一种新的鲁棒非线性卡尔曼滤波

Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率.基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失了无味变换的精度.从Huber方法的数学意义出发,对观测信息(观测值或观测噪声)进行重新构造,然后对精确的非线性观测方程进行标准的无味卡尔曼滤波,这种新的基于Huber方法的无味卡尔曼滤波无需对非线性观测方程进行线性近似,在保持鲁棒性的前提下提高了滤波精度.通过一个具有混合高斯分布观测噪声的简明实例,验证了新算法在鲁棒性、滤波精度以及估计一致性方面的优势.     

复杂产品研制项目标准化效益评估模型

旨在量化计算标准化工作的效益,凸显标准化工作的重要作用.通过分析复杂产品研制项目标准化工作的特点,确定标准化工作权重计算方法,建立了复杂产品研制项目标准化工作项目体系及效益指标体系.深入研究复杂产品研制项目标准化效益评估模型的构建方法,编制总效益调研问卷,收集有关型号标准化工作效果数据,构建了复杂产品研制项目标准化效益评估模型.运用本方法建立了航空领域复杂产品研制项目标准化效益评估模型,并以某型飞机研制项目的真实数据验证了模型的准确度.     

基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析

提出了一种基于支持向量机的航空发动机滑油金属含量预测方法。详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础,并给出了运用支持向量回归进行多步预测的一般公式,提出了用最终预报误差(FPE)准则优化选取嵌入维数。与传统的AR预测模型相比,支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力。经过数值仿真得出自回归(AR)模型仅适合于短期预测;支持向量机预测推广能力强、具有较强的鲁棒性和容错性,对较长区间预测仍具有较好的效果。最后,将其应用于某型发动机滑油的铁金属含量预测,取得了较好的效果。      

基于非结构网格的燃面推进算法

根据惠更斯波传播原理,构建了一种在通用CFD软件的非结构网格系统上直接计算燃面推进的数值方法。该方法将燃面对应的计算网格面作为一系列平面波源,利用网格几何关系对边界节点奇异性进行判定,通过所有平面波源影响区域的叠加求解新的燃面位置。数值实现过程中,根据节点奇异性和波源影响区域以三维矢量运算得到节点的推进矢量。结合网格的重分,在通用CFD软件环境中实现了燃面的推进,所用数值算法具有良好的精度。另外,对三维动态内弹道模拟中燃面计算的稳定性和精度等问题进行了研究。     

太阳10.7cm射电流量中期预报模型研究(Ⅰ)

采用时间序列模型中的自回归方法开展了F_(10.7)中期预报研究.预报试验和误差分析结果表明,在太阳活动水平较低、F_(10.7)的27天周期性明显时自回归预报方法的预报精度高,具有较为理想的预报效果,但在日面有大活动区产生和消亡时预报效果不理想.这说明时间序列模型中的自回归方法能够较好地反映太阳F_(10.7)的27天周期性特征,对F_(10.7)中期预报模型的建立有一定适用性.通过对2005年9月21日至2007年6月7日期间预报结果的比较可以看出,自回归分析方法预报的精度与美国空军预报的相当。     

基于回归型支持向量机的空战目标威胁评估

空战目标威胁评估是协同多目标攻击中的关键问题.针对传统空战目标威胁评估方法在确定权重系数方面的不足,提出了一种新的基于回归型支持向量机的评估方法.在分析了现有的空战目标威胁评估方法中距离威胁模型存在缺陷的基础上,提出了改进的距离威胁模型.建立了基于回归型支持向量机的空战目标威胁评估模型,利用该模型对想定的空战目标进行了威胁评估.仿真结果表明,该方法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成空战目标威胁评估.     

均匀设计在弹上部件加速寿命试验中的应用

温度和湿度是影响导弹贮存寿命的两个典型应力,用加速寿命试验的方法预测导弹贮存可靠性将成为一种新趋势.为优化试验设计并应用与之相适应的参数估计方法,将改进的"均匀设计"引入到导弹的加速试验中去,根据加速试验的组合应力大小提出了优化试验顺序的方法,将完全修复的产品继续投入试验中去,从而节约了试验样本量;应用了双应力条件下的"应力-寿命"的数学模型,应用极大似然估计和"稳健回归"相结合的方法来估计参数值,因为单纯的极大似然估计对初值要求较高,往往导致不收敛.通过案例证明了所提的试验方案和评估模型方法理论的正确性和工程的可执行性.     

简化Q矩阵的渐增式扩张生成算法

简化Q矩阵（Qr阵）是规则空间模型与属性层次方法的重要概念。基于属性层次结构,提出有效／无效项目的定义,研究属性层次结构的可达矩阵与有效项目之间的关系,给出有效／无效项目的判定定理。基于逐步向前回归的思想提出了求解Qr阵的渐增式扩张算法,给出相关理论依据。在考虑有效项目数的基础上,与Tatsuoka方法进行了实验比较,对属性个数为10的情况采用线性回归方法为两种方法建立了数学模型。     

基于SVR及阴影信息的SAR目标方位角估计

目标成像方位估计是合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）自动目标识别中一个重要的预处理过程。提出一种基于支持向量回归机（support vector machine for regression,SVR）并结合SAR目标阴影信息的方位角估计方法。首先通过长直边拟合法与脊波变换法对目标图像进行方位的粗估计．再由SVR完成精确估计。利用“运动与静止目标的获取与识别”（moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR）项目组提供的实测数据所做实验表明,此方法可以有效估计SAR目标方位角,精度高、泛化能力强．特别是在水平成像方位附近利用了目标的阴影信息,明显提高了相应区间的方位角估计精度。     

基于遗传算法的航空发动机机载模型支持向量机修正方法

航空发动机的实时模型与发动机的匹配精度直接影响着航空发动机故障诊断的精度.提出了基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量回归机(AGA-LSSVR)方法对航空发动机机载实时模型进行修正,有效的提高了模型的匹配精度.分析了最小二乘支持向量机中的参数的选取对模型修正的影响,在参数的选取空间里采用自适应遗传算法搜索最优参数.最后,比较了Back propagation(BP)神经网络、支持向量回归机、AGA-LSSVR等方法在机载模型中的修正效果.结果表明:提出的AGA-LSSVR具有很好的修正精度,验证了修正模型的有效性.