基于带漂移的布朗运动的民用航空发动机实时性能可靠性预测

以民用航空发动机为研究对象,运用性能退化可靠性理论和随机过程方法,对发动机的可靠性进行了研究.通过分析发动机性能退化过程,建立了基于带漂移的布朗运动的可靠性模型,利用布朗运动特性研究了基于当前状态的退化时间预测方法,实例证明,该方法可操作性强,易于工程实现,为航空公司进行发动机机队科学管理提供了基础.      

γ—P—S—N曲线方程与高可靠度高置信度齿轮寿命计算

给出了高可靠度和高置信度齿轮寿命计算方法。这种方法的关键是运用参数互相独立的三参数Weibull分布直接求解,从而弥补了传统理论的缺陷。介绍了γ-P-S-N曲线方程（置信度-可靠度-载荷-寿命曲线方程）及其在齿轮寿命计算中的运用,从而保证了齿轮寿命的高置信度、高可靠度和经济性。     

Improving orbit prediction accuracy through supervised machine learning

Due to the lack of information such as the space environment condition and resident space objects’ (RSOs’) body characteristics, current orbit predictions that are solely grounded on physics-based models may fail to achieve required accuracy for collision avoidance and have led to satellite collisions already. This paper presents a methodology to predict RSOs’ trajectories with higher accuracy than that of the current methods. Inspired by the machine learning (ML) theory through which the models are learned based on large amounts of observed data and the prediction is conducted without explicitly modeling space objects and space environment, the proposed ML approach integrates physics-based orbit prediction algorithms with a learning-based process that focuses on reducing the prediction errors. Using a simulation-based space catalog environment as the test bed, the paper demonstrates three types of generalization capability for the proposed ML approach: (1) the ML model can be used to improve the same RSO’s orbit information that is not available during the learning process but shares the same time interval as the training data; (2) the ML model can be used to improve predictions of the same RSO at future epochs; and (3) the ML model based on a RSO can be applied to other RSOs that share some common features.     

卫星热平衡试验的温度预测与仿真模型

为了解决卫星热平衡试验中涉及的温度预测与变工况仿真试验问题,建立起星载仪器温度变化的双层集总参数模型,这一动态特性模型采用简单的嵌套结构,模型参数可以方便地运用系统辨识算法从卫星热平衡试验数据中获取,应用这一模型可以对不同星载仪器的温度变化进行分别的预测与仿真计算,从而大大减少了温度预测与仿真工作的计算量.对比研究表明:温度预测与仿真计算的结果与实际热平衡试验的结果一致.     

飞机驾驶舱显示界面脑力负荷判别预测生理模型

针对飞机驾驶舱显示界面脑力负荷的客观判别预测问题,综合采用事件相关电位(ERP)、心电图(ECG)和眼电图(EOG)3类生理测量技术,结合主观测评法和绩效测评法,在同一飞行实验任务中开展脑力负荷的实验测量与数学建模研究。实验结果表明:随着脑力负荷的增加,ERP测量技术中的失匹配负波(MMN)成分的峰值幅度(在Fz电极处)显著增加,P3a成分的峰值(在Fz电极处)显著降低;ECG测量技术中的心率变异性指标全部窦性心搏RR间期(简称RR间期)的标准差(SDNN)的数值显著降低;EOG测量技术中的眨眼次数显著降低。在此基础上,基于Bayes判别方法构建了脑力负荷判别预测生理综合评估模型,并将生理综合评估模型判别结果与NASA任务负荷指数(NASA_TLX)量表判别结果进行了比较,生理综合评估模型判别结果略高于NASA_TLX判别结果。该模型为飞机驾驶舱显示界面脑力负荷状态的客观、实时判定和预测提供了一种新的方法,同时也为中国正在研发的新型战斗机和大型客机驾驶舱显示界面中的人为因素适航审定工作提供了新的符合性验证工具。      

直升机行星架疲劳裂纹扩展寿命预测

直升机行星齿轮保持架（简称行星架）是传动系统的重要部件,其可靠性对于直升机的飞行安全至关重要。行星架疲劳裂纹故障的发生、发展受多种因素影响,其故障诊断和寿命预测都有难度。为准确预测行星架疲劳裂纹寿命,研究了其裂纹故障发生、发展规律,提出了基于对数线性的方法,将裂纹扩展过程离散化处理,采用Paris公式,定量描述裂纹扩展速率,结合Miner准则,累积其疲劳损伤过程,最终得到随裂纹长度变化的行星架剩余使用寿命数值。利用有限元软件ANSYS Workbench的疲劳寿命模块对计算得到的数值结果进行了仿真对比,验证了方法的精确性和有效性。      

机组原因导致事故征候的预测研究

在1995—2004年统计数据的基础上,应用二次指数平滑和灰色预测方法分别对2002—2004年的事故征候数进行预测,并对两种预测结果与实际值进行比较和分析,表明二次指数平滑方法预测效果较好。应用二次指数平滑方法对未来5年的事故征候数进行预测。预测结果表明,以机组为原因导致的事故征候数呈上升趋势。结合民航的现实情况分析了出现这种趋势的原因,提出了控制这种趋势的管理对策。     

基于模拟退火算法预测储层参数

讨论了如何将地震资料、测井信息和先验地质知识有机地结合起来预测储层参数，以便揭示储层内部细节和纵横向变化特征。通过将模拟退火算法与人工神经网络相结合，能够解决非线性全局优化问题，勾画出地震信息和储层参数之间的复杂关系，为储层特征描述和储层横向预测提供提供直观、可靠的地层参数剖面一孔隙度、砂泥质百分含量、含水饱和度及渗透率等剖面。     

自动编码器在流场降阶中的应用

自动编码器作为一种压缩算法,在数据降维和去噪等方面有着广泛实践,有条件作为一种降阶方法在流场识别与数据处理方面得到应用。文章中以圆柱绕流为例,首先对圆柱后速度场建立了编码模型,用来对原始数据进行降维和特征提取,之后将编码后的数据与流场特征量相关联,建立了由流场编码回归圆柱表面压力系数的神经网络,探索了降维后数据的应用。结果表明,自动编码得到的结果能够承载原始速度场的主要信息,解码后速度场与原速度场测试均方根误差小于0.02,压力回归测试均方根误差可小于0.1。说明自动编码器能够作为一种流场的特征提取和降阶方法,在未来得到更广泛的应用。     

大数据背景下农产品滞销的指标体系构建及风险等级评定——基于DEMATEL与灰色预测模型的研究

通过分析我国2012年至2017年发生的120个农产品滞销事件,从农产品供应链的生产、销售和运输三个关键环节和农产品滞销的主观、客观和不确定三大类九小类实质原因两个维度,建立了农产品滞销因素的供应链——实质原因(SC-RC)判别与定位矩阵,寻找农产品滞销的主要因素,并使用DEMATEL方法定位其中最关键的因素,再通过AHP-模糊综合评价法构造了预测农产品滞销风险等级的量化指标和计算公式,利用灰色预测模型预测了2019年陕西酥梨滞销风险的等级,从而验证该评价方法的科学性。