FL-7风洞旁路活门控制系统的模型识别

本文介绍了如何应用分段线性法,数字仿真和逐步回归的方法,对 FL-7风洞旁路活门控制系统——非线性复杂系统,建立可供研究控制策略和优选控制参数的数学模型。     

高速铣削高强度钢时切削力影响因素析因与偏回归研究

研究了一定范围内高速端面铣削某新型高强度钢材料(>HRC42,抗拉强度σb>1.2GPa)过程中切削力的变化规律,并从切削变形机理上进行讨论与分析。通过L8(23)析因分析与偏回归分析,考察切削用量对铣削力的交互影响规律,使用残差分析与最小二乘法等统计方法,建立切削力与切削用量经验公式。     

逐步回归法在反舰导弹火控建模中的应用

用均匀试验设计方法布点，计算了反舰导弹的标准弹道，根据获得的弹道数据，用逐步回归分析方法建立了各种发射条件下预报弹道坐标的预报模型，该模型计算简单、精度高。此建模方法也可应用于其他领域。     

外场维护人员可信性多元回归分析方法初探

研究了影响维护人员失误率的各个因素,选取了三个主要变量。通过与一元回归分析方法的比较分析,根据多元回归分析理论,建立了维护系统人力可信性的多变量模型。结合算例,给出了如何根据外场实际情况选用二次响应模型部分项进行数据拟合的方法。     

广义回归神经网络在冗余捷联惯导故障诊断中的应用研究

针对冗余捷联惯导的故障诊断问题，研究提出了一种基于广义回归神经网络的故障诊断方法。该方法在传感器输出数学模型未知的情况下，仅通过传感器之间的冗余关系，利用传感器正常工作时的测量值和改进的神经网络估计输出值生成残差进行故障诊断。仿真试验表明，利用神经网络补偿产生的残差可以检测到未补偿时的故障。该方法不仅可以检测到单故障，还对多传感器同时发生故障具有一定的检测能力。     

操作可靠性对地空导弹武器系统效能的影响

在考虑人操作可靠性的基础上,对用于评价地空导弹武器系统的美工业界武器效能咨询委员会(WSEIAC)的ADC模型进行了扩展。用二元方差法确定影响操作可靠性的最大因素是培训次数,并用非线性回归法分析获得了培训次数与操作可靠性的关系,给出了量化的人为因素对地空导弹武器系统效能的影响。算例表明,操作可靠性对地空导弹武器系统固有效率的实现有较大的影响。该法更能反映导弹武器系统的实战水平。     

维氏硬度与里氏硬度对应关系的研究

研究了维氏硬度和里氏硬度的对应关系,在大量试验的基础上,采用最小二乘法拟合了维氏硬度和里氏硬度的关系式,并对原换算表的低值部分进行了扩展.     

基于回归分析的飞轮泄漏预测模型构建研究

为解决飞轮在交付前其壳体存在微漏这一难题,选取飞轮转速和跑合时间的相关关系作为回归分析对象,探索一种飞轮密封泄漏预测模型的构建方法,并针对该模型进行方差分析、统计检验和相关分析,以保证模型精确度和工程实用性.利用本模型构建方法,可以针对不同规格飞轮或者飞轮其他性能参数构建预测模型,确保交付后飞轮的密封可靠性.     

A comparison of different regression models for downscaling Landsat and MODIS land surface temperature images over heterogeneous landscape

Remotely sensed high spatial resolution thermal images are required for various applications in natural resource management. At present, availability of high spatial resolution (<200 m) thermal images are limited. The temporal resolution of such images is also low. Whereas, coarser spatial resolution (∼1000 m) thermal images with high revisiting capability (∼1 day) are freely available. To bridge this gap, present study attempts to downscale coarser spatial resolution thermal image to finer spatial resolution using relationships between land surface temperature (LST) and vegetation indices over a heterogeneous landscape of India. Five regression based models namely (i) Disaggregation of Radiometric Temperature (DisTrad), (ii) Temperature Sharpening (TsHARP), (iii) TsHARP with local variant, (iv) Least median square regression downscaling (LMS_DS) and (v) Pace regression downscaling (PR_DS) are applied to downscale LST of Landsat Thematic Mapper (TM) and Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) images. All the five models are first evaluated on Landsat image aggregated to 960 m resolution and downscaled to 480 m and 240 m resolution. The downscale accuracy is achieved using LMS_DS and PR_DS models at 240 m resolution at 0.61 °C and 0.75 °C respectively. MODIS data downscaled from 1000 m to 250 m spatial resolution results root mean square error (RMSE) of 1.43 °C and 1.62 °C for LMS_DS and PR_DS models, respectively. The LMS_DS model is less sensitive to outliers in heterogeneous landscape and provides higher accuracy when compared to other models. Downscaling model is found to be suitable for agricultural and vegetated landscapes up to a spatial resolution of 250 m but not applicable to water bodies, dry river bed sand sandy open areas.     

汽车交流发电机性能自动化测试系统的开发与设计

针对汽车交流发电机特性,研发了汽车交流发电机性能自动化测试系统.介绍了测试系统的硬件控制电路部分及软件的组成,阐述了测试系统的工作原理、设计方法、数据处理技术、控制策略.现场调试和生产线上的稳定运行表明研发的测试系统设计合理,控制精度高,工作节拍短,抗干扰能力强.