基于GRA-IPSO-SVM的航材携行需求预测研究

异地执行飞行任务中航材需求的准确预测是做好携行保障的主要内容之一,为此提出灰色关联度（GRA）与改进的粒子群算法（IPSO）及支持向量机（SVM）相结合的航材预测方法。首先运用GRA 对航材携行需求的影响因素进行分析;其次引入活性因子和非线性惯性系数改进粒子群算法,并通过IPSO 对SVM 参数进行寻优;最后使用优化后的SVM 模型预测航材需求。结果表明：GRA-IPSO-SVM 方法预测结果的均方根误差比PSO-SVM 方法下降0.16,平均绝对百分比误差下降2.18%,且预测时间减少了0.7 s。     

发动机转子系统早期故障智能诊断

在对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,针对其故障诊断中存在的故障样本不足和早期微弱故障不易识别的问题,提出将随机共振、小波包分析与支持向量机相结合的发动机转子系统早期故障诊断与智能自愈监控方法。该方法首先利用随机共振原理对早期微弱故障信号进行特征细化,使故障特征放大;然后利用小波包多分辨率分析特性进行故障特征提取;再将提取的特征向量输入由支持向量机构造的分类器中进行故障识别,并利用智能自愈方法对故障进行监控。对智能诊断系统结构、故障特征提取方法、多故障分类器构造、故障自愈监控等进行了分析和研究。结果表明,该方法在故障样本不足情况下,能有效识别发动机转子系统的早期故障,且算法简单、故障分类识别效果好,并能对故障进行自愈监控。     

DOA估计算法性能分析及仿真

分析了几种常见空间谱估计算法的结构,提出了一种未知信源数的高分辨DOA估计算法。该算法继承了求根MUSIC算法优越的性能,直接利用阵列接收数据的协方差矩阵,无须预判信源个数和进行特征值分解,实现高分辨谱估计,同时在信噪比较小时,仍能保持较高的角度分辨力。最后通过大量的计算机仿真实验比较了各种算法的性能,证明了新算法理论的正确性和有效性。     

基于多元线性回归的发动机性能参数预测

在对发动机性能参数相关性研究基础上,结合多元线性回归预测模型,提出了一种能够考虑发动机众多因素对因变量影响的发动机性能预测模型.使用该模型对发动机排气温度(EGT)进行预测时,能够兼顾到p_4.95,N₂,T₃,N₁,p_B等性能参数对EGT影响.最后使用一组某民用机型发动机飞行试验数据对模型进行了验证,并与加权一阶局域法进行了对比.结果表明,该模型预测精度优于加权一阶局域法,该方法可以为这种机型发动机故障预测提供决策依据.      

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。     

基于多参量状态信息融合的刀具磨损状态智能识别

鉴于刀具磨损监控在自动化生产中的重要性,建立了基于切削力和基于相对切削时间的两种磨损检测模型．切削力模型是利用回归算法和模糊分类技术建立的,通过检测切削力信号可在线识别刀具磨损状态．基于相对切削时间模型利用回归技术直接建立刀具磨损量与切削参数及时间的关系,可在较大的切削条件变化范围内实现对刀具磨损的识别．     

基于朴素贝叶斯K近邻的快速图像分类算法

朴素贝叶斯最近邻(NBNN)分类算法具有非特征量化和图像-类别度量方式的优点,但算法运行速度较慢,分类正确率较低.针对此问题,提出一种朴素贝叶斯K近邻分类算法,基于快速近似最近邻(FLANN)搜索特征的K近邻用于分类决策并去除背景信息对分类性能的影响;为了进一步提高算法的运行速度及减少算法的内存开销,采用特征选择的方式分别减少测试图像和训练图像集的特征数目,并尝试同时减少测试图像和训练图像集中的特征数目平衡分类正确率与分类时间之间的矛盾.该算法保留了原始NBNN算法的优点,无需参数学习的过程,实验结果验证了算法的正确性和有效性.     

基于知识管理的航空发动机设计知识分类与获取

现代航空发动机设计是基于知识的设计,知识分类与获取是航空发动机设计知识管理的起点,也是难点.实施知识获取技术能够使得设计知识有效积累,推动设计知识管理实施,从而真正实现基于知识的设计,提高航空发动机设计水平.分析了航空发动机设计过程、航空发动机结构,提出了航空发动机设计知识分类方法、知识获取策略与获取方法,进一步探讨了...     

航空发动机磨损趋势RBF变权重组合预测方法研究

航空发动机滑油中金属元素的含量受许多复杂因素的影响,单一模型预测精度相对较低,本文针对这个问题提出了RBF网络变权重组合预测模型（RBFNN-VWCF）对航空发动机零部件的磨损趋势进行研究。首先引用C-C方法确定时间序列的嵌入维数和时间延时,重构相空间确定模型的输入输出样本,然后对两种模型进行组合预测,利用k均值聚类方法确定RBF网络的中心,利用固定法确定RBF网络的宽度,采用最小二乘法确定网络的权值。结果表明,RBFNN-VWCF模型充分利用了参与组合预测的两种模型的有效信息,更客观地反映发动机零部件的磨损趋势,预测结果更为稳健、相比单一模型精度更高,具有较强的工程实用价值,为发动机下一步的维修决策提供了有力支持。     

基于模糊层次分析法的产品特性分类模型

产品特性分类是武器装备研制过程中的一项重要工作。现有的产品特性分类方法主要是在可靠性预计、故障模式及影响分析的基础上进行,无法全面衡量产品寿命周期中的安全性、维修性、保障性因素。文章分析了当前产品特性分类准则,提出基于模糊层次分析法的分类模型,该模型能够给出产品针对特性分类准则的优劣排序,用以辅助设计人员进行特性分类工作。最后通过实例验证了模型的实用性。