基于随机森林的风洞马赫数预测模型

在风洞试验中,马赫数的稳定性和快速性对风洞流场品质有着重要影响。为了实现马赫数的精确控制,必须对马赫数进行快速、准确的预测。风洞试验积累了大量数据,大数据集包含了更多的有益信息,为实现马赫数的精确预测提拱了可能性,但也增加了建模的复杂度。通常高度复杂的模型会加重其在实际使用时的计算负担。针对大数据集问题,本文将随机森林方法应用于风洞马赫数建模。随机森林是一种集成模型建模方法,它从3方面降低模型的复杂度:产生多个样本子集,减少了子模型的训练样本个数;具有并行集成结构,子模型可在不同的CPU上运行,提高了运行速度;以简单学习算法回归树作为基学习机,降低了子模型的复杂度。试验证明基于随机森林的马赫数预测模型能够有效利用试验积累的大数据,满足工程上预测速度及精度的要求。     

一种基于SVR的飞机巡航段油耗预测方法

针对飞机巡航段燃油消耗量预测问题,提出一种基于支持向量回归机(SVR:Support Vector Regression)的预测建模方法,并应用Grid-Search参数寻优法优化模型参数,基于真实QAR数据建立SVR预测模型,并从平方相关系数和平均绝对百分误差两个不同指标与BP神经网络模型的预测结果进行比较,比较结果表明:SVR预测模型的预测结果精度高。     

无失效数据情形可靠性参数的分析

针对定时截尾可靠性试验中遇到无失效数据的情形,特别是在高可靠性、小样本问题中更容易产生无失效数据的情形,系统分析了产品可靠性参数的估计,以及各种方法间的比较。     

复合材料数据转换接口开发

由于复合材料的各向异性、耦合效应、层间剪切等特殊性质,复合材料结构的精确分析仿真已成为现代产品结构设计的迫切需求.基于CATIA和PATRAN二次开发,使复合材料结构模型相关数据精确地转换到有限元软件PATRAN中,将几何图形、铺层的力学性能、铺层方向、铺层形式直接体现在分析仿真中.     

关于飞机数字化装配对接技术的研究

飞机部件对接技术是把构成飞机基本结构的各个部件连接在一起,形成机身、机翼或整个飞机的过程。近年来,随着数控加工技术、激光测量技术、计算机控制技术、机器人技术、计算机网络和应用集成技术的迅猛发展,飞机装配由人工装配转化为半自动化、自动化装配。     

面向持续适航工程数据的大数据采集和处理技术初探

国产某型飞机在持续适航阶段开展事件收集、风险评估、工程调查和措施制定等工作时,需要机型资料、机队信息、运营记录、事故事件、局方信息等工程数据提供输入、参考以及辅助分析。研究了持续适航工程数据与大数据之间的关系,初步规划了面向持续适航工程数据的大数据系统架构,并通过以下自动化方式实现了相关数据的采集与处理,形成了持续适航工程数据库:首先利用网络爬虫数据采集技术实时准确地获取一些国内外公开数据;其次应用VBA语言对已获得数据进行整理与自定义处理;最后基于大数据的映射分析方法对这些工程数据进行分析。该持续适航工程数据库已有效应用于某型国产飞机持续适航体系的日常运行工作。     

高速机载采集记录设备的模块化设计技术

提出了一种模块化、通用化的高速机载数据采集记录设备。设备采用模块化设计,连接器和设备对外接口采用通用标准接口,能够同时采集音视频、总线和离散量数据,并对数据进行处理打包和存储。可适应多型号飞机的数据采集和记录需求,降低了设备研制风险,增加了设备的可靠性和维护性,为通用高速机载数据采集记录设备的研究和发展提供了方向。     

大数据技术在航空发动机研发领域的应用探索

针对航空发动机研发领域内不同专业之间数据彼此孤立,相同专业的数据名称、符号、量纲不统一,无法应用大数据技术进行深层次分析的问题,通过对发动机数据进行系统有效的管理,建立了航空发动机大数据平台方案,从而挖掘数据间隐藏的规律,解决发动机复杂问题。通过系统梳理全寿命周期内发动机不同阶段、不同专业数据的现状及管理的不足,开展了航空发动机大数据平台建立的需求分析,并利用工程经验开展了数据种类分析,首次定义了航空发动机元数据的概念及组成,创新性地提出了一种多维度、多专业数据关联的命名方法,为后续科研院所及发动机承制厂商建立航空发动机大数据平台提供了数据间关联的支撑,摸索出大数据技术应用的途径,从航空发动机设计的专业角度提出了大数据平台实施方向,具有较好的工程应用价值。     

飞机轮毂螺栓拧紧机校准数据处理方法

民航维修中飞机轮毂拆装作业所使用的螺栓拧紧机,在校验过程中得到的校准数据不能完全按照JJF1610-2017《电动、气动扭矩板子校准规范》计算以进行符合性判断。针对此问题,本文提出一个计算公式,使校准结果的数据处理既符合实际使用情况又能满足校准规范的要求。     

R-T-S平滑算法与抗差Kalman在数据后处理中的应用

为了提高组合导航系统后处理精度和数据稳定性,将R-T-S最优固定区间平滑算法引入数据后处理中,在前向Kalman滤波的基础上,进行了后向R-T-S最优固定区间平滑处理,并针对GPS观测值中存在异常的问题,将抗差Kalman滤波算法引入数据后处理中,并对该算法进行实物仿真。结果表明,与传统Kalman滤波相比,R-T-S平滑算法不仅可以提高位置、姿态精度,而且在卫星信号失锁的情况下精度也得到显著改善,并且在不丢星的时刻,抗差Kalman滤波可以有效处理GPS信号中的异常观测值,遏制滤波发散,是一种有效的数据处理方法。