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。     

燃气二次喷射推力矢量控制系统启动过程非定常效应研究

采用数值模拟方法对燃气二次喷射推力矢量控制系统启动过程中非定常效应进行了研究.给出了详细的喷流瞬态干扰流场结构, 以及喷流瞬态干扰区随时间改变的流场细节特性,分析了流动参数和发动机内弹道性能的动态变化过程.研究表明,主/次流干扰流场内流动参数的分布及变化呈现复杂的多样性,启动过程中所呈现出的动态特性与系统稳定工作时有着明显的差异,侧向控制力、燃烧室平衡压强和发动机推力均有显著变化.在飞行器设计中,必须从安全控制的角度出发,考虑这一非定常效应的影响.     

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.      

激波矢量控制喷管落压比影响矢量性能及分离区控制数值模拟

激波矢量控制喷管矢量角随落压比(NPR)的增大而下降的现象已被许多研究所证实.对NPR影响矢量角机理及基于多缝腔体和多缝辅助注气方法的分离区控制研究,目标是寻求大NPR条件下矢量性能提高的方法.研究表明:NPR影响矢量角的机理主要由于次流下游近壁面分离区由小NPR时的开放型变为大NPR时的封闭型,从而导致由于壁面压差力产生的矢量力减小所致.多缝辅助注气方法可以有效控制分离区在大NPR时保持开放,注气压力为环境压力时可以在不从系统额外引气的条件下提高矢量性能.      

基于极大似然估计器的GNSS矢量跟踪算法

矢量跟踪是一种将全球导航卫星系统(GNSS)接收机的信号跟踪与导航解算融为一体的跟踪算法。传统的基于矢量延迟/频率锁定环(VDFLL)的跟踪算法普遍采用延迟锁定环(DLL)和锁频环(FLL)鉴别器计算伪距和伪距率偏差观测量,由于锁频环鉴别器存在近似误差和一步延迟效应,在高动态环境下容易造成环路失锁。从直接估计卫星信号特征参数的角度出发,基于中频信号模型构建码相位和载波多普勒的极大似然代价函数,采用非迭代估计算法得到各通道码相位和多普勒频移的估计偏差,转换为卡尔曼滤波器的观测矢量,提出一种基于极大似然估计器(MLE)的矢量跟踪算法。理论分析和仿真结果表明:新算法结合了极大似然估计和矢量跟踪的优点,克服了FLL的延迟效应,与基于VDFLL的矢量环路相比,高动态环境下的跟踪稳定性更好,可以对被遮挡的卫星保持持续的跟踪。     

柔性接头有效摆心漂移特性

设计了带缠裹式防热套的柔性接头,弹性件和防热套材料均采用硅橡胶.研究了柔性接头有效摆心和几何球心的关系,采用2阶四项式Mooney-Rivlin模型模拟弹性件的本构关系,利用ANSYS软件分别仿真计算柔性接头在压强为0,9MPa下不同摆角条件的有效摆心和几何球心漂移,得到了两者的漂移包络线,把仿真的有效摆心漂移结果与试验测量值进行比较,并利用间隙碰撞试验验证了几何球心漂移仿真结果的准确性,在此基础上研究了有效摆心漂移的原因.结果表明:摆心包络线的仿真结果与试验结果吻合较好,有效摆心和几何球心是两个不同的概念,柔性接头的有效摆心漂移在半径为2.5mm,高为1.4mm的圆柱包络面内,而几何球心的漂移在半径为0.013mm,高为0.6mm的圆柱包络面内,有效摆心漂移是由接头各层增强件和弹性件的变形不同引起的.      

基于改进支持向量机回归的非线性飞机结构载荷模型建模

为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的 飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的 SMO 算法及粒 子群模型参数优化算法对支持向量机回归方法进行改进,并通过飞行动力学理论分析结合皮尔逊相关系数的 方法对参与建模的飞行参数进行选取。以飞机跨声速俯仰机动为例,建立机翼某一测载剖面结构剪力模型,并 对该建模方法进行仿真验证。结果表明:采用改进支持向量机回归方法所建立模型精度优于原始支持向量机回归方法建立的模型,即采用改进支持向量机回归方法可提高建模精度及泛化能力。     

扰流片式推力矢量喷管气动特性数值模拟研究

为了满足工程应用中扰流片式推力矢量喷管控制率建模以及优化设计的需求,本文选取了三种几何外形的扰流片,并通过数值模拟手段,研究了扰流片几何形状对于轴对称喷管推力矢量气动特性的影响规律,提出了减小扰流片推力损失的设计方法。数值模拟结果表明,推力矢量角与推力损失系数都随着扰流片插入高度的增加而增加;对于矩形扰流片,可以通过增加扰流片宽度的方式减小推力损失,对于扇形扰流片,可以通过减小上圆弧圆心与扇形顶点距离的方式减小推力损失;在插入高度及面积一定时,对比不同形状的扰流片,弧顶矩形扰流片的推力矢量角及推力损失系数均为最大,圆形扰流片均为最小。     

双轴连续旋转调制捷联惯导系统大失准角初始对准技术

由于可以补偿惯性器件在三个轴向上的输出误差,双轴旋转调制技术被广泛应用于捷联惯导系统(SINS)。选择了一种合理且实用的十六次序双轴转位方案,并对其调制原理和误差进行了分析。初始对准技术是捷联惯导系统的一项重要技术,其对准精度直接决定了后续导航的精度。在粗对准完成后,当姿态误差角较大时,后续的精对准误差模型呈非线性特性,故选择了滤波精度高、稳定性强的平方根容积Kalman滤波算法(SCKF)来解决这一问题。考虑到在实际对准过程中,量测噪声的统计特性易发生变化,将SCKF算法与Sage-Husa算法相结合,在传统Sage-Husa SCKF算法的基础上提出了一种改进的自适应滤波算法(ASCKF)。该算法采用QR分解来完成对噪声协方差的平方根矩阵估计,从而避免了传统Sage-Husa SCKF算法中所估噪声协方差矩阵不正定的问题。最后,通过仿真证实了ASCKF算法可被很好地应用于量测噪声统计特性发生变化的初始对准中。