一种适用于应力疲劳和应变疲劳的通用寿命模型

本文通过应变分布对寿命的影响函数分析,导出了一种适用于应力疲劳和应变疲劳的通用寿命模型。通过应变分布影响系数把应变疲劳与应力疲劳联系起来。该方法不仅可用于构件从应力疲劳到应变疲劳的各类疲劳寿命预测,还可用于构件的疲劳试验模拟件设计。文中列举了各种典型材料的典型应力集中试件的算例。      

航空发动机摩擦磨损油液监测实验系统

阐述了工业摩擦磨损油液监测的意义及油液监测分析技术，介绍了国内外的应用情况。提出建立包括油料光谱分析，磨粒铁谱分析，润滑油品理化性能分析的综合实验系统是实施航空发动机摩擦磨损油液监测行之有效的方法。     

引入姿态误差的中继跟踪预报

航天器的姿态控制误差是客观存在的,由于中继终端跟踪能力有限,在某些情况下,姿态误差会导致跟踪中断,从而造成测控资源的浪费并影响正常执行任务。针对姿态控制误差影响中继跟踪的问题,通过对简化姿态旋转矩阵求导,推导出姿态误差与中继终端框架角和角速度的转换关系,得到引入姿态误差的中继终端跟踪预报模型。利用该模型对某航天器中继跟踪情况进行仿真计算,表明：考虑姿态误差情况下,中继跟踪弧段比无扰动情况要短一些,跟踪时间减少的时段发生在天线方位轴与航天器到中继星连线的夹角较小的时候。     

军用涡轴发动机发展研究

回顾了军用涡轴发动机的发展历程,介绍了几种典型军用涡轴发动机的性能特点及各国现役军用涡轴发动机的装备情况;分析并提出了军用涡轴发动机的关键技术,并通过研究国外典型涡轴发动机技术研究计划和新用的先进技术,预测了军用涡轴发动机的有关技术趋势。     

基于数据挖掘和小波神经网络的航材消耗预测方法

运用数据挖掘技术对航材消耗的历史数据进行关联分析,筛选小对保障飞机飞行有重要作用的航材消耗数据,大大缩减了需要预测的航材数量,同时对消耗航材之间的内在影响关系进行量化。在分析人工鱼群算法原理的基础上,对算法中步长参数和视野范同参数的设置方法进行了改进。实例结果表明,运用小波神经网络预测航材消耗的方法大大降低了预测误差,说明了该方法的有效性、可行性和实用性。     

多因素影响下舰载机备件需求的组合预测

舰载机列装时间较短,备件的样本数据较小,而且保障中受起落次数、飞行强度、海洋恶劣环境等因素影响较大。针对舰载机这一系列保障特点,选用了对多因素影响的小样本有较好预测效果的 BP神经网络、GM(1,N)预测模型和 SVM回归预测模型 3种预测方法,建立基于 IOWA算子的组合预测模型,以误差平方和为准则对数据进行分析,并利用 Matlab工具箱进行优化计算,从而得出最优组合预测结果。实例分析结果验证了该组合预测模型 的科学性和优越性。     

深成份指数的灰色行业聚类关联与预测模型研究

本文应用系统工程理论,结合灰色趋势关联度,研究了灰色趋势关联系统及数学模型。作为该模型的应用,提出了灰色趋势关联聚类预测方法。以深成份指数为样本对各类行业进行了聚类分析,得到了一种符合实际的聚类预测结果,阐明了灰色趋势关联聚类预测方法的有效性、方便性和实用性。     

α–ω Effect and peculiarities of the 27-day variations of the galactic cosmic rays intensity,solar wind and solar activity parameters

We show that the amplitudes of the 27-day variations of galactic cosmic ray (GCR) intensity, solar wind and solar activity parameters have a periodicity with duration of three to four Carrington rotation periods (3–4 CRP). We assume that the general reason for this phenomenon may be related to similar cyclicity of topological structure of the solar magnetic field lines created owing to the asymmetry of turbulent solar dynamo and solar differential rotation transforming the Sun’s poloidal magnetic field to the toroidal (α–ω effect), and vice versa.     

航空发动机涡轮结构参数对EGTM的影响研究

针对维修后的发动机试车EGTM偏低的现象，从高压涡轮气路结构参数的层面上进行分析，并依据一些重要学术分析和大修厂的历史数据资源，确定明显影响EGTM的相关结构参数，利用主成分分析法（PCA）进一步提取与EGTM变化相关的参数。建立SVM模型，预测维修后的EGTM，依据参数量变对EGTM的影响，分析如何调整涡轮结构参数达到提高EGTM的目的,从而为维修后EGTM仍不理想、需再次返厂维修的发动机提供有效的维修建议。     

基于ARIMA模型的拉萨降水量时间序列分析与预测

应用差分自回归滑动平均模型（ARIMA）模型对西藏拉萨地区1969年至2009年的年降水量资料进行建模分析。建立的模型通过了参数的显著性检验和模型的显著性检验。模型的实证分析表明在短期内模型具有较高的预测精度,ARIMA模型可以较好的应用于降水量的预测,对相关部门采取措施应对自然灾害提供了理论支持。