基于小波变换的航空发动机性能衰退率计算方法

由于航空发动机的工作环境复杂,性能参数测量值中夹杂的工况信息和测量误差会对发动机的性能衰退率计算产生较大的影响。为了弱化工况信息和测量误差对航空发动机性能衰退率计算的影响,本文首先运用多层小波分解与重构的方法对原始性能参数进行了趋势分量的提取,进而运用线性回归的方法对航空发动机的性能衰退率进行了计算。经过实际运维数据的验证,本文提出的航空发动机性能衰退率计算方法能够为实际工程应用提供理论支持。     

基于全信息的正态分布型数据的线性回归分析

针对正态的分布型符号数据,提出一种新的线性回归分析方法.以体现正态的分布型数据的全部原始信息为出发点,给出正态的分布型变量的一阶矩、二阶原点矩、二阶混合原点矩的定义和计算原则.在此基础上,定义针对正态的分布型数据的线性回归模型以及残差信息的平方和,推导最小二乘回归系数.仿真实验证明了该方法所得回归模型在解释能力和预测能力上的有效性以及相对于"中心法"的优越性.给出的正态分布型变量数字特征的定义和计算原则为将其他经典的多元统计方法推广到分布型数据奠定了基础.     

复合材料有效烧蚀焓计算模型实验研究

通过对CF/S-157PF复合材料进行氧-乙炔烧蚀试验研究,得到了烧蚀试验中的重要表征参数即有效烧蚀焓,并利用多元线性回归方法,拟合得到了该参数与热流密度和烧蚀时间的数学模型,即H_eff=0.016 3·q^{0.871 5}·t^{0.191 3}。经检验,该回归模型适用性较好,预测准确度较高,为复合材料该项性能的评估建立了快速、有效、可靠的试验方法。     

加速度计参数变化建模方法

通过归纳工程上常用数据建模方法及其应用特点,且结合贮存条件下加速度计零偏和标度因数试验测量数据变化规律,综合给出了建立零偏时间序列模型和标度因数回归模型的详细步骤,并据此建立了贮存条件下加速度计零偏和标度因数的变化模型,所建模型预测的数据与真实数据相比误差很小,充分验证了模型的有效性.所建模型真实地反映了零偏随机性变化规律和标度因数趋势性变化规律的特点,可以为加速度计零偏和标度因数随时间变化的补偿模型提供参考,为加速度计参数长期变化稳定性水平评价提供手段.     

基于覆盖圆的太阳同步回归轨道卫星目标轨迹调整方法

遥感卫星星座在环境监测、地理测绘等领域运用中,需要考虑目标轨迹分布的优化问题.轨迹分布与星座的重访能力和进出站间隔保持等应用需求密切相关.目前对星下点轨迹分布的优化和调整还缺乏准确实用的方法,存在卫星数目增多带来的计算量增加问题和对多种需求综合考虑不够的问题.为了克服现有技术的不足,解决太阳同步回归轨道遥感卫星星座的目...     

区间数据回归分析方法

提出区间数据回归分析方法, 建立区间数据回归方程, 给出回归系数的最佳无偏整体估计及其协方差矩阵.详细讨论了工程中常见的极值分布、Weibull分布和正态分布的等尺度和非等尺度(或异方差)线性回归分析.该方法可以将各个不同状态下的区间数据作为一个整体进行统计分析, 具有信息量大、精度高的特点.      

曲线保凸光顺拟合中的支持向量回归模型

几何逆向工程中的光顺曲线重构问题本质上属于回归问题,支持向量回归机是求解回归问题的新的十分有效的方法.研究用支持向量回归机处理光顺曲线的重构问题,鉴于后者有着对于光顺性的特殊要求,通过修正惩罚因子对支持向量机加以改造,即根据测量数据点的分布情况,利用各测量点圆率及保凸条件的特性确定对应的惩罚因子,从而实现了自由曲线的保凸光顺重构.数据实验也表明该方法的有效性.     

运输机总体参数和性能统计分析

 按照飞机设计的基本原理,通过对现有运输机总体参数和性能数据的统计分析,寻找现代运输机各个总体性能和性能参数之间存在的定量关系,得到了 1 6个经验公式和一些参数取值范围,为运输机概念设计提供了一些可用的数据。     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

基于核近邻非参数回归的航材消耗预测

针对某型直升机服役时间短、机型较新、备件采购周期长等特点,使用核近邻非参数回归对平稳型航材建立消耗预测模型。对比多种回归方法,证明基于非参数回归的航材消耗模型对区间预测具有较好的效果。