碟形飞行器李雅普诺夫优化控制器设计

针对一类简单控制器实现的碟形飞行器变质量矩/推力矢量复合控制系统,通过转换,建立了关联控制系统,并基于李雅普诺夫优化设计方法,对碟形飞行器的控制器进行了设计。最后,将此控制方法应用于碟形飞行器全弹道飞行试验进行仿真。仿真研究表明,与传统的静态控制器设计方法相比,这种方法显示了巨大的优越性。     

基于Delphi和AHP的NGN项目风险识别与评价研究

风险识别和评估是整个风险管理过程中的中心环节。本文简要介绍了风险识别和评估的研究现状,随后结合NGN项目的工程实例,利用德尔菲（Delphi）法进行风险因素识别,利用AHP确定评价NGN项目各种主次因素的相对权重,结合模糊评价和专家判断的方法得到项目风险评价的特征矩阵,构造出风险评价模型来定量,并得出NGN项目的整体风险评价值,初步验证了模糊层次分析综合评价方法的有效性。     

CST造型方法在涡轮叶片前缘修型中的应用研究

为了探究CST (形状函数变换技术)造型方法在涡轮叶片前缘修型中的应用效果,完善了CST方法在前缘型线重构中的实施细节,数值模拟了雷诺数对前缘修型前后叶型损失及边界层特性的影响,验证了CST前缘修型方法在新型高速飞行器低压涡轮中的实用性。结果显示:CST方法前缘修型可以消除HD叶型吸力侧前缘的压力峰和分离泡,从而使得高雷诺数条件下吸力侧分离诱导的边界层转捩现象延迟发生,叶型损失降低32%,拓展了低损失状态的雷诺数范围。吸力侧损失的降低在低雷诺数条件下主要来自于前缘附近的剪切层,而高雷诺数条件下主要来自于前缘剪切层和扩压段前的层流边界层。新型高速空天飞行器低压涡轮叶片采用CST前缘修型对提升效率是有效的,在设计点状态附近效率提高0.1%,而膨胀比较低的大负攻角状态下效率提升0.3%～0.5%,损失降低的位置主要集中在叶展中部压力侧边界层和根部的二次流区域。     

基于Canny的改进图像边缘检测算法

边缘检测是图像处理领域中最重要的关键技术之一。针对经典边缘检测算法抗椒盐噪声性能较差及阈值选取适应性不强等问题,提出了一种基于Canny的算法架构,结合自适应中值滤波(Adaptive Median Filtering,AMF）、大津法(Otsu）以及最大熵法(Maximum Entropy Method,MEM）的改进图像边缘检测算法。该算法首先结合改进自适应中值滤波对图像降噪,从而在保留图像细节的同时较好地滤除了椒盐噪声干扰。而后利用基于Otsu和MEM提出的改进双阈值选取方法,获取自适应的高低阈值对图像边缘进行检测,边缘检测准确度可以达到96%以上。实验结果表明,本文算法在椒盐噪声干扰下针对背景复杂的图像有更好的边缘检测效果。     

一种新的民用飞机维修性分配方法

在民用飞机维修性设计中,维修性指标分配是一个重要环节。合理的分配维修性指标,可以使民机各系统在设计过程中省钱省力。在民机初步设计阶段,针对维修分配输入不足,首先利用层次分析法对维修性分配因素进行筛选,再运用模糊数学理论中的综合评判方法,综合考虑多方面的模糊因素,提出了基于设计特性模糊综合的维修性分配模型。最后,结合工程实例利用该方法对维修性指标进行了分配应用,结果表明该方法可用来指导民用飞机各系统的维修性设计工作,达到了维修性分配目的。     

创新投入会导致审计溢价吗?

选取2010年至2017年中国沪深两市A股上市公司作为研究样本,探讨企业创新投入是否会导致审计溢价,以及政治关联、高新技术企业认定在调节二者关系中的作用。研究发现,创新投入显著提高了审计费用;相对于不存在政治关联的企业而言,创新投入导致的审计溢价在存在政治关联的企业中显著弱化;高新技术企业认定削弱了审计师因创新投入而收取审计费用的风险应对行为。研究表明,在审计定价过程中,要将企业创新纳入考虑范围,为审计师进行专项审计时合理定价提供实证支持;对于增加创新投入而可能承担的审计溢价,上市公司要积极与审计师沟通协商,降低信息不对称程度,尽可能减少创新投入带来的负面影响。     

基于EMD 模糊熵与会诊决策融合模型 的中介轴承故障诊断技术

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的问题,提出了1种融合k NN、SVM、CART、RF及GBDT 5种算法的会诊决策融合模型。基于中介轴承故障模拟试验台开展某型航空发动机中介轴承故障试验验证。采用EMD算法对采集的振动故障信号进行分解,提取IMF分量的模糊熵作为故障特征。利用建立的会诊模型对中介轴承内环故障、内环-滚动体耦合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤5种不同状态进行识别。试验研究表明:会诊模型的故障诊断准确率高达92.5%,并表现出良好的泛化能力。     

一种电动汽车用驱动电机系统性能评价方法

根据电动汽车用驱动电机性能特点,从驱动电机系统的电机控制性能、电机本体设计、企业资质能力等不同维度分析,应用层次分析法(AHP)确定驱动电机性能评价指标体系及其指标权重,建立驱动电机性能评价的BP神经网络模型,并采用鸡群优化算法(CSO)对其模型进行优化。仿真实例表明,基于AHP和CSOBP神经网络的驱动电机系统性能评价方法,具有评价速度快、准确率高等优点, 并得到满意的评价结果。这对于电动汽车驱动电机系统的评价、选择与应用,具有较好的工程实用价值。     

签派放行航班的风险指数研究

本文利用层次分析法,从机场、航线、天气、飞机和机组五个方面建立子指标体系,确定签派放行各个因素对航班安全影响的权重,并根据某航班实例,提出了一种评估航班风险指数的方法。利用该方法,定性的签派放行决策转变为定量的风险指数评估。这能帮助航空公司更科学地监控和理解航班状态,对于提高航空公司安全管理水平具有重要意义。     

最大熵分位值估计及其对偶型优化解法

针对经典最大熵分位值估计中拉格朗日系数计算目前存在高度非线性、计算结果精度不高或有时难以收敛等问题,提出了一种对偶型 逐次寻优的方法.基于拉格朗日对偶法,推导建立了含有拉格朗日系数优化函数的对偶表达式;在此基础上,基于样本的概率权重矩约束,提出了逐次寻优算法.针对几种常见的概率分布类型和一种较为复杂的概率分布类型,采用对偶型最大熵方法和经典最大熵方法对其概率累积函数和分位值进行计算对比分析表明:对偶型最大熵分位值估计不仅具有非线性程度低、形式简单,而且对偶型 逐次寻优的方法具有比较高的计算精度,优化迭代的收敛性好等特点.