基于动态时差和粒子群算法的导弹技术保障人力资源优化配置方法

针对导弹技术保障中人力资源使用大起大落现象,将粒子群算法运用到网络计划的资源均衡优化中。研究了资源均衡优化问题的评价模型,引入了基于动态时差的优化方法,提出了基于粒子群算法的资源均衡优化方法,选取了一个算例进行了实例验算,验证了该方法在导弹技术保障人力资源优化配置中的可行性和有效性。     

支持向量机在燃气涡轮性能诊断中的应用

由Vapnik统计学习理论得到的支持向量机是一种新的人工智能方法，它具有比人工神经网络更好的泛化性。文中构建了一种基于C—SVC的故障诊断模型（CBFDM），并采用5重交叉验证法来选择模型参数，该模型可给出3个最可能的故障原因。利用PW4000—94发动机巡航态影响系数矩阵产生仿真数据，对CBFDM研究结果表明，即使在噪声级别为正常情况下的3倍时，该模型诊断准确率仍超过93％。该诊断模型也可用于其它领域诊断问题。     

飞机蒙皮缺陷磁光图像识别算法研究

提出一种基于模糊支持向量机自动识别飞机蒙皮磁光图像中铆钉裂纹缺陷的新方法。针对铆钉磁光图像的不规则圆形特点．采用阈值法确定近似铆钉区域中心，将由中心发出的星形射线矢量作为识别的基本特征，采用模糊支持向量机方法对铆钉周围裂纹的方向进行分类。其中，支持向量机采用径向基核函数，利用网格法选取核宽度惩罚常数．并结合模糊隶属度函数解决多类分类问题中存在的错分、拒分现象。样本测试实验结果表明，算法具有很高的识别率。     

地理信息在连锁商业信息管理中的应用

连锁商业企业由于其独特的运营方式和空间分布特点，迫切需要在其信息管理中融合地理信息，实现企业属性信息、空间信息一体化的管理和分析，满足企业决策多维性的需求，提高企业管理和决策水平。分析了地理信息在连锁商业信息管理中应用的必要性，论述了地理信息在市场管理、分析和预测、决策支持、物流配送服务、新设网点选址和销售网络优化等方面的具体应用，提出了地理信息在连锁商业信息管理中应用的实现方法，以及商业网点地理数据生成、图形及属性编辑、空间信息查询、空间信息分析、空间统计分析、区域市场销售专题地图生成、地图系统维护和更新等具体功能。此分析设计对工商行政管理等信息系统的建设也有一定的指导作用。     

流体喉部推力调节特性实验

采用空气与水作为二次流工质,进行流体喉部的冷流实验,研究了固体火箭发动机流体喉部的推力调节特性.分析了不同二次流工质、注射方式,注射流量下的推力响应时间、扼流性能、推力偏角和推力效率.实验结果表明:注射液态二次流推力响应时间更短;扼流性能、推力偏角与二次流的注射位置及注射角度有关,且随流量比的增大而增大;相同的流量比下,气态二次流的推力性能要比液态二次流的效果更好,但提供相同的流量比,液态二次流需要压比更小,且流量比的调节范围更大.      

影响更换发动机时间的因素分析

详细分析了影响更换发动机时间的不同因素,并通过在试飞阶段开展的专项试验,采用实测数据分析更换发动机工作项目的时序关系,建立更换发动机工作逻辑模型,直观反映出工作项目进度及相关关系,确定其关键工作项目,找出影响更换发动机时间的关键因素,为改进装备的维修性设计和规划保障资源提供辅助决策。     

波音737CL机翼后梁主起落架支撑梁连接处腹板裂纹损伤修理

通过分析波音737CL飞机机翼后梁主起落架支撑梁连接处腹板裂纹损伤的具体情况,详细介绍了几种可选的修理措施,其中重点介绍了山东太古自主设计并获波音公司认可的腹板双搭接修理方案,此修理方案比其他修理方案维修周期短、修理成本低。     

油润滑弹性支撑多叶箔片轴承静态特性

以提高箔片轴承承载力为目的,提出了一种带有弹性支撑结构的多叶箔片轴承.基于柔度矩阵理论计算了箔片变形量,并与有限元分析软件的仿真结果进行了对比,以验证其准确性;建立了油膜厚度与箔片变形量关系的表达式,仿真研究了该箔片轴承的静态特性,并与无支撑结构的多叶箔片轴承进行对比分析;建立了油润滑箔片轴承静态特性实验台,实验测量油润滑弹性支撑多叶箔片轴承的承载力.结果表明:弹性支撑多叶箔片轴承的承载力大于没有支撑结构的轴承,在30000r/min时承载力提高达109%;轴承转速越高,承载力增加越明显.实验得到的承载力与理论计算值相差2.7%,吻合较好.      

基于Matlab的永磁同步电机泵系统仿真与分析

简要介绍了永磁同步电机泵的产生背景和工作原理,利用Matlab搭建了永磁同步电机泵系统模型,并对空载及额定负载状态下系统的动态性能进行了仿真和分析,结果表明矢量控制下的电机泵系统在转速波动和相电流幅值等方面满足技术指标要求.所建立永磁同步电机泵模型及仿真结果对其控制系统的设计与实现具有一定的参考意义.     

基于贝叶斯LS-SVR的锂电池剩余寿命概率性预测

提出了一种基于贝叶斯最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的锂电池剩余寿命在线概率性预测方法.首先,通过滚动窗方法选取锂电池历史健康退化数据,并根据相空间重构原理建立训练样本,其中最小嵌入维数使用Cao氏方法计算获得.然后,运用贝叶斯3层推理训练LS-SVR预测模型,在迭代预测阶段,采用蒙特卡罗方法来表示和管理多步预测中的不确定性及其传递,即用一群离散粒子来近似连续分布,结合“退化轨迹不相交”原则和高斯过程假设,预测出锂电池健康状态未来时刻的发展趋势.最后结合给定的失效阈值,通过统计穿越阈值的粒子数目得到剩余寿命的概率分布.使用美国国家航空航天局阿姆斯研究中心公开的电池数据集与高斯过程回归(GPR)方法进行对比实验,多项预测性能指标结果表明贝叶斯LS-SVR方法具有更高的预测准确度和置信度.