最小二乘参数估计若干问题的讨论

讨论了最小二乘估计中应注意的几个问题,指出了最小二乘估计的一些新的研究和应用方向。     

某型涡喷发动机使用寿命的评定方法

给出了可修系统使用寿命的定义, 根据涡喷发动机的试车数据, 提出了应用ＡＭ－ＳＡＡ－ＢＩＳＥ模型评定使用寿命的步骤与方法, 并用数值例说明了这些方法。     

飞机含人操纵系统中驾驶员控制模型研究

概述了飞机含人操纵系统中驾驶员控制模型的发展、及驾驶员传递函数模型及最优控制模型的应用研究。基于最优控制模型的分析方法,考虑人的预测性、自适应性,并应用智能控制神经网络、模糊控制和预测控制方法提出了新型的驾驶员决策控制模型,进行人机闭环系统性能分析,用以提高人机控制的精确性和驾驶员的操纵品质评价。     

中国民航等待春天

WaitingfortheBloom如何对1998年的情况进行客观、公正的评价？在吸取历史经验的基础上,1999年民航业应采取什么措施才能摆脱困境,步入健康、稳定、持续发展的轨道？笔者不揣浅陋,试就几个问题提出自己的看法。一、1998年民航市场情况回顾全行业运输增长继续减缓,航空公司普遍亏损,市场竞争无序,行业结构性矛盾日益突出。（一）存在问题1．运输增长继续减缓据不完全掌握的资料统计,1998年全民航运输总周转量仅比1997年增长63地旅客运输量比增1．5％（国内航线比增仅1．l％,其中香港航线下降14．1oL只有货邮运输量增长11．6o。旅客…     

GH3044的高温低周疲劳性能研究

研究了镍基高温合金GH3044在600℃下的低周疲劳性能,分析了合金的循环应力-应变和应变-寿命关系,利用Manson-Coffin方程、三参数幂函数方程和拉伸滞后能模型对寿命数据进行回归分析。结果表明,合金的循环应力响应行为在600℃时,呈现明显的循环硬化特征,原因在于循环变形过程中位错之间以及位错与析出相之间的相互作用;从试样的疲劳断口形貌发现,裂纹主要萌生于试样表面处,裂纹形成后垂直于加载轴方向扩展,断口呈韧窝断裂特征;在合金的低周疲劳寿命预测研究中发现,拉伸滞后能模型的寿命预测结果无论从标准差,还是分散带方面比较都比Manson-Coffin方程、三参数幂函数方程的预测精度好。     

环境因素对远程近空间高超声速飞行的影响

近空间飞行器的飞行环境具有较强的时空特性,空间和时间的变化均会产生一定的环境波动,进而影响远程近空间高超声速飞行.以近空间高超声速返回过程为研究对象,分析了几种典型的环境因素对远程近空间高超声速飞行的影响,利用飞行仿真实验计算得到环境因素在迎角为零的飞行条件下的影响程度包络范围.仿真结果表明,大气密度随昼夜和季节的波动均对飞行造成一定程度的影响,而地磁扰动和风干扰的影响也十分显著,对于洲际飞行而言,这些环境因素在设计控制系统以及制定飞行任务时必须予以考虑.     

单级轴流压气机纯音噪声实验与数值分析

为了探索转/静干涉纯音噪声与静子前缘上洗速度之间的对应关系,使用已发展的风扇纯音噪声混合预测方法对一台单级、低速压气机实验台（TA36）节流过程中的转/静干涉纯音噪声进行了预测,并与实验结果进行了对比验证。为了准确获取作为转/静干涉纯音噪声声源的静子叶片表面非定常压力脉动,首先比较了不同计算网格与时间步长设置对叶片表面非定常压力脉动计算的影响。随后,比较了静子叶片来流上洗速度和纯音噪声随质量流量的变化规律。研究表明：设计转速下,静子前缘70%、80%以及90%叶高的3阶叶片通过频率处的上洗速度幅值随质量流量的变化规律与混合预测方法估计的进气管道壁面声压级的变化趋势一致,并且与实验测量值的变化规律也保持了良好的一致性。此外,管道外远场声压级指向性的结果也表明：该实验台远场声辐射具有明显的指向性,并且不会随着节流过程产生明显的变化。     

旋转锥形液膜喷雾形态与表面波动实验研究

为了全面加深对旋转锥形液膜一次破碎机理的认识,采用高速阴影法对离心喷嘴的喷雾场进行了试验拍摄,并基于喷雾场形态特征详细描述了7种喷雾形态随压降的变化过程,分析了液膜表面波动与液膜穿孔的关系以及导致液膜破碎的机理,重点关注了波动、穿孔和湍流这三种锥形喷雾形态,并对其表面波动特征随压降的变化规律进行了研究。研究表明：液膜的表面波动和液膜穿孔均是由初始速度波动引起的液体聚集从而形成波峰和波谷导致的,在三种锥形喷雾形态中这两种特征一直存在;随着压降增大,在波动锥形喷雾形态中液膜表面波动的波长、振幅和频率均逐渐变大,在穿孔锥形和湍流锥形喷雾形态中液膜表面波动的波长和振幅逐渐减小,频率逐渐增大,且在湍流锥形喷雾形态中,频率组成随压降增大越加混乱。     

基于数字地形的机场终端区离场航迹预测

高效准确的航迹预测能够掌握飞机的运行轨迹,是空管自动化与智能化领域的关键要素,旨在提高空中交通的运行能力和可预测性。针对高原机场终端区内离场航空器运行,通过挖掘大量历史数据的特征关系,提出基于长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络的航迹预测模型。此外,考虑高原机场复杂的地形环境使得离场航空器安全运行条件更为严苛,引入支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)算法建立数字地形模型,得到离场航迹上经纬度所对应地形高度的剖面图。采用拉萨贡嘎国际机场的真实离场航迹与地形数据进行实例验证,结合地形条件对所预测离场航迹的安全性进行评估。实验结果表明：基于LSTM神经网络建立的离场航迹预测模型具有较高的精度,且离场航空器能够实现满足最小超障余度的安全运行。     

基于EEMD和BiLSTM的航班准点率预测研究

航班准点率问题是民航业最为关心的问题之一,准确地预测出航班的准点率能够有效降低航班延误所带来的不利影响、提高乘客满意度。为解决普通深度学习预测模型存在的航班准点率数据挖掘程度不足、预测准确度较低的问题,提出一种基于集合经验模态分解法(EEMD)和双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的机场短期航班准点率预测模型。模型使用EEMD算法将准点率时间序列进行分解,采用BiLSTM结构作为预测模型,使模型能够更深层、高效地处理航班准点率数据,提高预测准确度。实验数据为2018年上海虹桥机场航班准点率及天气数据,实验建立了多个参照模型与所提模型进行对比分析。结果表明：提出的EEMD-BiLSTM模型相较于一般模型预测误差更小,准确度更高。