恒压式气体微流量计测量不确定度评估

介绍了恒压式气体微流量计的组成和校准原理.在对电容薄膜规做了热流逸效应实验的基础上,对流量计的测量不确定度进行了评估,给出了扩展不确定度和包含因子.通过传递标准漏孔与德国PTB开展了漏率比对,验证了测量不确定度评估结果的可靠性.     

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Euler／N—S方程的跨音速非线性静气动弹性问题研究

在C-H网格的基础上,采用Jameson的中心差分有限体积法求解Euler/N-S方程,采用结构影响系数法计算结构的弹性变形,用三角元面积加权法和常体积转换法(CVT)实现流固耦合,计算了弹性后掠机翼在跨音速状态的静气动弹性问题     

四氧化二氮纯度测定的不确定度分析

对四氧化二氮纯度测定的不确定度进行了分析,分析了引起四氧化二氮纯度测定不确定度的有关分量及相关因素,研究了四氧化二氮纯度测定不确定度各分量及合成不确定度的计算方法,并通过实际的四氧化二氮纯度测定数据计算出了四氧化二氮纯度测定的标准不确定度为0.12%,扩展不确定度为0.24%,为出具更具规范性、权威性的四氧化二氮纯度测定化验报告打下了基础,并对其他化验项目的不确定度研究具有一定的借鉴作用.     

基于排列组合熵的转子振动信号故障诊断SVM方法研究

针对发动机转子的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的SVM故障诊断方法。利用转子实验台,模拟了转子正常、转子不平衡、转子不对中、动静碰磨和基座松动5种典型振动模式,并使用振动传感器采集多路振动数据。计算振动数据的排列组合熵并将其作为故障特征向量,对特征向量样本集进行多级SVM分类诊断,并运用小波包能量特征提取方法提取信号特征。实例计算与结果对比表明,本文方法的正确率要高于基于小波包能量提取特征的SVM分类诊断方法,在提取转子振动信号的特征向量及在小样本下的故障分类诊断等方面,具有可行性和有效性。     

模型的转捩流动计算分析简

 为了在黏性流动数值模拟中实现边界层转捩的自动预测,将γ-Re_θt转捩模型引入到三维非结构混合网格的雷诺平均Navier-Stokes方程求解程序（HUNS3D）。该转捩模型由两个依赖当地变量定义的关于间歇因子和当地化转捩起始动量厚度雷诺数的输运方程组成,其数值求解算法与流场求解程序中湍流模型的求解方法相同。为了考察和验证HUNS3D程序中γ-Re_θt转捩模型对航空工程中的常见附面层自由转捩问题的预测精度,对低速平板流动、Aerospatial-A翼型、NLR 7301超临界翼型和NASA Trap wing 高升力构型等典型外形的自由转捩流动进行了计算,并将计算结果与相关试验结果进行了对比分析。算例结果表明：γ-Re_θt转捩模型对于转捩位置具有很好的敏感性,能比较准确地预测自然转捩和分离转捩,可以有效提高HUNS3D程序对实际流动的模拟能力和预测精度。     

基于支持向量机的航空发动机性能衰退指标预测

针对航空发动机性能衰退状态的趋势预测问题,基于非线性支持向量机回归建立了发动机性能衰退指标的预测模型,给出了反映其性能衰退的综合指标。利用该模型对发动机的性能衰退指标进行了预测分析,并与神经网络模型预测结果进行了比较。结果表明:支持向量机回归预测模型能更准确地对发动机的未来状况进行预测。     

基于FSVM改进隶属度的发动机振动性能分析

为了更有效地掌握航空发动机振动性能的影响因素,提出了改进FSVM信息熵的融合定量分析方法.首先,对模糊支持向量机(FSVM)的模糊隶属度函数进行改进,建立多类模糊隶属度计算模型.再将该方法应用到航空发动机整机振动性能评估,计算出振动故障模式与故障原因之间的权值,建立了一个多参数的发动机振动性能分析模型;并对各类振动原因对发动机整体性能的影响进行定量分析,为发动机的振动抑制提供量化参考指标.最后,通过与实际经验作比较,验证了该方法是可行和有效的.     

基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策研究

为降低航空公司维修成本,增强送修等级决策科学性,保障飞行安全,提出基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策算法.首先利用改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数进行寻优,并提出将交叉验证(Cross Validation,CV)的平均分类精度作为PSO的适应度值.对某型发动机送修等级的真实数据进行了决策对比研究,研究数据表明:与传统的Grid和GA算法相比,PSO的参数寻优效果要更优;在小样本分类时,PSO-SVM的分类精度要远高于常用的神经网络分类模型径向基函数(Radial Basis Function,RBF)模型和学习向量量化(Learning Vector Quantization)模型.     

航空发动机高空模拟试验燃油流量原位校准系统设计与检验

为满足现代航空发动机高空模拟试验燃油流量高精度、快速度的测量要求,针对涡轮流量计不能长期保持校准曲线的缺陷,提出了原位校准技术。重点介绍了原位校准系统的技术要求、主要功能、工作原理、校准装置、工作模式,以及不确定度评估,并进行了对比检验试验。研究结果表明:该系统主要技术指标满足发动机试验需要,测量不确定度满足要求,主要设备具有高的工作可靠性、可控性和稳定性,可实现原位校准和冗余测量功能。