预测显示未来10年卫星数量增加但单价不增加

对硬件制造商来说,欧洲咨询公司对未来10年卫星和火箭市场的预测喜忧参半：未来10年将制造并发射更多的卫星,但是卫星制造和发射的平均价格增长有限,如果除去通货膨胀的因素甚至可能出现下降。     

基于相空间重构和神经网络的压气机机匣静压预测

建立了基于相空间重构和径向基神经网络的压气机机匣静压的预测模型。对试验数据进行相空间重构,分析其混沌特性,根据重构相空间的最小嵌入维数确定网络输入参数的个数,采用K均值聚类的方法优化网络的拓扑结构,根据时间序列的最大李亚普诺夫指数确定预测模型的最大有效预测步数,利用径向基神经网络的强大非线性映射能力,实现对时间序列的非线性预测,试验结果证明了该方法的有效性。该方法对压气机趋势监控具有一定的参考价值。      

航空发动机叶轮机部件低状态特性的指数预测方法

介绍了一种预测航空发动机叶轮机部件低状态特性的指数预测模型。该模型考虑到空气可压缩性的影响,运用相似理论,结合发动机的部件特性关系,得到了两个指数值,进而得到了发动机的低状态部件特性。数值模拟表明,该方法的精度较高,对研究发动机的起动特性特别是在高原使用时存在的起动问题具有重要的指导意义。      

航空发动机调度方法的设计与实现

介绍了一种实现航空发动机调度方案的方法。该方法主要采用利用Ajax技术实现服务器端和客户端的数据交互,并且利用Java Script脚本在客户端生成调度图表,在减轻了服务器端负担的同时也大大改善了调度图表的显示方式。     

一种基于二级变维Kalman滤波的跟踪算法

Kalman滤波器是一种高速的目标跟踪器.针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种自适应Kalman滤波算法.该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当的调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾.通过对仿真结果分析表明,算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值.     

综合飞行器故障预测与健康管理系统研究

介绍了所设计的综合飞行器故障预测与健康管理系统的体系结构,阐述了其功能组成模块和关键技术。故障预测与健康管理技术和综合飞行器健康管理(IVHM)技术是近年来飞行器     

Gram-Schmidt回归及在刀具磨损预报中的应用

多元线性回归是一种应用广泛的统计分析方法.在实际应用中,当自变量集合存在严重多重相关性时,普通最小二乘方法就会失效.为解决这一问题,利用Gram-Schmidt 正交变换,提出一种新的多元线性回归建模方法——Gram-Schmidt回归.该方法可实现多元线性回归中的变量筛选,同时也解决了自变量多重相关条件下的有效建模问题.将该方法应用于机械加工过程中刀具磨损的预报分析,有效地进行了变量筛选,并得到了解释性强同时拟合优度也很高的模型结果.      

工程系统的实时可靠性评估与预测技术

 作为预测维护策略的重要技术基础,寿命预测近年来得到越来越广泛的关注,实时可靠性评估与预测是一种有效的寿命预测技术。综述工程系统的实时可靠性评估与预测方法,调研实时可靠性评估与预测方法的应用实例,并探讨该研究领域中存在的问题及未来的研究方向。     

复合材料壳体结构损伤演化多尺度表征与强度智能预测进展

随着计算机算力的发展和数值模拟技术的日趋成熟,以跨宏细观参数传递为主的复合材料多尺度表征计算应运而生,得到了世界各国学者和研究人员的关注。本文基于纤维缠绕复合材料壳体结构损伤演化研究,详述了在单向纤维增强复合材料宏观工程弹性常数预测、纤维随机分布代表性体积元高效建模、纤维增强复合材料损伤演化多尺度表征与强度预测、机器学习在纤维增强复合材料领域应用方面的进展。最后,对未来发展趋势进行了预测。     

多元线性回归的预测建模方法

根据历史的样本数据,建立多元线性回归的预测模型;从而在不需要未来样本数据的情况下,预测未来时刻多元线性回归模型中的回归参数,以及主要的模型精度评估指标.对多元线性回归模型参数的预测,转化为对其变量集合的增广矩阵的叉积阵的预测.对叉积阵进行谱分解,利用高维群点主轴旋转的预测建模方法,通过Givens变换得到特征向量矩阵的转角值,对自由取值的转角以及特征值建立预测模型.仿真实验例示了该方法的主要计算步骤;计算结果显示,利用本模型得到的拟合值精度较高,预测值真实可信.最终计算结果和实验结果吻合较好,表明这种方法可以用于分析和预测众多领域中因变量对自变量的回归关系问题.