基于可达集方法的结冰飞机着陆阶段安全风险评估

飞机在着陆过程中极易发生结冰的现象,结冰对飞行安全造成的危害极为严重。结冰导致飞机发生危险的原因是由于机翼或尾翼被冰层覆盖后空气动力学行为发生改变,飞机受力异常难以控制。为分析结冰后飞机的稳定性以保证飞行安全,以飞机纵向动力学系统为分析对象,将飞机结冰后状态的描述以可达集的形式进行,直观地判断飞机状态是否可控,以此确定飞机是否处于安全状态。以求解所得的可达集为基础,利用极值定理分析结冰飞机的风险概率模型,由模型计算不同情况下飞机的风险概率,最终得到飞机着陆阶段的安全风险评估结果,并由评估结果指导驾驶员操纵,从而保证飞机的安全飞行。     

混合不确定信息航天机构可靠性综合分析方法

为更加准确全面描述和分析航天机构的概率、非概率和模糊信息混杂模型的可靠性,提出非概率-模糊-概率信息统一的可靠性模型。在凸集非概率的基础上,结合模糊随机类信息,同时考虑机构系统的响应域落在失效域和不落在失效域两种情况下的可靠性度量。统一的可靠性模型运用基于凸集非概率模型、模糊割集方法和概率可靠度方法对非概率和模糊概率信息相容处理,然后对这两种情况分别进行可靠性分析。当系统的响应域落在失效域时,将统一模型中的区间信息用基于区间均匀分布的二阶拟合可靠性分析方法(SORM)进行分析,用蒙特卡罗仿真抽样方法计算统一模型的可靠度量化值。当系统的响应域不落在失效域时,将统一模型归一到凸集模型中,用凸集模型融合模糊和概率信息,并用HL-RF求解非概率可靠性指标。最后文章通过数值案例和某卫星天线双轴驱动机构的工程案例对提出的方法进行验证。     

基于概率核函数的改进粒子滤波算法研究

针对组合导航系统中粒子滤波算法出现的粒子退化现象,在粒子滤波应用过程中引入概率核函数,通过概率核函数在粒子滤波计算过程中的应用来解决粒子衰减退化问题,同时保持粒子集合的多样性。首先对重要性采样函数进行改进设计,利用状态估计概率和量测估计概率提高重要性采样函数的信息采样全面性;然后设计随机概率统计的核函数并将其应用在重采样计算过程中;最后建立改进的粒子滤波算法并将其应用到组合导航系统工作过程中。仿真结果表明,基于概率核函数的改进粒子滤波算法可以有效地降低系统误差,提高组合导航系统导航精度。     

DSMC算法气体壁面相互作用模型

研究了二维非结构网格高超声速稀薄流DSMC方法中气体与壁面相互作用的数值模型。发展了一种基于辐射平衡的壁面温度边界条件,与恒温壁面边界条件相比,该温度边界条件可以克服恒温壁面边界条件的自身缺陷并且能够在流场模拟中适时给出更贴近真实情况的壁面温度;采用了由完全漫反射和纯镜面反射模型组合而成的Maxwell壁面反射模型,该壁面反射模型能够更好地描述气体模拟分子在壁面散射的真实情况。采用本文方法对钝头体外形进行了数值模拟,结果表明本文采用的气体壁面相互作用模型能够提高钝头体背风面后部流场对温度变化的敏感度,并且随着飞行高度提升,敏感度有减弱的趋势。     

基于集值信息系统的改进粗集模型

提出了一种新的带有参数的改进容许关系,并讨论了基于该容许关系的粗糙集扩充模型,证明了相关定理。理论分析表明,通过合理设置参数值,可使新扩充模型比以往模型具有更好的分类效果,从而提高了对数据预测、分类的准确度。实例分析进一步验证了改进容许关系及其扩充模型的优越性。     

基于粗糙集理论的振动信号数据挖掘研究

利用转子试验台,采集了转子不对中、支座松动和转子碰磨等三种振动信号。以采集到的部分振动信号为例,在时域上进行小波变换的能量特征提取。并以能量为特征参数,利用粗糙集理论对采集到的信号进行数据挖掘和获取故障规则。在获取的规则基础上,对余下的振动信号进行了验证,结果表明诊断全部正确,规则是有意义的。     

水平集法在多相材料细观结构优化中的应用

利用高精度通用单胞模型将多相材料的细观拓扑结构和宏观力学性能联系起来,将一个单胞离散成有限个单元,通过单元中材料的有无来描述细观结构,利用水平集法将这个离散变量的拓扑优化问题转化为连续变量的形状优化问题,从而实现了多相材料的细观结构优化.以一种多相材料结构为例进行了细观结构的优化,并获得了具有负泊松比的特性,从而验证了所提出方法的合理性.      

相敏检波法在硬支承动平衡检测中的应用

为了检测硬支承情况下转子的不平衡量,针对目前常用相敏检波电路的缺点,提出了一种模拟乘法器式检测转子旋转过程中不平衡量大小和相位的相敏检波法。描述了此方法的原理,运用此方法设计了检测电路,实现了预期的目的。     

基于粗糙集与证据理论的防空作战态势评估方法

针对防空作战战场态势评估问题,提出一种基于粗集与证据理论综合评判的评估方法,并建立战场态势评估指标体系.通过对联合防空作战过程这一是实例的分析,表明此方法对当前战场态势可给出有效的综合评价和理解,具有较高的可信性.     

基于粗糙集的群体智能文本挖掘聚类算法

介绍了在粗糙集理论和群体智能理论的基础上提出的一种优化的用于文本挖掘的蚁群聚类算法。实验证明,该算法有效地降低了文本特征向量的维数,提高了运行效率和准确性。