广州中信广场台风特性与结构响应的相关性分析

基于台风“达维”登陆时广州中信广场风场及结构响应的现场实测数据,对于风场特性和结构加速度响应状况进行了计算分析,计算分析结果表明,城市上空强风“达维”的湍流度比较大,在台风“达维”作用下结构的横风向响应与顺风向响应接近;同时在不同的时距条件下对风场特性与结构加速度响应的相关性进行了分析,由分析可知取3min为基本时距时风速与结构响应的相关性系数值较高,说明在确定结构的风荷载和计算结构风致响应时取基本时距为3min更为合理。     

混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究

针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。     

介电型电活性聚合物(EAP)驱动器失效行为分析

 介电型电活性聚合物(EAP)驱动器在工作过程中,边界条件及驱动电压的改变经常导致EAP薄膜发生起皱现象以及介电击穿,致使驱动器失去工作能力.为了保障驱动器的正常工作,避免失效行为的发生,对EAP驱动器的失效行为进行了研究.针对锥形驱动器,计算出不同驱动电压下驱动器EAP薄膜的变形情况以及其中的应力、应变和电场强度的分布情况.利用薄膜起皱判别方法,对驱动器的起皱行为进行预测,同时分析了预拉伸倍数对驱动器失效的影响.试验结果表明,EAP驱动器的理论临界起皱电压与理论分析比较吻合,预拉伸可以提高薄膜的机电稳定性能.研究结果可用于预测介电型EAP驱动器发生失效的临界电压,有利于保障驱动器的安全工作.     

基于子模型方法的钉群连接结构强度分析研究

为了准确高效的进行飞机复合材料钉群连接结构的损伤分析和强度预测,研究了子模型方法在复杂连接结构分析中的应用技术,构造了包括总体模型和两级子模型的钉群连接结构分析模型体系,提出了子模型中螺栓连接结构的建模策略和复合材料结构损伤模拟的方法,确立了对应于损伤模式的结构破坏判据。采用本文提出的方法对波音787复合材料壁板进行接...     

基于小波分析与支持向量机的时间序列预测

时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于＂原始时间序列是无噪的＂这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。     

基于GSPN的机载液压作动系统可靠性模型

机载液压系统具有余度降级、故障检测、隔离等动态时序过程,传统基于两元可靠性模型很难描述其动态行为和性能降级过程.针对这一问题,采用分层聚类和广义随机Petri网相结合建立了机载液压系统可靠性模型.利用该模型,详细分析了故障检测装置的故障检测率对系统可靠性的影响.分析结果表明,由于故障检测装置故障检测率的影响,机载液压作...     

基于时间精确自由尾迹方法的旋翼非定常 气动特性分析

 给出了一种显式修正的二阶向后差分格式(PC2B)的时间精确自由尾迹算法,用于分析旋翼非定常气动特性。由于旋翼自由尾迹控制方程具有非线性特征,求解过程中易产生数值不稳定性问题,因此本文推导了修正PC2B算法的修正方程,分析了该算法的求解精度和数值稳定性,并通过数值试验对其稳定性和计算效率加以验证及分析。基于该算法,首先对悬停和总距突增时旋翼非定常气动特性进行了计算,通过与试验结果的对比验证了模型的有效性;其次研究了总距操纵时旋翼非定常气动特性的变化规律。研究结果表明,旋翼自由尾迹几何形状的瞬态变化是造成总距操纵条件下旋翼非定常气动特性波动的主要原因。     

复合材料机身壁板的纵向连接设计与失效分析

按照连接设计准则及机身压差载荷水平,开展了复合材料机身壁板的纵向连接设计研究。为提高壁板多钉连接结构分析精度及设计效率,发展了一种基于Fastener单元的钉群载荷计算方法,在此基础上结合单钉失效分析模型,提出了一种壁板多钉连接区的失效评估方法。首先,通过与试验数据对比,验证了采用Fastener单元求解钉群载荷的可行性;然后运用Fastener单元分析壁板连接结构的钉载分配;最后基于钉载分析结果,对局部危险区域采用单钉模型进行失效载荷计算并进而评估壁板连接区的失效载荷。本方法特别适用于快速、有效地校核多钉连接区的连接强度。     

基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究

以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。     

Progressive prediction method for failure data with small sample size

The small sample prediction problem which commonly exists in reliability analysis was discussed with the progressive prediction method in this paper.The modeling and estimation procedure,as well as the...