太阳10.7cm射电流量中期预报模型研究(Ⅰ)

采用时间序列模型中的自回归方法开展了F_(10.7)中期预报研究.预报试验和误差分析结果表明,在太阳活动水平较低、F_(10.7)的27天周期性明显时自回归预报方法的预报精度高,具有较为理想的预报效果,但在日面有大活动区产生和消亡时预报效果不理想.这说明时间序列模型中的自回归方法能够较好地反映太阳F_(10.7)的27天周期性特征,对F_(10.7)中期预报模型的建立有一定适用性.通过对2005年9月21日至2007年6月7日期间预报结果的比较可以看出,自回归分析方法预报的精度与美国空军预报的相当。     

基于回归型支持向量机的空战目标威胁评估

空战目标威胁评估是协同多目标攻击中的关键问题.针对传统空战目标威胁评估方法在确定权重系数方面的不足,提出了一种新的基于回归型支持向量机的评估方法.在分析了现有的空战目标威胁评估方法中距离威胁模型存在缺陷的基础上,提出了改进的距离威胁模型.建立了基于回归型支持向量机的空战目标威胁评估模型,利用该模型对想定的空战目标进行了威胁评估.仿真结果表明,该方法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成空战目标威胁评估.     

硅化物涂层电子束重熔表面改性技术

在Nb521铌合金表面采用料浆烧结法制备硅化物涂层,利用高频扫描电子束对硅化物涂层进行重熔处理,通过扫描电子显微镜对处理样品表面形貌进行组织结构分析。研究表明,经过电子束重熔处理,硅化物涂层表面陶瓷晶粒粒度降低,表面粗糙度降低,陶瓷颗粒之间烧结作用增强,重熔区域与未处理区域具有明显的边界,电子束能量分布较均匀,电子束重熔提高了硅化物涂层的抗氧化性能和抗热震性能。     

均匀设计在弹上部件加速寿命试验中的应用

温度和湿度是影响导弹贮存寿命的两个典型应力,用加速寿命试验的方法预测导弹贮存可靠性将成为一种新趋势.为优化试验设计并应用与之相适应的参数估计方法,将改进的"均匀设计"引入到导弹的加速试验中去,根据加速试验的组合应力大小提出了优化试验顺序的方法,将完全修复的产品继续投入试验中去,从而节约了试验样本量;应用了双应力条件下的"应力-寿命"的数学模型,应用极大似然估计和"稳健回归"相结合的方法来估计参数值,因为单纯的极大似然估计对初值要求较高,往往导致不收敛.通过案例证明了所提的试验方案和评估模型方法理论的正确性和工程的可执行性.     

简化Q矩阵的渐增式扩张生成算法

简化Q矩阵（Qr阵）是规则空间模型与属性层次方法的重要概念。基于属性层次结构,提出有效／无效项目的定义,研究属性层次结构的可达矩阵与有效项目之间的关系,给出有效／无效项目的判定定理。基于逐步向前回归的思想提出了求解Qr阵的渐增式扩张算法,给出相关理论依据。在考虑有效项目数的基础上,与Tatsuoka方法进行了实验比较,对属性个数为10的情况采用线性回归方法为两种方法建立了数学模型。     

液体离心喷嘴中的静态表面波

为了探讨液体离心喷嘴中静态空间波动现象的物理本质,在经典理论的基础上分析了液体离心喷嘴中喷口处表面波的相速度和平均轴向速度的相等关系,通过结合CICSAM表面捕捉技术在自适应网格中求解耦合VOF方程的N-S方程组的数值模拟,在旋转轴对称的长喷口模型中获得了不同背压下的空间静止波型。数值模拟结果与经典重力波理论的类比表明:表面波有与液体平均轴向速度大小相等方向相反的相速度;波动由喷嘴的过渡段台阶激励起;波动能量传播速度小于相速度使波动在台阶后的喷口段显现。     

基于SVR及阴影信息的SAR目标方位角估计

目标成像方位估计是合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）自动目标识别中一个重要的预处理过程。提出一种基于支持向量回归机（support vector machine for regression,SVR）并结合SAR目标阴影信息的方位角估计方法。首先通过长直边拟合法与脊波变换法对目标图像进行方位的粗估计．再由SVR完成精确估计。利用“运动与静止目标的获取与识别”（moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR）项目组提供的实测数据所做实验表明,此方法可以有效估计SAR目标方位角,精度高、泛化能力强．特别是在水平成像方位附近利用了目标的阴影信息,明显提高了相应区间的方位角估计精度。     

可展桁架天线形面精度理论分析

针对可展桁架天线杆件多和转动铰多的特点, 研究杆件加工公差和转动铰间隙对天线反射面精度和重复展开精度的影响. 根据杆件加工公差和转动铰间隙发生的随机性, 建立相应的随机数据模型和Monte-Carlo随机有限元模型, 计算杆件加工公差和转动铰间隙所引起的天线反射面精度误差. 研究表明, 间隙所引起的反射面精度误差远大于杆件公差所引起的误差, 并且天线重复展开精度差值不宜忽视.      

基于遗传算法的航空发动机机载模型支持向量机修正方法

航空发动机的实时模型与发动机的匹配精度直接影响着航空发动机故障诊断的精度.提出了基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量回归机(AGA-LSSVR)方法对航空发动机机载实时模型进行修正,有效的提高了模型的匹配精度.分析了最小二乘支持向量机中的参数的选取对模型修正的影响,在参数的选取空间里采用自适应遗传算法搜索最优参数.最后,比较了Back propagation(BP)神经网络、支持向量回归机、AGA-LSSVR等方法在机载模型中的修正效果.结果表明:提出的AGA-LSSVR具有很好的修正精度,验证了修正模型的有效性.      

新型组合预测模型在空中交通流量预测的应用

民航运输业的快速发展使空中交通流量迅猛增加,如何准确预测未来的交通流量是关乎到行业资源高效分配、战略合理部署的一个重要问题。因此,国内外众多专家对空中交通流量的预测进行了大量研究．提出了诸多模型和方法。针对目前空中交通流量预测中存在的缺陷与不足,提出并建立了一种适用于民航的新型组合预测模型。将趋势外推法拟合的结果作为多元回归分析法的复合时间变量组,并利用主成份分析法实现了复合时间变量组与其他影响因素变量的有机结合,建立了趋势外推法和多元回归分析法的组合预测模型。以上海终端区的空中交通流量预测为例,借助SPSS数据统计软件进行研究分析,通过对预测结果的各项精度检验,与传统方法相比较,证实本预测模型的优越性。