基于研制信息的测试性验证试验方案研究

针对现有测试性验证试验方案需要较大故障样本量的问题,提出了一种利用研制信息制定测试性验证试验方案的新方法。首先,在二项分布经典抽样模型的基础上,运用证据理论方法,研究了基于测试性试验数据、测试性预计结果和专家经验等研制信息的基本信任分配函数的构造方法,建立了基于融合不同种类研制信息的测试性验证试验方案,并确定了该方案的存在性,给出了方案的确定方法,最后开展了案例应用研究。由于充分考虑了研制信息,因此在确保有较好的验证效果的条件下,与传统的试验方案相比,该方法可以明显减少故障样本量,或在样本量保持不变的情况下有效降低双方风险。     

LS-SVM稳健设计及正则化性能分析

LS-SVM(最小二乘支持向量机)把传统的支持向量机求解由二次规划变为求解线性方程组问题,使得在计算效率和算法设计的简单性上都有很大提高。然而,LS-SVM由于其误差函数是二次函数,对训练样本中的野值比较敏感,采用传统的LS-SVM方法,容易歪曲系统,并可能直接导致函数逼近失败。针对这一情况,基于最优化理论及稳健估计思想,提出了RLS-SVM(稳健LS-SVM)的设计方法。数值计算表明,在有野值的情况下,RLS-SVM对函数逼近具有良好的稳健性。另外,分析了正则化因子与核函数的选择对逼近性能的影响,并给出了在不同情况下的一些使用规则。     

支持向量机的B737飞机水平尾翼裂纹故障预测

为保障飞机的飞行安全,做到预防性维修,提升飞机的飞行安全及任务出勤率,需要对飞机结构出现的疲劳裂纹进行及时检测并修理。基于支持向量机理论,建立了支持向量机回归预测模型,并应用该模型对B737飞机水平尾翼健康信息的特征值(小波包分解系数提取的能量)进行了故障预测研究。为建立最佳支持向量机模型,选用了支持向量机四种常用的核函数分别对特征值进行了预测。同时还对支持向量机预测模型与神经网络预测模型(BP神经网络预测模型)的预测结果进行了比较与分析,研究表明,应用支持向量机所设计的预测模型准确率比较高,可以较好地对飞机水平尾翼的裂纹故障进行预测。     

基于互相关分析的前失速先兆检测分析

 针对轴流压气机流动失稳控制中的反馈信号,采用互相关分析方法对前失速先兆信号进行了检测。通过在机匣壁面周向对称布置的动态传感器对压力信号进行检测分析,并在单转子低速轴流压气机上进行了实验研究。实验中分析了不同流量工况时,对称布置动态传感器压力信号互相关系数的变化趋势,并在此基础上对前失速先兆与叶顶间隙泄漏涡非定常性进行了关联性研究;同时也分析了采用叶顶喷气作为控制手段之后,机匣壁面对称布置传感器动态压力信号的互相关系数随着喷气量增加的变化趋势。实验结果表明:互相关检测分析方法能够有效及时地检测到壁面压力锯齿波的破坏程度,有利于提高控制器的响应速度,留给作动机构充足的反应时间。而且叶顶喷气作为控制手段能够提高对称布置传感器动态压力信号的互相关系数,从而实现拓宽稳定裕度的目的。     

基于自适应遗传算法的DGPS整周模糊度快速解算

 鉴于遗传算法(GA)所具有的全局搜索特性,也为了更快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,将自适应遗传算法(AGA)引入DGPS整周模糊度的搜索中。首先根据全球定位系统(GPS)载波相位双差方程求解出双差整周模糊度的浮点解,并以基线长度作为约束条件确定整周模糊度的搜索范围;然后利用白化滤波的方法对整周模糊度进行降相关处理,降低整周模糊度各分量之间的相关性;最后将自适应遗传算法应用在整周模糊度的解算过程中,搜索整周模糊度的最优解。仿真计算结果表明,与LAMBDA算法和简单遗传算法相比,自适应遗传算法能够快速地求解整周模糊度,也具有较好的可靠性和鲁棒性。     

红外光谱研究丁基橡胶老化机理及寿命预测

对丁基橡胶进行室内加速热氧老化实验,同时采用FTIR实时追踪丁基橡胶在老化过程中化学结构的演变,并进行二维相关分析.结果显示老化过程中C-H和C-C氧化形成自由基的速率较慢,为确定热氧老化反应速率的关键步骤,随后进行的热氧老化反应速率很快,最终氧化降解形成醛,酮,酯等老化产物.在充分理解丁基橡胶热氧老化机理的基础上,建立了丁基橡胶热氧老化的基元方程,按照老化过程中各基元反应的质量作用定律,建立了材料老化的氧化动力学模型.采用Matlab编程,计算得到丁基橡胶在常温和高温之间的老化速率比.通过红外光谱追踪老化过程中基团变化的实验数据拟合建模计算得到的曲线,发现两者的变化趋势相同,表明采用该方法预测材料老化寿命具有极好的应用前景.     

一种考虑复杂载荷和晶体取向相关性的镍基定向凝固合金疲劳寿命模型

针对镍基定向凝固高温合金疲劳寿命的晶体取向相关性,及定向凝固合金涡轮叶片使用过程中的复杂载荷问题,基于循环损伤累积(CDA)方法,引入方向函数修正,并综合考虑应力应变水平、应变比、保载时间及保载形式,建立了ω修正的CDA寿命预测方法。采用定向凝固高温合金DZ125的试验结果进行验证,预测结果与试验数据相比基本落在3倍分散带以内,显示出本文方法较好的适应性。     

基于飞行包线划分的航空发动机T-S模糊模型辨识

针对航空发动机在建立Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型时运算耗时长和过分依赖学习数据的问题,提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机T-S建模方法.通过飞行包线划分和标称点求取确定T-S模型的前件结构;计算各标称点的状态空间模型,将其作为T-S模型的后件;最后通过对航空发动机发参数据的机器学习完成对模型前件参数的辨识.仿真对比结果表明:该方法缩短了航空发动机T-S模糊模型的建模时间,并使得高压转子和低压转子转速的绝对误差分别小于0.25%,0.10%,保持了辨识精度.      

基于T-S模糊模型的航空发动机非线性分布式控制系统故障诊断

针对航空发动机非线性分布式控制系统的故障诊断问题,首先提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机非线性Takagi-Sugeno(T-S)建模方法,建立了具有网络诱导时延的航空发动机非线性分布式控制系统模型,然后将该系统视为离散切换系统,为其建立了具有时延补偿功能的故障观测器,给出了使得观测器误差系统渐近稳定的充分条件.故障检测仿真时间为20s,当第12s时,设定系统发生幅值为0.0025的阶跃型突变故障,仿真结果表明:12s之前,故障观测器保持渐近稳定,当第12s时,残差迅速增大并超过所设定阈值,从而检测到故障的发生.      

小波去噪法在复合材料变形测量中的应用研究

为了提高数字散斑相关方法（DSCM）在复合材料变形测量中的精度,将数字散斑技术与小波去噪技术相结合,采用阈值去噪法对小波系数进行阈值量化处理,并进行复合材料的拉伸试验,同时使用DSCM及引伸计进行测量,再使用该小波去噪法对DSCM测量的结果进行去噪,并与引伸计所测结果相比较。结果表明：去噪后的DSCM的测量结果与引伸计测量的结果吻合得更好,精度更高,说明该小波去噪法能够较好地去除数字散斑相关测量和计算中的噪声。