基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。     

纳米校准与测试——基于纳米测量机的试验性研究

主要介绍了基于纳米测量机的高阶梯差台阶标准样板和深沟槽深度标准样板计量测试和校准工作研究,包括在NMM上对两种标准样板进行计量测试和校准、在NMM上安装不同的探测传感器时纳米级深度标准样板和台阶高度样板的校准比较、以及在研航空基金项目"在NMM上实现小型非球面的坐标扫描轮廓测量方法".     

基于微型铣床的非硅材料中间尺度微细切削加工技术研究

在综合考虑各项因素的基础上,研制了一台能够满足三维形貌加工要求的微型铣床,并进行了平面、微槽、微型齿轮、半凹球以及四面体微透镜阵列等各种典型微小特征的铣削工艺试验,体现了该铣床的加工精度和加工能力,证实了微型铣床加工技术的可行性。     

基于最小二乘支持向量机的普通高校招生人数预测研究

近年来普通高校的发展速度与规模,使社会大众兴起了对教育质量与总量的关注。普通高校招生数预测是制定教育政策的重要依据。针对中国文化教育的特征,在统计学习理论和结构风险最小化原理的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机的时间序列预测模型。预测结果表明该模型具有较高的预测精度,为普通高校招生数预测提供了一条新的途径。     

基于EMD熵特征融合的滚动轴承故障诊断方法

研究了滚动轴承故障诊断单一故障信号的局限性和故障特征的非线性,从信息融合的理论出发,利用非线性动力学参数熵作为特征,提出了基于经验模态分解(EMD)熵特征融合的方法来解决滚动轴承故障诊断问题.首先将原始信号进行EMD,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算EMD得到的固有模态函数(IMF)信号的多种熵值,然后采用核主元分析(KPCA)对提取的状态特征进行信息融合,从而得到互补的特征,最后将提取的融合特征通过支持向量机(SVM)进行故障诊断.滚动轴承故障诊断实验表明:该方法结合了EMD、信息熵理论和KPCA强大的非线性处理能力的特点,可以进行滚动轴承故障诊断.      

一种改进的航空发动机结构概率风险评估方法

针对航空发动机适航条款FAR33.75中关于发动机限寿件(ELLP)结构失效概率要求,提出了一种基于Kriging和蒙特卡罗半径外重要抽样(MCROIS)混合的结构概率风险评估方法。该方法针对ELLP高维、小失效概率事件以及极限状态函数为隐式、高度非线性的特点,利用Kriging元模型模拟隐式极限状态函数,然后通过主动学习迭代算法,计算最优点(MPP,最接近设计验算点的样本点),更新实验设计(DOE)并提高Kriging元模型的模拟精度。在此基础上,利用Kriging元模型确定最优抽样半径,构造半径外重要抽样密度函数,在最优抽样半径确定区域进行抽样,通过构造主动学习函数,使样本点更多落在抽样半径确定的球区域附近,加速失效概率计算的收敛,并构建了ELLP风险概率模型,解决了高维、小失效概率事件以及隐式、非线性极限状态函数的发动机结构概率风险评估难题,以某型发动机低压压气机轮盘为应用示例,与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法进行了对比,验证了该方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

基于确定学习理论的轴流压气机系统分岔预测

针对轴流压气机系统中的分岔预测问题,基于简化的Moore-Greitzer 3阶压气机模型,分析了该系统中存在的分岔现象;利用最新发展的确定学习理论,对压气机系统随着γ参数变化出现的几种典型模态的相关系统动态进行辨识,并将所学知识保存成常值RBF神经网络以构成模式库;利用该模式库构建1组嵌入了常值RBF神经网络的动态估计器;将测试模式与估计器相比,得到1组残差,并利用动态模式识别方法的残差最小原则实现了对Pitchfork分岔的预测。     

航空铆钉的动态力学性能测试

在飞机鸟撞的课题研究中,数值模拟占据着日益重要的地位,而数值模拟的精度在很大程度上依赖于铆钉力学参数的准确性,但是目前航空铆钉的动态力学性能参数还很匮乏。本文测定了航空铝合金铆钉在不同加载速度下的剪切和拉伸力学性能。设计了基于分离式Hopkinson拉杆系统的铆钉动态性能测试装置,并利用此装置对7种不同型号的航空铆钉进行了动态剪切和拉伸试验,得到了每种型号铆钉的动态力学性能。利用电子万能试验机对7种铆钉进行了两种应变率下的准静态剪切和拉伸试验,并且和动态试验结果进行对比。讨论了加载速度、加载形式、铆钉直径以及铆钉形式对铆钉力学性能的影响,并利用扫描电子显微镜(SEM)观察了铆钉剪切破坏以及拉伸破坏的断口形貌,分析了其破坏形式。本文的研究结果对于航空铝合金铆钉在工程中的应用、尤其是在抗冲击领域的应用具有指导意义。     

分段拓扑修形齿轮的成形磨削与试验

基于成形磨削的几何原理和机床运动学原理,提出了斜齿轮副的一种分段拓扑修形方法.通过改变齿顶和齿根处渐开线的发生线长度实现齿廓分段修形;给砂轮附加一个抛物线+直线的径向进给运动实现齿向分段修形.推导出基于成形磨削过程中拓扑修形齿面的计算公式,对修形齿面的边界进行了划分,建立成形磨齿机各伺服轴的运动方程.根据齿面的数值模拟结果,在五轴数控(CNC)成形磨齿机上进行磨削加工与在机拓扑测量,验证了成形法实现齿面拓扑修形的可行性. 对给定转速和负载工况下的齿轮箱进行加载试验,齿轮箱振动能量级幅值下降0.008dB,噪声减小约2dB.研究表明分段拓扑修形有利于降低齿轮传动振动和噪声.      

基于SE模块改进Xception的动物种类识别

Xception是Inception网络的一种极端化表现,在与Inception v3参数相近的情况下,它能够达到更高的准确度。由于神经网络提取的特征不一定都是有用特征,因此以Xception为基础,将SE(Squeeze and Excitation）模块加入该网络,调整特征通道的权重,使得网络的精确度得到提高。通过实验,融合SE模块的Xception网络训练精确度分别在Oxford-IIIT Pet数据集和CUB_200_2011数据集上提升了1%~1.7%和0.8%~1%,证明了SE模块能够进一步提升Xception的精确度。将改进后的Xception应用到动物种类识别中,根据精确度曲线对实验策略调整改进,最终在测试集上获得95.63%的识别率。