Conceptual design of a bioregenerative life support system containing crops and silkworms

This article summarizes a conceptual design of a bioregenerative life support system for permanent lunar base or planetary exploration. The system consists of seven compartments – higher plants cultivation, animal rearing, human habitation, water recovery, waste treatment, atmosphere management, and storages. Fifteen kinds of crops, such as wheat, rice, soybean, lettuce, and mulberry, were selected as main life support contributors to provide the crew with air, water, and vegetable food. Silkworms fed by crop leaves were designated to produce partial animal nutrition for the crew. Various physical-chemical and biological methods were combined to reclaim wastewater and solid waste. Condensate collected from atmosphere was recycled into potable water through granular activated carbon adsorption, iodine sterilization, and trace element supplementation. All grey water was also purified though multifiltration and ultraviolet sterilization. Plant residue, human excrement, silkworm feces, etc. were decomposed into inorganic substances which were finally absorbed by higher plants. Some meat, ingredients, as well as nitrogen fertilizer were prestored and resupplied periodically. Meanwhile, the same amount and chemical composition of organic waste was dumped to maintain the steady state of the system. A nutritional balanced diet was developed by means of the linear programming method. It could provide 2721 kcal of energy, 375.5 g of carbohydrate, 99.47 g of protein, and 91.19 g of fat per capita per day. Silkworm powder covered 12.54% of total animal protein intakes. The balance of material flows between compartments was described by the system of stoichiometric equations. Basic life support requirements for crews including oxygen, food, potable and hygiene water summed up to 29.68 kg per capita per day. The coefficient of system material closure reached 99.40%.     

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。     

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.     

基于最小二乘支持向量机的普通高校招生人数预测研究

近年来普通高校的发展速度与规模,使社会大众兴起了对教育质量与总量的关注。普通高校招生数预测是制定教育政策的重要依据。针对中国文化教育的特征,在统计学习理论和结构风险最小化原理的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机的时间序列预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为普通高校招生数预测提供了一条新的途径。     

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。     

篦齿封严风阻温升特性研究

篦齿封严风阻温升效应引起的热负荷对航空发动机涡轮叶片冷气系统有着重要的影响。采用理论分析、数值计算与实验相结合的方法系统地研究了篦齿封严的风阻温升特性。首先,对篦齿封严风阻温升特性进行了理论分析,设计搭建了篦齿封严风阻温升特性实验台,建立了基于RNG（Re-Normalization Group） k-ε湍流方程的篦齿封严风阻温升数值求解模型。然后,研究了篦齿封严流场特性、泄漏特性和风阻温升特性,并将理论计算、数值仿真与实验测试结果相互对比分析,研究了压比、转速等因素对篦齿封严风阻温升特性的影响规律,揭示了篦齿封严的风阻温升效应产生的机理。结果表明：高低齿篦齿封严结构减弱了篦齿封严的透气效应,增强了篦齿封严的动能耗散,有利于降低篦齿封严的泄漏量;在所研究的工况下,转速低于2 000 r/min时,风阻温升效应较小,转速在2 000~6 000 r/min时,风阻温升随转速的升高而增大,温升值最高可达12.87 K;压比的增大会加强气流的对流换热,转速为6 000 r/min时,压比从1.1增加到1.3,温升值下降了7 K左右;风阻温升产生的主要原因是流经封严间隙的黏性气流与高速旋转的转子相互摩擦产生热量,气流吸收这部分摩擦热导致温度升高,转子转速越高,风阻温升效应越强。所研究的篦齿封严风阻温升特性为航空发动机内通道气流热负荷分析提供了理论依据。     

民用飞机航材预测与配置管理技术综述

航材作为综合后勤保障(ILS)的物资基础,其科学的预测与合理的配置是有效保障民用飞机安全经济 运行的前提。为了使利益攸关方(制造商、运营商、维修商等)实现共赢,本文针对现有民用飞机航材预测与配 置管理技术进行研究,并探讨其发展趋势。首先,介绍了民用飞机航材预测技术的研究现状;然后,论述了民用 飞机航材配置管理技术的研究现状;最后,在总结现有关于航材预测与配置理论和方法的优势与不足的基础 上,对民用飞机航材预测与配置管理技术的发展进行了趋势分析,为国产民用飞机航材综合管理提供参考,进 而提升民用飞机维修保障体系的完善程度。     

基于可靠性数据的航材备件需求预测方法

航材备件的需求预测已成为装备综合保障领域研究的难点.主要对各部件寿命分布类型进行归纳与总结,建立多数零件服从寿命分布类型的需求预测模型,并对军机执行任务这一特殊情况建立了战损备件预测模型.以可靠性数据为研究基础,对正态分布、指数分布、威布尔分布等备件进行分类分析,根据实际情况逐步精确备件保障概率的取值.计算结果表明,方法能给出合理的备件保障概率和备件需求预测结果.     

动态保障结构下多级多层备件配置优化建模

针对作战编队执行长时间、远距离任务期间,编队后方保障站点变更的情况,结合部队维修保障的特点,基于可修复备件多级管理(METRIC)理论,通过计算编队剩余备件分布规律,建立了动态保障体系结构下基于时变可用度的三级两层备件保障模型。以备件储存空间为约束,可用度为目标,建立了分阶段边际优化模型。列举实例,采用分阶段边际算法对备件方案进行优化,对比分析了动态保障结构下和固定保障结构下装备可用度随时间的变化,并采用蒙特卡罗仿真方法对案例进行实验验证。案例结果表明:采取多个后方站点的保障方式能有效提高装备可用度;案例仿真实验结果与解析结果误差在4%以内。模型可为保障决策者制定备件方案提供辅助决策工具。     

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSOLSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSOLSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。