基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

FOD缺口型损伤对TC4疲劳极限强度的影响

针对TC4钛合金风扇/压气机叶片前缘常遭受的外物损伤(FOD)缺口型损伤,进行了不同冲击角度下高速弹道冲击试验研究、损伤特征与应力集中分析,开展了冲击后不处理和冲击后去残余应力退火试样的高循环疲劳试验和疲劳极限强度预测。结果表明:随着冲击角度的增大入射侧损伤尺寸和应力集中系数基本保持不变,出射侧缺口损伤深度和损伤长度减小。损伤深度范围为0.6~1.5mm,应力集中系数范围为2.6~3.4。缺口型损伤试样的疲劳极限强度下降为光滑试样的27%~53%,与应力集中系数并不是呈反比关系。退火试样的高循环疲劳(HCF)性能或略微下降或基本不变,表明残余应力影响较小,残余应力对疲劳极限强度的影响程度不足光滑试样的10%。缺口型损伤试样的HCF性能与损伤底部半径的相关性不明显,随着最大损伤深度和损伤长度的增加而下降,表明制定维修手册时应着重考虑缺口型损伤的最大深度和损伤长度。Peterson经验公式对HCF性能的预测精度不理想,误差最大为45%,需要发展高精度的FOD缺口型损伤构件HCF性能预测方法。      

动态时频谱分析、探测和跟踪的随机有限集法

动态出现和消失多分量信号的时频分析问题一直是非平稳信号处理的难点之一。为此,提出了一种分析、探测和跟踪多分量信号的随机有限集法。该算法利用时频变换,如短时傅里叶变换或自适应谱估计法,以及多项式预测模型,将多分量信号的时频分析问题归纳成可利用随机有限集进行多目标追踪的问题。分析表明：借助于提出的初始权重赋值算法,以及谱分量幅度和频率的联合似然函数,就可利用高斯混合概率假设密度滤波器来实现对动态时频谱的分析、探测和跟踪。在仿真实验中,所提算法有效提升了动态时频谱的跟踪精度,其对微弱时频谱分量的探测能力,以及对载频差异的分析能力均优于文献报道的算法。     

声学风洞风扇段流场特性数值模拟

风扇段是声学风洞的核心部段之一,风扇气动性能和声学性能对风洞的能耗与试验段背景噪声有重要影响。为了获得静叶构型的优化设计参数,采用数值模拟方法,对0.55m×0.4m低湍流度航空声学风洞风扇段的流场特性进行了研究,根据叶片的流动现象,分析了风扇段内部的工作形态,并将其性能与试验数据进行了对比,结果证明该方法能对风扇段性能进行较为准确的模拟。采用该方法得到了动静叶间距、静叶后掠、静叶倾斜对风扇气动性能、流场形态和噪声的影响,静叶后掠对气动性能的影响较小,有助于减小出口的旋转速度,增大动静叶间距对气动性能的影响较大,会增大出口的旋转速度,而静叶倾斜是最适宜的降噪方式。     

四参数疲劳定寿方法

对直升机传动系统采用的一种疲劳定寿方法——四参数法进行了研究:首先介绍了四参数应力-循环(S-N)曲线,然后详细介绍了通过材料平均 S-N 曲线获取构件安全 S-N 曲线的步骤以及直升机传动系统四参数疲劳定寿的程序和方法,研究了定寿流程中的各个技术细节.同时介绍了传动系统机匣疲劳试验中的多路协调加载技术以及某传动系统尾减机匣(TGB)的全尺寸疲劳试验情况.最后采用四参数疲劳定寿方法,根据某传动系统尾减机匣全尺寸疲劳试验结果和飞行实测载荷谱,对尾减机匣进行了安全寿命评估.该实例分析表明:四参数疲劳定寿方法为一种有效、可靠的寿命评估方法,具有推广价值.      

部分可观测信息条件下装备剩余寿命预测

 针对部分可观测信息条件下退化系统的剩余寿命(RUL)预测问题,综合利用装备的历史寿命信息和性能退化信息,采用隐马尔可夫模型(HMM)对系统进行状态评估,得到系统的转移概率矩阵和观测概率矩阵;采用Bayes方法不断更新系统状态空间的条件概率分布;利用比例故障率模型(PHM)对系统进行可靠性分析,得到系统的故障率和可靠度函数,进而得到装备的剩余寿命分布。研究表明,该方法可较准确地预测装备的剩余寿命,为保障人员提供科学的维修决策依据。     

头盔伺服系统的主动柔顺控制

 对头盔伺服系统(HMDPM)主动柔顺控制策略的主要内容——轨迹规划和控制方法进行了研究。首先,采用基于力反馈和滑动杆动力学模型的头部运动预测法进行轨迹规划,该方法利用并联机构(PM)分支杆长与运动平台位姿间的映射关系,通过力反馈信息和6-3UPS并联机构滑动杆动力学模型对头部运动进行预测,为头盔伺服系统的位置控制提供期望轨迹;然后,基于头盔伺服系统的动力学模型对系统的惯性项和非线性项进行了计算,设计了惯性项和非线性项补偿控制器,在进行头部运动跟踪的同时,实现了头盔显示器与头部间接触力的控制;最后,采用SimMechanics模块建立了HMDPM—人交互模型,并进行了相关验证实验。仿真结果表明,基于力反馈和滑动副滑动杆动力学模型的头部运动预测法能实时地、较为准确地预测出头部运动位置;基于动力学模型的惯性和非线性项补偿控制器不仅可以较为准确地跟踪头部运动,而且还能有效地减小头盔显示器与头部间的接触力,降低执行机构的刚度、减少系统摩擦力等非线性因素对使用者的干扰。     

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。      

涡扇发动机部件效率变化对共同工作的影响分析

以大涵道比涡扇发动机为研究对象,分析了风扇增压级、高压压气机、高压涡轮、低压涡轮和燃烧室部件效率对涡扇发动机共同工作的影响。不同部件效率变化,不同的控制规律对部件的共同工作影响不同,有些参数变化方向相反。     

涡扇发动机部件效率变化对共同工作的影响分析

以大涵道比涡扇发动机为研究对象,分析了风扇增压级、高压压气机、高压涡轮、低压涡轮和燃烧室部件效率对涡扇发动机共同工作的影响。不同部件效率变化,不同的控制规律对部件的共同工作影响不同,有些参数变化方向相反。