Mechanical wear debris feature,detection, and diagnosis: A review

Mechanical debris is an important product of friction wear, which is also a crucial approach to know the running status of a machine. Many studies have been conducted on mechanical debris in related fields such as tribology, instrument, and diagnosis. This paper presents a comprehensive review of these studies, which summarizes wear mechanisms (e.g., abrasive wear, fatigue wear, and adhesive wear) and debris features (e.g., concentration (number), size, morphology, and composition), analyzes detection methods principles (e.g., offline: spectrograph and ferrograph, and online: optical method, inductive method, resistive-capacitive method, and acoustic method), reviews developments of online inductive methods, and investigates the progress of debris-based diagnosis. Finally, several notable problems are discussed for further studies.     

Aerodynamic multi-objective integrated optimization based on principal component analysis

Based on improved multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) algorithm with principal component analysis (PCA) methodology,an efficient high-dimension multiobjective optimization method is proposed,which,as the purpose of this paper,aims to improve the convergence of Pareto front in multi-objective optimization design.The mathematical efficiency,the physical reasonableness and the reliability in dealing with redundant objectives of PCA are verified by typical DTLZ5 test function and multi-objective correlation analysis of supercritical airfoil,and the proposed method is integrated into aircraft multi-disciplinary design (AMDEsign) platform,which contains aerodynamics,stealth and structure weight analysis and optimization module.Then the proposed method is used for the multi-point integrated aerodynamic optimization of a wide-body passenger aircraft,in which the redundant objectives identified by PCA are transformed to optimization constraints,and several design methods are compared.The design results illustrate that the strategy used in this paper is sufficient and multi-point design requirements of the passenger aircraft are reached.The visualization level of non-dominant Pareto set is improved by effectively reducing the dimension without losing the primary feature of the problem.     

模糊控制器在全自动洗衣机中的应用

本文介绍了一种全自动洗衣机模糊控制策略，在传统洗衣机基础上，加装了模糊控制器，根据衣质衣量确定用水量，根据衣物的污浊度确定洗涤时间，再根据控制算法编制相应的程序，由模糊控制器控制洗衣机自动完成全部洗衣过程。     

一种基于迁移学习的遥测数据异常检测方法

为解决卫星遥测数据异常检测面临的数据不平衡且缺乏有标签样本的问题，提出一种基于一维卷积神经网络(1dCNN)迁移学习的异常检测方法。首先利用源域卫星的遥测数据对1dCNN进行预训练，使得模型的卷积层具有卫星状态特征的提取能力；然后将训练好的模型迁移到缺乏标签数据的目标域卫星中；利用目标域有标签样本对预训练模型进行微调，从而实现了对目标域测试集样本的异常检测。为了使1dCNN能够适应遥测数据样本的不平衡性，引入了代价敏感训练策略，建立动态损失函数，从而提升代价敏感一维卷积神经网络(cs 1dCNN)对于异常样本的识别能力。以某两个卫星的电源分系统遥测数据进行了验证，实验结果表明该异常检测迁移方法具有较好的有效性和鲁棒性。     

收益管理中的网络优化研究

介绍航空公司收益管理研究中针对航线网络进行座位优化的基本理论与研究现状,分析比较了概率数学规划、确定性数学规划、随机数学规划等常用方法,并对座位控制的嵌套策略与竞价机制研究现状进行了讨论,指出了研究中存在的问题。针对网络座位优化这一NP难问题,探讨了采用智能仿生算法与博弈技术的可行性。     

差压铸造控制系统的研究

采用高响应数字化气动元件——组合式数字阀，研制开发差压铸造液面加压控制系统，研究系统控制算法及控制精度影响因素。结果表明：采用PCM控制算法控制数字阀的开度及开启时间提高了系统的响应速度和控制精度，在生产中有效提高了铝合金性能。     

基于遗传算法的一种高分辨率雷达目标识别方法

目标识别是防空信息处理中的一个重要环节,而对空中目标类型的识别还没有成熟的理论。通过对高分辨雷达回波信号的分析,在遗传算法的基础上,提出了一种高分辨雷达目标识别方法,由此进行目标识别。仿真实验结果表明,该方法具有高的识别率和强的抗干扰能力。     

基于代理的分布式入侵检测系统研究与设计

传统的入侵检测系统一般局限于单一的主机或网络架构,对异构系统及大规模网络的检测明显不足,同时不同的入侵检测系统之间不能协同工作.分布式入侵检测将会是未来的主流.本文提出了一种基于AGENT的检测系统作为在网络环境中的IDS,AGENT的灵活性保证它可以成为保障系统的安全提供混合模式的架构,重点讨论了自适应模型生成、系统的总体结构、关键部件设计、Agent管理及系统实现等问题.     

高升力翼型的气动优化设计和实验研究

利用遗传算法进行了低雷诺数高升力翼型的气动优化设计,并利用风洞实验检查了设计的正确性。优化后的翼型其气动特性有明显改善,这说明了利用遗传算法进行低雷诺数翼型气动优化的可行性。风洞实验结果验证了优化设计方法的正确性,同时也表明新设计翼型有较高的升力系数和相对大的升阻比,其升阻比提高了10%。     

基于遗传算法的飞机低空突防航路规划

针对在飞机低空突防航路规划中存在的计算复杂和收敛性等问题,本文提出了一种基于遗传算法的搜索算法,并且对传统遗传算法的算子操作进行了改进。该方法有效地加快了收敛速度,并且其得到的飞机航路,严格经过起始点和目标点,尽量远离了威胁点,同时很好地满足了飞机的机动性能要求。