航空发动机性能参数预测方法

航空发动机性能参数预测对于发动机的视情维修具有重要的意义.为了提高预测精度,在分析发动机性能参数数据特点的基础上,提出了一种新的应用于此领域的组合预测模型.首先利用小波变换将原始数据分解为不同尺度上的几组子序列,根据各子序列的特点分别选用自回归滑动平均(ARMA,Autoregressive Moving Average)模型或求和自回归滑动平均(ARIMA,Autoregressive Integrated Moving Average)模型进行预测,然后将所有预测结果合成,得到最终预测结果.通过仿真实验,验证了该组合模型提高短期和中长期预测精度的有效性,并分析了小波分解层数对于预测精度的影响.      

基于可靠度预测模型的导弹贮存寿命分析方法

针对导弹在进入正常贮存周期前经历状态不详的情况,论文基于导弹贮存可靠度预测模型,提出了一种贮存时间投影估计方法,获得了贮存时间这一关键参数,为进行贮存寿命分析奠定了基础。     

工程图尺寸标注自动布局算法及实现

在由三维模型生成二维工程图的过程中,各主流CAD软件都提供了部分尺寸的自动标注功能,但这些自动生成的尺寸标注放置往往十分杂乱,无法满足尺寸标注的布局要求。针对这一问题,以工程图中大量存在的水平尺寸标注与竖直尺寸标注为研究对象,根据其特点对其进行尺寸子集划分与包容关系排序,在此基础之上,应用增量式尺寸标注自动布局算法,实现水平尺寸标注与竖直尺寸标注的自动布局。算法已在NX平台上得以实现,取得了良好的效果。     

面向大数据的数据处理与分析算法综述

大数据处理是近年来广受关注和研究的技术领域,数据挖掘作为从大量数据中挖掘隐藏价值信息的技术,是处理大数据的有效工具。本文主要从数据挖掘的角度对大数据处理算法的研究现状进行分类总结。首先介绍了大数据中针对流式数据分类的方法,包括单模型算法和集成分类算法;其次分别从单机算法和基于分布式并行平台的多机算法两个角度概括介绍了大数据聚类方法以及大数据关联规则挖掘方法;最后总结了现有面向大数据的数据挖掘算法的研究进展并展望未来的发展趋势。     

基于核的K近邻法

将核学习方法的思想应用于K近邻法中,提出了一种核K近邻算法,算法的主要思想是:首先将原空间中待分类的样本经过一个非线性映射,映射到一个高维的核空间中,突出各类样本之间的特征差异,然后在这个核空间中进行K近邻分类.为了验证算法的有效性,分别利用人工和实际数据进行K近邻分类和核K近邻分类,实验结果显示对于一些特殊的类分布数据,核K近邻分类比K近邻分类具有更好的分类效果.     

基于新型多分类支持向量算法的发动机故障诊断

层次支持向量机(H-SVM)比通常的"一对多" (1-V-R)和"一对一" (1-V-1)等多分类支持向量算法具有更快的训练速度和分类速度.提出一种基于H-SVM的航空发动机气路部件故障诊断方法,根据特征空间中各类故障样本中心之间的距离来逐层划分子类,距离较近的故障样本归为同一个子类进行训练,得到的H-SVM层次结构合理,各层的SVM分类间隔大、泛化能力强;同时,用ν-SVM代替通常的C-SVM作为两类分类器,分类器参数意义明确、变化范围小,更容易确定.仿真实验表明,基于H-SVM的故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,能够对发动机气路部件的单一故障和复合故障进行快速诊断.     

国外机载海面监视雷达发展现状与趋势

首先对目前西方国家装备的较先进的机载海面监视雷达进行了介绍,总结了它们的技术特点。现役机载海面监视雷达具有多功能和多工作模式的特点,除增强了对高海况下的小目标检测能力外,还新增了气象探测、SAR/ISAR和HRRP等先进功能。最后指出了机载海面监视雷达未来发展趋势。     

基于云特征的遥感图像可用度影响因素分析

针对卫星遥感图像可用度分类问题,提出基于图像信息的云覆盖率、云厚度、云破碎度的云结构特征描述概念.研究了它们对于卫星遥感图像可用信息量的影响程度,构建了由厚度相关的云覆盖率及云破碎度构成正交可用度评估空间.并进一步分析了云结构特征与可用度之间的近似线性及单调特点,证实了所提描述方法对于可用度表征的合理性和有效性.通过与500幅不同可用度等级的专业人工判读结果比较,证实综合这3个变量的可用度判读结果与人工判读结果的准确度比较达到95%.该方法为建立卫星遥感图像可用度评估模型,自动分类得到用户需要的图像数据提供理论及技术支持.     

基于改进支持向量机的油液在线监测系统

搭建油液在线监测实验平台进行磨粒分类识别实验,运用支持向量机和最近邻法相结合的方法对飞机发动机油液中的磨粒进行分类识别;其中基于支持向量机的磨粒分类器的输入为磨粒的主轴长度、纹理相关性、圆度等特征参数,输出为磨粒的分类结果;实验结果表明,基于支持向量机的磨粒分类器的分类准确率高达94％,并且由于最近邻法的使用,分类器的处理速度也提高了30％。     

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小,并且容易受到干扰,如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配,将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法,在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板,在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本,并根据风险预测自适应地确定分类阈值,然后进行特征匹配与虹膜分类,从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。