多无人机监控系统人机交互界面研究

首先从人机权限方面考虑,提出基于三级自主等级以上的无人机系统,分析典型无人机作战任务下各操作项自动化程度、复杂性等信息,得出多机监控能力下操作员角色需向指挥员转变。然后以四机监控为例,通过设计人机智能认知信息架构,建立操作员意图识别模型,采用空域页面布局切换和时域页面智能推显等形式进行人机交互界面设计,实现单操作员对多架无人机的监控。最后在飞行模拟器环境下进行了多机监控仿真测试,测试结果证明本文设计的人机交互界面合理可行。     

高温高压有机工质密度实验测量及预测方法

针对有机工质高温高压下密度的测量较为困难的问题,特别是超临界状态下,设计出高温高压下密度的测量方法,并提出了基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的密度预测方法.该方法首先利用实验手段对有机工质在不同温度、压力点下的密度进行测量,并通过对该离散的实验段数据的学习,利用最小二乘支持向量机方法预测得到T-p面上密度的连续值,尤其是实验手段难以测量的超临界下的密度.基于该方法,以有机工质六甲基二硅氧烷为例,得到了其在T（600~850K）与p（1.3~2.25MPa）范围内的密度值及密度关于温度压力的函数公式,并将其结果与公布的密度数据对比,结果表明:两者的相对误差仅为2.4%,证明了方法的有效性.      

C/C机织复合材料开孔板强度有限元模拟

三维机织复合材料已在航空航天领域得到广泛应用,研究开孔C/C机织复合材料在拉伸和压缩状态下的损伤机理具有重要工程价值。建立开孔C/C三向正交机织复合材料试验件的镶嵌有限元模型,在孔周范围内按照材料的细观结构建立细观尺度有限元模型,采用基于细观力学的强度准则对其拉伸和压缩损伤演化过程进行模拟,并预测其极限拉伸、压缩载荷和拉伸、压缩强度。结果表明:在拉伸与压缩载荷下,由于缝线与纤维束接触区域的应力集中,使得开孔板经纱多处区域出现损伤起始,开孔板损伤区域均呈"X"形扩展。     

主成分分析和支持向量机在无刷直流电机故障诊断中的应用研究

针对无刷直流电机(BLDCM)故障诊断问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先对故障时刻无刷直流电机三相电流进行分析,提取故障特征值;再由PCA从提取的故障特征值中选取敏感特征;最后使用SVM对特征值集合进行训练和测试,实现故障诊断与识别。该方法在6种无刷直流电机典型故障中进行了验证,故障诊断准确率高达92%,证实了该方法的有效性。     

结冰喷水机设计准则研究

首先,简要介绍了国内外飞机防/除冰技术的研究现状,以及结冰飞行试验的有关条例和规范;然后,对人工模拟冰云及结冰过程进行了分析,阐述了国外典型结冰喷水机的性能及特点;最后,总结了研制喷水机需要解决的关键技术,提出了国内结冰喷水机的总体设计准则。     

基于动态优化数据的航空发动机过渡态控制方法

针对一般稳态燃油前馈PID算法在发动机过渡态过程中控制效果差的问题,提出了一种基于动态优化数据的涡轴发动机瞬态控制方法。采用带约束限制的序列二次规划（SQP）优化算法采集包线范围内各点的过渡态参数变化数据作为样本数据,利用稀疏化的最小二乘支持向量机（LSSVM）对样本数据进行训练、测试,将训练得到的LSSVM模型作为前馈与PI构成闭环控制器共同对涡轴发动机进行过渡态控制。通过对民用涡轴发动机部件级模型的包线内某两点不同功率水平进行仿真,结果表明,过渡态过程中动力涡轮转速超调量与下垂量均小于0.4%,稳态误差为0,动力涡轮转速稳定时间小于2s,各参数均未超限,因此,该控制器能有效提高涡轴发动机过渡态控制效果,实现对参数的限制管理。     

改进多元宇宙算法在航空发动机不暖机模型修正中的应用

航空发动机不暖机会产生性能损失,此时原有发动机模型已经不能准确表达发动机性能,因此,需要利用模型修正技术对原有的发动机模型进行修正,以获得发动机不暖机情况下的数学模型.提出了一种改进多元宇宙优化算法(Multi-verse optimization,MVO),并将其应用于发动机不暖机模型的修正研究.在常规MVO算法基础...     

数字和模拟正弦机校准装置的研制

数字和模拟正弦机是检验随动系统性能指标的专用测试设备。介绍了数字和模拟正弦机校准装置的研制过程。该装置是一套便携式校准装置,可以对数字和模拟两种原理不同的正弦机进行现场校准。     

基于单帧图像质量加权的视频质量评价模型

利用人眼视觉特性与视频序列时空相关特性,提出了基于视频序列内单帧图像质量加权的视频质量评价模型.其中,单帧图像质量利用峰值信噪比和结构相似性度量作为图像质量的描述参数,采用神经网络(NN,Neural Network)与支持向量机(SVM,Support Vector Machines)建立图像质量评价模型;视频序列质量由序列内单帧图像质量加权衡量,加权因子描述了视频序列内运动及场景变化的剧烈程度.仿真实验结果表明,该模型的输出能有效地反映图像的主观质量.模型预测出的单帧图像质量和视频序列质量的单调性相比PSNR分别提高7.42%和10.47%,均方根误差相比则提高了36.06％和10.48%.      

一种改进的近似支持向量机算法

标准近似支持向量机受类别差异影响和噪声、野值数据干扰较重,使得分类能力不高.提出一种改进的近似支持向量机算法——加权近似支持向量机,通过为不同类别设定不同的惩罚参数和为每个样本引入模糊隶属值,有效补偿类别差异带来的倾向性并去除噪声和野值数据的影响.模糊隶属函数的选取采用样本与类中心的距离和样本紧密度的加权平均值计算,以有效去除噪声和野值数据的干扰.经过分析,改进后的算法可近似归结为一种岭回归模型.实验表明,与标准近似支持向量机相比,该算法有更好的分类能力.