迹从优化结果在降维空间中的位置能够判断优化结果是否具有全局最优解特性。     

基于奇异值趋势分解和LS-SVR的航空发动机性能指数组合预测

发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。      

An adaptive turbo-shaft engine modeling method based on PS and MRR-LSSVR algorithms

In order to establish an adaptive turbo-shaft engine model with high accuracy, a new modeling method based on parameter selection (PS) algorithm and multi-input multi-output recursive reduced least square support vector regression (MRR-LSSVR) machine is proposed. Firstly, the PS algorithm is designed to choose the most reasonable inputs of the adaptive module. During this process, a wrapper criterion based on least square support vector regression (LSSVR) machine is adopted, which can not only reduce computational complexity but also enhance generalization performance. Secondly, with the input variables determined by the PS algorithm, a mapping model of engine parameter estimation is trained off-line using MRR-LSSVR, which has a satisfying accuracy within 5&. Finally, based on a numerical simulation platform of an integrated helicopter/ turbo-shaft engine system, an adaptive turbo-shaft engine model is developed and tested in a certain flight envelope. Under the condition of single or multiple engine components being degraded, many simulation experiments are carried out, and the simulation results show the effectiveness and validity of the proposed adaptive modeling method.