自由飞行下基于集成学习的概率型冲突探测算法

空中交通流量的持续增加对中、短期飞行冲突探测的精度与处理大量目标的能力的要求更高,提出基于集成学习(ensemble learning)的冲突探测算法。首先,对飞机冲突过程建模,收集飞行样本;其次,提取飞机当前位置、速度矢量、向前看时间、待转弯时刻和转角为特征量,训练基本分类器,获得元数据集;然后,以支持向量机为二级分类器,元数据集为新的特征量,训练Stacking元分类器(meta classifier),分类阶段通过Sigmoid函数概率映射法输出冲突概率;最后进行仿真分析。结果表明:基于集成学习的冲突探测算法对冲突探测具有较高的准确率,使得虚警概率大幅下降,且适用于转弯飞行。     

人工智能与空气动力学结合的初步思考

以人工智能为核心的新一轮技术革命及产业变革正在影响着社会的各个领域,世界各航空航天大国均在人工智能与空气动力学的结合方面开展了许多有益的尝试与探索。本文回顾了人工智能技术的发展历程及现状,重点讨论了大数据时代背景下人工智能在风洞试验、数值计算和飞行试验等空气动力学研究的三大手段上的应用,详细分析了人工智能在辅助海量气动数据分析与知识发现上发挥的作用,探讨了人工智能在气动建模与先进飞行器设计中蕴藏的应用价值,并指出了人工智能与空气动力学相结合所带来的挑战。     

基于高斯过程回归的连续式风洞马赫数控制

在风洞实验中保持实验段马赫数的稳定对实验的成功具有重要意义。传统的PID控制算法具有一定时滞性,不能满足连续变迎角实验模式下马赫数的控制精度要求。针对这一缺陷,提出了一种基于高斯过程回归的前馈控制策略,结合PID控制器共同完成马赫数控制任务。首先,对原始数据执行了预处理操作,将数据集中的异常数据进行清洗并且对清洗后的数据进行标准化;其次,选取迎角、实时马赫数、实验段截面积作为高斯过程回归模型的输入,压缩机转速作为输出,采用随机划分数据集与分组划分数据集两种策略进行建模,并将高斯过程回归与常用回归模型的预测精度进行了比较;最后,给出了利用高斯过程回归预测结果及预测置信度进行PID反馈控制的方法。实验结果表明高斯过程回归对风洞实验数据具有很好的建模能力,基于高斯过程回归的前馈控制与PID结合的控制策略能够提高连续变迎角模式下的马赫数控制精度。     

自动编码器在流场降阶中的应用

自动编码器作为一种压缩算法,在数据降维和去噪等方面有着广泛实践,有条件作为一种降阶方法在流场识别与数据处理方面得到应用。文章中以圆柱绕流为例,首先对圆柱后速度场建立了编码模型,用来对原始数据进行降维和特征提取,之后将编码后的数据与流场特征量相关联,建立了由流场编码回归圆柱表面压力系数的神经网络,探索了降维后数据的应用。结果表明,自动编码得到的结果能够承载原始速度场的主要信息,解码后速度场与原速度场测试均方根误差小于0.02,压力回归测试均方根误差可小于0.1。说明自动编码器能够作为一种流场的特征提取和降阶方法,在未来得到更广泛的应用。     

识别信号对尾流激励的叶片气动力Volterra 降阶模型的影响

针对涉及动、静叶干涉的叶片气动弹性振动问题,基于Volterra级数方法,建立了尾流激励的叶片气动力降阶模型,分析了稳态条件和识别信号幅值对气动力降阶模型辨识精度的影响。结果表明:所建立的气动力降阶模型能够正确表征尾流对叶片的激励作用,不同流场稳态条件和阶跃信号幅值下气动力降阶模型的结果基本相同。     

高校贫困生资格认定的实证分析

我国现阶段构建高校贫困生资助体系时,应采取与市场经济中"效益优先,兼顾公平"的指导思想,做到"教育公平优先".由于各方的强烈呼吁,国家从2007年下半年开始加大了对贫困学生的资助力度,而具体落实到实际操作方法时,以达到资助公平为目标,其前提是必须准确的界定贫困生身份,使真正的贫困生获得必要的资助,以最大限度的实现教育公平.     

基于增量式排列支持向量机的机场航班延误预警

目前航班延误已经成为世界范围内一个日益严峻的问题,对于大型机场进行航班延误预警工作显得日趋紧迫。在空运需求与机场容量冲突导致航班延误的观点下,提出了用排列支持向量机来进行航班延误预警。针对机场航班数据不断更新的特点,给出了增量式排列支持向量机算法来进行航班延误预警。不仅通过人工数据上的实验说明了该增量式算法更能满足在线预警的要求,而且在收集到的中国某国际机场两周的航班数据上也取得了80%及以上的预测准确率。     

多功能时间检测仪的校准装置

介绍一种能对可检测机械秒表，毫秒仪，电秒表，机械钟表，电子钟表等的多功能时间检测仪进行校准的装置。     

采用超程时间建模的航空航天继电器寿命预测方法的研究

提出以电磁继电器超程时间为变量,运用时间序列回归分析和数理统计分析方法,建立航天密封继电器超程时间减小曲线寿命预测数学模型。预测和实测结果的比较,表明了该方法的有效性。     

混沌时序的噪声降低技术研究

介绍了噪声对混沌时序分析的影响,回顾了混沌时序噪声降低方法的研究情况。在此基础上将Ｔａｋ－ｅｎｓ的嵌入理论拓展应用到具有噪声干扰的时间序列,并结合非线性信号处理和非线性近似函数技术,提出了一种把重构相空间同降低噪声干扰相结合的理论方法和处理技术,并以受噪声污染的Ｈｅｎｏｎ 映象时间序列为例,说明了有关概念和应用结果。