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通过仿真实验和机器学习,对影响飞机燃油系统温度的主要因素进行了研究,并对燃油系统温度进行了预测。对飞机燃油系统的基本结构布局进行了描述。利用Simulink仿真平台建立了燃油系统热动态仿真,该模型可以模拟出全飞行剖面下燃油回路各个节点的温度,通过改变不同的条件得到影响燃油系统各个节点温度的主要影响因素,并通过机器学习模型对燃油系统的温度进行预测。研究成果可以估计和感知燃油系统的工作温度及飞机液压、滑油等系统的工作温度,为进一步进行燃油液压系统的热边界感知和机载液压与机电系统热载荷吸收控制打下基础。 相似文献
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流动控制激励器是主动流动控制技术的核心,其设计水平和工作性能直接决定了主动流动控制的应用效果和应用方向。为了获得流动控制激励器的作用规律,需要大量实验研究激励参数对控制效果参数的影响,实验代价较大。利用逆向等离子体合成射流激波控制实验数据,采用机器学习中的高斯过程回归模型,获得激励器参数(头锥直径、腔体体积、放电电容、出口直径)到控制效果参数(最大脱体距离)的映射规律,对比多种核函数下高斯过程回归的预测效果,采用特征重要性分析方法分析激励器参数对控制效果参数的影响程度。结果表明:对于小样本问题,采用2次多项式核函数Poly2的高斯过程回归预测精度最高。在特征重要性分析上,头锥直径对最大脱体距离的影响程度最大;其次是放电电容和腔体体积,2个参数的影响相近;出口直径影响最小。本文工作可为高速复杂流场流动控制实验中激励器各项参数的设置提供一定参考。 相似文献
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对在轨卫星的运行状态进行监测、分析以及异常检测是卫星在轨运行管理的重要内容。预测卫星遥测参数序列的变化趋势,对卫星异常检测与处置、保障安全运行非常必要。针对目前对于周期性不明显且具有多种变化特征的遥测参数预测精确度不够的问题,本文引入对遥测参数的预测有辅助作用的因素作为协变量,提出了基于改进组合机器学习的预测模型。该模型使用全局模型和局部模型分别获取遥测参数序列的趋势特征和局部不规则波动特征,并采用改进的注意力机制捕获多维参数之间的关联关系,提高了预测精度。此模型可以提供点预测和区间预测的结果,为在轨卫星处置决策提供了更多输入。在科学卫星真实遥测数据集和时间序列公开数据集上验证了本文方法的有效性。 相似文献
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社会的稳定发展离不开制造业的高水平发展,生产是制造业的关键步骤,长期持续稳定的产出依赖于装备系统的稳定运行。系统故障引起的停产势必会造成一定的经济损失。如何尽早地发现装备系统的故障来避免停工停产带来的经济损失,已经成为了当前应用研究中的热点。采用定期人工检查的传统方法不仅提高了生产成本,还使得问题发现较为滞后,达不到实时监控的目的。而且,随着信息技术的高速发展,装备系统的监测也变得更加智能化。利用装备系统的历史数据检测其状态能够更敏捷、更高效地发现装备运行中的“亚健康”问题,能给装备管理者提供有益的决策支持。基于装备剩余使用寿命的数据预测,能够提供高效智能的解决方案,在工业领域有着宽广的应用前景。因此,本文聚焦于装备系统剩余使用寿命预测技术的研究进展,对近年来剩余使用寿命预测的研究进行归纳总结,并讨论各剩余使用寿命预测理论与方法的优缺点。最后,总结并展望装备系统剩余使用寿命预测技术的未来研究方向和发展趋势。 相似文献
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基于随机森林的飞行载荷代理模型分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
飞行载荷分析(FLC)通常需消耗大量的计算资源和时间,提升飞行载荷计算效率对于缩短研发周期、提高设计质量具有重要意义。本文研究了数据驱动的机器学习代理模型飞行载荷分析方法,由于随机森林(RF)代理模型具有学习效率较高、泛化能力较强、可避免过拟合、参数可解释、变量敏感度分析等优点,使其十分切合飞行载荷分析,具有重要的应用潜力和前景。文中基于传统的飞行载荷分析方法,采用NASTRAN的SQL144载荷分析框架获得训练随机森林代理模型的样本数据,然后以高度、马赫数、过载、俯仰角加速度等作为输入参数构建了飞机对称机动载荷预测代理模型。采用建立的模型预测了算例飞机其他工况机翼翼根、平尾翼根的剪力、弯矩、扭矩,通过对预测结果评估校验,证实了模型具有较高的精度,可以大幅提升飞行载荷分析效率,并能够分析飞行载荷对各状态参数的敏感度,为高效全面地分析飞行载荷提供了新的思路。 相似文献
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将深度强化学习方法应用于水洞实验,实现了实验室内的自动闭环优化框架,并用该框架优化了雷诺数Re=1.3×104下纯俯仰运动的NACA0012翼型模型的推进效率。现有的相关研究往往将运动模式限制为某种周期性函数,具有局限性。借助于强化学习方法,实现了在更广的非周期动作空间中的动作搜索。在实验中,模型自动地与水洞环境进行交互,最终学习到了高效推进的非周期运动策略。另外,通过修改奖励函数,实现了在给定推力阈值以上的效率优化。研究结果显示,强化学习模型可以在实验过程中通过不断调整拍动动作的幅度和频率来实现推进效率的持续提升,并且最终通过强化学习方法获得的最优拍动动作均与正弦拍动动作接近,得到的最优推进效率基本位于同等幅度正弦动作效率的上边界。研究展示了强化学习方法用于复杂流动控制问题的可行性。 相似文献
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提出并实现了一种基于机器学习的PID智能控制策略下的数值虚拟飞行算法,结合Basic Finner导弹标准模型算例,对所提出算法进行了验证和评估分析,表明本文算法可行,并具有良好的应用前景。首先,搭建了一种基于重叠动网格技术的CFD/RBD耦合数值虚拟飞行仿真模型。针对Basic Finner导弹的标准工况进行了无控自由飞行状态的数值飞行模拟,并结合实验结果对所构建的数值虚拟飞行仿真算法进行了验证和评估,表明所采用的数值模拟算法可用于数值虚拟飞行环境下的智能控制参数设计与仿真评估;其次,结合数值虚拟飞行过程对飞行器气动、姿态和位移等参数的实时控制需求,提出了一种基于BP神经网络算法的PID参数在线学习的智能控制器,并针对Basic Finner导弹的俯仰通道,分别对传统PID控制策略和智能PID控制策略下的导弹自由释放后的俯仰角快速稳定控制过程、阶跃式和正弦式俯仰角输入下的导弹跟踪控制过程进行了数值虚拟飞行仿真模拟。研究表明,基于BP神经网络的PID智能控制器能够根据所获得的实时飞行参数,实现控制参数的在线学习和自我优化、调整,相比于传统PID控制器,对于不同输入工况表现出良好的适应性... 相似文献
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通过分析航空领域机器学习技术应用现状和需求和基于大数据、云计算等新一代信息技术应用,提出航空领域机器学习技术应用体系,包括:组织机构、技术方法、业务流程、标准体系、平台工具等内容,并结合航空百科知识建设项目验证该体系的有效性,为机器学习技术在航空领域的系统性、规范化应用提供参考。 相似文献