PLS-SEM在装备成本估算核心参数中的应用

参数估算法是当前武器装备成本估算的主要方法。TruePlanning软件作为国际主流的参数法成本估算软件,其核心参数是制造复杂度（MCPLX）。由于该参数在武器装备发展早期无法准确获取,从而使得TruePlanning软件难以适用于新型武器装备的发展早期阶段。以美军战斗机/攻击机为研究对象,从装备性能参数出发,建立制造复杂度的偏最小二乘法的结构方程模型（PLS-SEM）,并进行参数估计和检验。最终结果显示,所建模型拟合结果的平均相对误差为7.94%,拟合效果好;检验样本估算的平均相对误差为5.94%,预测能力较高,满足于战斗机/攻击机新型号发展早期进行费用估算的要求。这也为中国装备发展早期的费用估算工作开辟了新的思路。     

液压作动筒复杂双油路腔流量偏小问题 仿真分析及验证

为解决航空发动机可调喷管液压作动筒工作腔流量偏小问题,对作动筒复杂双油路腔开展了CFD数值仿真分析,阐明了作动筒流量偏小原因,提出了增大流量的措施并仿真分析了改进效果。计算结果表明:仿真流量由465.5 m L/s增大到539 m L/s,增大了73.5 m L/s;流量实测值由443 m L/s增大到507 m L/s,满足设计要求,最终通过作动筒流量试验验证。     

自由行程离合器主动轴滚子平台磨损修复工艺技术研究

针对某型直升机主减速器的自由行程离合器主动轴滚子平台磨损故障,开展滚子平台磨损修复技术研究,通过设备器具校验、产品安装校验、磨修工艺控制、修后产品处理、平台尺寸复测等工艺过程控制,在高精度磨床上完成对离合器主动轴的磨修,同步控制离合器主动轴滚子平台的分度位置度及距中轴线高度等要求,直至磨修的平台满足技术标准。     

一种反辐射武器抗有源诱偏方式分析

简要介绍了敌我识别（Identification Friend or Foe,IFF）工作方式,并阐述了反辐射武器对询问信号完成侦察测向的条件,提出了一种反辐射武器利用IFF信号抗诱偏的新方法,给出了被动雷达导引头（Passive Radar Seeker,PRS）对IFF的识别判断流程,并从频域、时域和空域等方面分析了PRS对IFF信号的截获概率。     

基于DOA聚类算法的ARM抗有源诱偏技术研究

有源诱偏技术是雷达对抗反辐射导弹的一种重要手段,可以大大降低反辐射导弹的作战效能.为提高对敌目标的精确打击能力,在分析闪烁诱饵诱偏原理的基础上,针对有源诱偏干扰下被动雷达测角精度与稳定度不高的问题,通过对有源诱偏信号的时域特征进行分析,提出一种基于脉冲前沿检测的 DOA 聚类分选算法,找出前沿超前的辐射源信号,实现了高...     

非高斯风场作用下桥梁抖振响应研究

为研究非高斯风场作用下桥梁结构的抖振响应特性，以太洪长江大桥为例，基于Hermite多项式模型，模拟了非高斯脉动风场时程，计算了不同平均风速下不同非高斯特性脉动风场的抖振响应。结果表明：非高斯风场作用下结构响应的幅值和均方根值均比高斯风场更大，非高斯特性越强，均方根值越大；随着平均风速的增加，风场峰度对结构响应均方根的影响逐渐明显。因此，对于非高斯风场，高斯过程假定低估了实际的响应情况。此外，不同非高斯特性脉动风场作用下，结构响应的偏度和峰度均趋近高斯过程的结果。     

多应力耦合条件下氧气浓缩器退化建模

耦合应力条件下的建模是故障预测与健康管理领域的难点问题。以氧气浓缩器地面试验退化建模为例，针对试验中2种应力线性相关且耦合作用于氧气浓缩器退化的问题，提出了一种机理模型与数据驱动联合的偏微分方程建模方法。基于退化机理分析建立偏微分方程的基本形式，利用数据驱动的方法确定方程具体参数。通过偏微分方程建模，对2种应力进行解耦分析，确定引气湿度的增加会加快氧气浓缩器的退化速率，发现随着氧气浓缩器工作性能的退化，氧气浓缩器氧分压对引气压力的敏感性减弱，确定氧分压随引气压力变化斜率为健康因子。通过卡尔曼滤波器模式识别，确定氧气浓缩器退化可分为平稳阶段与退化阶段，与实际服役环境下氧气浓缩器退化数据对比，验证了氧气浓缩器两阶段退化特性。     

一种MEMS陀螺仪零偏建模与估计方法

针对MEMS陀螺仪零偏随时间变化的问题,提出了一种MEMS陀螺仪的零偏建模与估计方法.通过分析静态条件下陀螺仪零偏变化的影响因素,建立了陀螺仪零偏和温度之间的差分方程模型.采用系统辨识的方法,给出了系统模型的参数辨识流程.基于最小二乘法,实现了模型参数的辨识.设计了测试验证试验,基于陀螺仪的零偏样本特性建立了三阶差分方...     

基于偏最小二乘回归同时测定阿莫西林和多四环素含量

阿莫西林和多四环素在紫外光谱区间吸收峰附近有多重共线现象,紫外分光光度法难以准确测出2种物质各自含量.本文通过L_(16)(4~5)正交实验设计,采集200～250 nm波长混合样品吸收光谱,数据经标准化处理,建立偏最小二乘回归预报数学模型.结果显示,该法计算阿莫西林和多四环素的预测相对误差(RPE)分别为3.13%和6.42%,平均加标回收率分别为100.34%和100.71%.该法简便快捷,准确可靠,样品无需预先分离.