某型直升机维修保障能力生成模式研究

某型直升机是陆航部队近年来新装备的主力作战机型,目前正处于装备部队初期的故障高发阶段,而部队有限的装备维修保障能力直接制约了该型机战斗力的形成。本文结合前期对某型直升机的自身技术特点及其装备维修保障的研究,综合使用单位反映的各种问题,深入剖析了制约其维修保障能力形成的原因,以期为后续新装备快速形成装备维修保障能力提供借鉴。     

基于二叉树支持向量机的装备故障诊断研究

本文提出了一种基于二叉树支持向量机的某型装备故障诊断方法,应用该方法构造了多故障分类器,并通过某型装备故障实例验证了该方法故障诊断结果的正确性,证明了该故障诊断方法具有良好的鲁棒性和推广性。     

大飞机布局模型跨声速风洞实验尾支撑干扰研究

对某大飞机布局风洞实验尾支撑干扰开展了数值模拟和实验研究,发展的数值方法计算结果与风洞实验结果有很好的一致性。对于类似构型的飞机,在迎角-2°～6°范围,可认为尾支撑干扰量随迎角呈线性变化,采用前位叶片支撑作为辅助支撑带来的二次干扰量可以忽略,新型双天平辅助支撑系统试验进一步验证了这一结果;尾支撑对机身、尾翼、机翼等部件的绕流都有影响,干扰量随构型而变,对阻力、力矩影响较大,且随Ma数变化,因此不同构型实验数据需要单独修正。所发展的带风洞支撑系统的数值模拟软件能够满足工程应用要求,可用于支撑干扰修正研究以及风洞实验支撑系统优化设计。     

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。     

转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.      

利用粒子群支持向量机预测轴流压气机机匣壁面压力

建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法...     

某型航空发动机后支承动刚度的有限元计算

支承动刚度是影响发动机振动特性的主要因素之一,但目前航空发动机支承结构的刚度系数一般只能靠经验给出一个范围,这严重影响到转子动力特性计算结果的准确性。根据某型航空发动机的实际结构,建立发动机后支撑结构的动力学模型,应用有限元软件MSC.Nastran进行频率响应计算,再由所得位移曲线求出相应的动刚度曲线。本文所采用的计算方法和得到的结果对发动机转子动力特性的研究具有一定的参考价值。     

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.     

公路运输路线规划决策支持系统的研究与设计

首先对公路运输最短路线问题进行了分析,建立其数学模型,提出采用路段分组策略、局部Dijkstra算法搜索和全局遗传算法优化的综合求解方法。最后,介绍了系统的总体结构和实现方法。     

跑道容量的运行优化

从战略流量管理的观点出发,研究了预期交通需求超过机场跑道系统容量情况下,跑道容量的运行优化问题。在满足跑道容量曲线限制下,建立了恒定容量和变化容量下的整数规划数学模型,并以数值例子对两种模型进行了对比计算分析。