蒸汽用量的时序分析

本文利用多元时序分析方法，建立蒸汽用量的二维时序预测模型ARV（1，2），并得到满意的拟合结果。     

基于ARMA时序模型的结构参数识别集员算法

研究在时域内利用含噪声观测数据识别结构参数问题.建立了与结构振动微分方程等价的自回归滑动平均(ARMA, Autoregressive Moving-Average)时序模型,将结构参数识别问题转换为ARMA模型参数辨识问题.在不确定但有界(UBB, Unknown-But-Bounded)噪声假设下,基于线性时不变系统参数集员辨识的区间算法,寻求与观测数据和噪声相容的参数的最小超长方体(或区间向量),进而得到结构参数的估计值.通过数值算例,将本文算法与最小二乘算法进行了比较,显示了其可行性和有效性.      

太阳同步(准)回归轨道卫星的轨道保持方法研究

文中使用解析方法对太阳同步 (准 )回归轨道卫星动力学特性进行了研究 ,分析了非球摄动、大气阻力摄动和太阳引力谐振等主要摄动因素对太阳同步 (准 )回归轨道卫星的影响 ,并以此为依据对太阳同步 (准 )回归轨道卫星的轨道保持方法进行了探讨。定量分析结果表明 ,该方法切实可行 ,可以为轨道设计和轨道控制研究工作提供参考。     

涂覆吸波材料圆柱的RCS预估方法

用缩比模型测量结果预估是研制阶段获得大尺寸目标雷达散射截面（RCS）的常用方法，但根据经典电磁相似理论，严格满足缩比条件的涂覆吸波材料缩比目标测量难以实现。针对涂覆吸波材料缩比目标的RCS预估问题，提出了采用多元对数线性回归模型的预估方法。设计了2组圆柱模型，在微波暗室中对缩比因子分别为1、2、4、8的2组模型进行了测试。在完成角度矫正等数据预处理基础上，将缩比模型RCS数据作为训练集代入模型当中求得参数，对原模型的RCS进行预估并与实际实测数据进行对比分析。结果表明:所提方法预估数据与实测数据曲线拟合度较好，相较于传统平方率模型，误差下降了3~5 dB，在回归模型中加入吸波材料因子后误差进一步下降了0.3~0.8 dB。      

惯性平台系统摇摆条件下的漂移处理方法

惯性平台在摇摆条件下,由于轴端摩擦力矩的存在,导致在摇摆运动时影 响平台稳定性,引起平台各轴附加常值漂移。介绍了两种惯性平台摇摆条件下的漂移处 理方法, 第一种方法利用平台轴端框架角传感器的输出数据, 首先使用离散傅里叶变 换得到数据频谱, 其次根据数据频谱设计数字滤波器, 对得到的数据进行滤波处理, 最后使用线性回归法对滤波后的数据进行拟合, 从而得到摇摆条件下平台摇摆漂移; 第二种方法使用加速度计的输出, 根据敏感的加速度可以得到敏感轴与重力加速度的 角度, 由此计算出摇摆过程的漂移速度。实验表明, 频谱分析法可以进行三个方向的 计算, 但台体轴结果的稳定性不好; 加速度输出拟合方法虽只可进行两个方向的计 算,但稳定性较好。     

基于支持向量回归代理模型的气动力优化设计

目前,气动力优化设计中通常基于经验风险最小化原则构建代理模型,预测精度的提高需要更多的训练样本,计算代价较大,同时盲目降低代理模型的训练误差难以避免过学习问题。针对上述问题,首先提出采用支持向量回归(SVR)方法基于结构风险最小化原则构建代理模型的思路,然后对测试函数和翼型阻力进行预测,最后对某型运输机机翼进行优化设计试验。结果表明:与其他代理模型对比,基于SVR的代理模型在小样本情况下具有较好的泛化能力,并且能够快速准确地预测气动特性,在飞机优化设计中,可以提高工作效率,优化结果可靠、可控。     

Intelligent modeling and identification of aircraft nonlinear flight

In this paper, a new approach has been proposed to identify and model the dynamics of a highly maneuverable fighter aircraft through artificial neural networks（ANNs）. In general, aircraft flight dynamics is considered as a nonlinear and coupled system whose modeling through ANNs, unlike classical approaches, does not require any aerodynamic or propulsion information and a few flight test data seem sufficient. In this study, for identification and modeling of the aircraft dynamics, two known structures of internal and external recurrent neural networks（RNNs） and a proposed structure called hybrid combined recurrent neural network have been used and compared.In order to improve the training process, an appropriate evolutionary method has been applied to simultaneously train and optimize the parameters of ANNs. In this research, it has been shown that six ANNs each with three inputs and one output, trained by flight test data, can model the dynamic behavior of the highly maneuverable aircraft with acceptable accuracy and without any priori knowledge about the system.     

基于管制员工作负荷的终端区容量评估

对现有的基于管制员工作负荷的空域容量评估方法进行分析,并比较各自的特点。提出了改进的基于管制员工作负荷的容量评估模型,模型的建立不仅考虑了管制员工作负荷的不同类别,即通信负荷、非通信负荷和思考负荷,还考虑了空域内航路结构的复杂性,即区分空域内不同航路走向上运行的航空器数量。描述了基于新建模型的容量评估方法。以哈尔滨机场终端区为背景,在雷达管制的基础上,使用新建立的模型,采用回归分析方法,计算了终端区容量,验证了所提模型和方法的可行性与适用性。     

回归设计在传感器参数优化中的应用

回归设计具有设计表格化，公式规范化，分析程式化等显著特点，在工程技术设计和试验等领域中得到广泛应用。文中介绍了采用多元线性回归正交设计理论对一种新型气电式传感器的参数进行的优化处理。采用这种方法优选出的气动参数，保证了所研制的气电式传感器具有高的灵敏度和好的线性特性。     

线性回归法与飞机引进中的人力资源预测

对航空公司需引进的飞机如何科学地进行人力资源需求预测,从而保证人机数量比例的合理性是一项新课题。公司人力资源需求可划分为一线部门人力资源需求和非一线部门人力资源需求。一线部门按照飞机制造公司设计要求及行业标准、公司运行标准中的相关规定进行预测,而非一线部门利用一元线性回归法建立的预测模型,可有效地进行人力资源需求预测。