航空发动机直通型篦齿径向变形稳健性优化

为了降低参数不确定性对发动机直通型篦齿径向变形的影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和概率分位数区间模型的稳健性优化方法。通过LS-SVM建立参数与篦齿径向变形的响应面近似模型,考虑到参数不确定性分布类型的差异性,采用概率分位数区间方法建立稳健性优化模型,对篦齿结构径向变形进行了稳健性优化设计。结果表明:优化后的篦齿结构径向变形概率分位数区间比优化前减少6%,参数灵敏度分析结果也验证了该优化方法的有效性。     

飞行甲板多机滑行路径规划

与单机滑行相比,飞行甲板多机滑行建模仿真需要考虑运动舰载机之间的避障、计算效率等问题。建立多机滑行路径规划数学模型,包括舰载机简化模型、舰载机牵引系统运动模型以及目标函数等。设计基于A*的路径优化搜索算法,提出一种简捷办法来保证路径搜索的快速、成功,使舰载机机头对准弹射器跑道方向;启发函数既考虑舰载机以尽量短的距离到达对应弹射器,又兼顾其进入目标点方向的约束条件;碰撞检测不仅考虑单机路径规划中的约束条件,而且在节点扩展的每一步多次对备选路径进行碰撞检测。最后,用一个算例证明了所提出方法的有效性,能保证舰载机机队以合理的滑行路径安全高效地到达弹射起飞位。     

基于SVR和NSGA-II的钛合金铣削参数多目标优化

对钛合金材料Ti6Al4V铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持向量回归机（SVR）的铣削力预测模型,以材料去除率和刀具寿命为优化目标,提出一种基于支持向量回归机和带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II）的优化方法。结果表明,该方法能够获得满意的Pareto解集,为钛合金铣削参数优化提供一种新的方法,具有良好的推广价值。     

复杂背景中的人脸检测与定位

鉴于单纯的基于支持向量机的检测方法存在分类器训练困难、计算量大和速度慢等问题，提出了一种在复杂背景中由粗到细的人脸检测定位方法。该方法针对非线性SVM分类器训练设计的不足改为训练线性SVM分类器以分类获取少量的候选区域，再在此基础上，利用人脸面部特征，对上述候选人脸做进一步的确认。实验结果表明该方法速度较快、误码率较低。     

自动化立体仓库控制系统中的通信技术研究与开发

集成制造环境下的自动化立体仓库（Ａｕｔｏｍａｔｅｄｓｔｏｒａｇｅａｎｄｒｅｔｒｉｅｖａｌｓｙｓｔｅｍ,ＡＳＲＳ）控制机上需与上层单元控制器通信,以接收控制命令或反馈状态信息;下要与堆垛机控制单元相连,以转发控制信息。因而通信技术在研究开发ＡＳＲＳ中无论在对执行机构的控制或与其它控制系统的集成,都起着至关重要的作用。ＡＳＲＳ－ＩＣ是为ＤｅｓｋｔｏｐＣＩＭ系统而自行开发的自动化立体库。ＡＳＲＳ－ＩＣ控制系统由ＡＳＲＳ控制机、可编程控制器、运动控制模块等组成,它是一个典型的基于集成环境下的多级控制系统。本文依据ＡＳＲＳ－ＩＣ系统的控制结构,基于对通信系统进行的需求分析,提出了相应的通信策略。并详细介绍了通信系统的通信原理、实现方法及通信软件的开发。应用证明该通信系统充分满足了实时控制、信息集成和高可靠性的需求。     

旋翼模型试验的桨距操纵系统设计

介绍了自行研制的一种族翼模型桨距电控操纵系统。该系统设计为主从计算机控制系统，主机为４８６主控计算机，位于主控制台，与其他系统共享；从机为三套单片机控制系统，位于自动倾斜器附近，用于驱动自动倾斜器。单片机的成功应用，实现了对模型旋翼桨距的电控操作。文中从总体设计、原理叙述、性能特点说明了该系统具有一定的新颖性和先进性。这一操纵系统已成功地应用于旋臂式模型旋翼机动飞行试验机（简称旋臂机），使旋臂机能够满足模拟直升机机动飞行科目试验的需要，并成为开展直升机飞行力学模型试验研究的重要设备。文中给出了总距突增试验结果。结果表明，该部分的研制是成功的，这一系统同样也适用于需要桨距自动操纵的其他设备。     

基于小波分析和LSSVM的高压直流电源故障诊断

针对该电源故障样本少、专家经验不足和模式辨识困难的特点,提出了一种基于改进型最小二乘支持向量机的诊断方法,综合利用小波变换和最小二乘支持向量机在时频分析和小样本辨识领域的优点,很好地解决了高压直流电源的故障诊断问题。     

一种基于GA优化小波LS-SVR的实时寿命预测方法

针对性能非线性退化的产品,从研究退化轨迹相似性的角度出发,提出一种基于遗传算法(GA)优化小波最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的实时退化轨迹建模和寿命预测方法。该方法根据特定个体与同类产品的Euclid距离确定隶属度权值,加权小波LS-SVR建立的同类产品退化模型得到特定个体的退化轨迹模型,结合实测数据更新模型并进行实时寿命预测。实例分析验证了所提方法的有效性。     

基于融合先验知识SVM的航班延误预警模型

针对日益严重的航班延误问题,有必要通过预警机制减少其负面影响,对机场各时段延误程度的预警其实质是一个多类分类问题.利用先验知识确定了一种新的基于相对紧密度的方法来计算各样本的权值,并将其融合到支持向量机模型中,进而结合一对一法(OAO)形成一种一对一加权间隔支持向量机(OAO-WMSVM),用以实现一个多级航班延误预警模型.实验证明,用OAO-WMSVM建立的预警模型能有效判定机场各时段的延误等级;同时还证明,融合了先验知识的SVM比标准SVM具有更好的分类性能.     

基于BAS_RVM的APU涡轮剩余寿命预测

提出一种优化相关向量机的寿命预测方法,并用于对辅助动力系统（Auxiliary power unit, APU）涡轮的剩余寿命预测。首先,提出了改进的核函数,兼顾效率和精度,用天牛须搜索（Beetle antennae search, BAS）算法对相关向量机的核参数进行优化,建立寿命预测模型;然后,对历史数据进行分析,提取排气温度（Exhaust gas temperature,EGT）并进行修正、降噪,用多项式回归建立了EGT的涡轮性能退化模式库;最后,实例验证表明,文中算法在APU涡轮剩余寿命预测上与传统相关向量机相比效率提高40%,精度提高20%,通过敏感性分析确定了最佳的初始步长和输入维度。