用于解距离和速度模糊的算法(英文)

为了提高检测性能和实现多功能 ,PD雷达常采用高、中、低脉冲重复频率 PRF。对应一定的脉冲重复频率 ,PRF会出现测距模糊、测速模糊。以聚类算法为基础 ,本文介绍了一种用于雷达目标解距离、速度模糊的滑窗相关器算法。该滑窗算法是一种遍历性的算法。文中对该算法的解模糊正确率、运算效率进行了讨论 ,分析了解模糊正确率与脉冲重复频率 PRF、检测范围、滑窗宽度间的关系 ,同时给出了仿真结果。     

两种基于图论的聚类算法改进(英文)

近年来,基于图论的聚类算法被广泛地应用在数据聚类和图像分割之中。聚类任务主要是挖掘一组给定数据隐含的分布规律和结构信息,而图像分割则是将一幅图像划分为若干互不交迭区域的过程。主要讨论两种比较流行的基于图论的聚类算法,即基于有向树的数据聚类算法和基于最小生成树的图像分割算法。创新在于:(1)改进基于有向树的数据聚类算法,将其应用于图像分割;(2)改进基于最小生成树的图像分割算法,将其应用于数据聚类。在人工数据和实际图像数据上的实验结果表明,改进的有向树算法可以很好地分割图像并保留图像中足够的细节,而改进的最小生成树聚类算法能比较好地聚类具有流形结构的人工数据。     

复杂曲面零件散乱点云特征点提取

复杂曲面零件的几何特征提取对加工质量的检测及逆向重构具有重要意义。提出了一种复杂曲面零件散乱点云特征点提取方法。首先,提出了基于高斯权重的邻域主成分分析的方法,通过估计每一点邻域的局部变化程度对点云模型进行初始标记;然后,采用基于标记的自动识别法实现特征点的提取;最后,通过特征点聚类的方式去除了特征点集中的异常点,完善了提取的点云特征。该方法直接操作于散乱点云,无需任何的拓扑连接信息。试验结果表明:该方法简单、有效,不需要过多地人为调节参数,特征点提取完整。     

基于核主成分分析的空域复杂度无监督评估

空域复杂度评估作为衡量空域运行态势、管制员工作压力的关键手段,是运行调控的基础。由于影响因素众多,不同因素间耦合关联复杂,且标定样本很难获取,空域复杂度的准确评估被公认为航空领域的一个挑战性问题。提出了一种空域复杂度的无监督评估方法。首先通过核主成分分析挖掘原始样本各维度的非线性耦合关系,准确提取能够最大化复杂度评估信息量的主成分,进一步设计了可按需定制的主成分聚类方法,实现了无监督条件下空域复杂度的准确评估,为空域划分、流量管理提供了有效的技术支撑。     

基于改进FCM的北斗三频组合观测值选取

以北斗卫星导航系统三频双差为基础探讨了组合观测值及误差,针对以往采用聚类方法在研究GPS三频组合数据过程中的不足,提出了基于距离修正的增量模糊C均值算法.通过调节因子有效地修正了样本中心与聚类中心的距离,获得合理的隶属度,从而得到正确的分类;构造了基于距离修正的聚类有效性指标,自动获取最佳聚类数,避免了人为确定聚类数的不合理性;在此基础上引入增量的思想,数据增加时以原有的数据集为基础,根据阈值进行归类,不需要重新进行初始计算.通过矩阵变换法及实例验证了该方法的可行性和可靠性.     

液体推进剂中颗粒物的成分及形成机理

概述了液体推进剂硝基氧化剂和肼类燃料中颗粒物的成分、来源及形成机理，指出了在氧化剂加注系统中存在的“流量衰减”问题的解决办法，并对今后有关液体推进剂中颗粒物等杂质的研究方向进行了展望。     

基于改进的模糊C-Means航迹聚类方法研究

为指导飞行程序的改善和发现管制员的指挥模式,在分析历史飞行航迹特征基础上,应用最小描绘长度(MDL)原理对航迹特征点进行划分,运用融合了遗传算法和模拟退火算法的改进的模糊C-Means算法对特征点进行聚类,通过最长公共子序列(LCS)算法得到航迹相似性矩阵,利用矩阵得到航迹簇,最后形成中心航迹,算例仿真验证了新算法的有效性.     

运输类旋翼航空器传动系统耐久性试验方法研究

运输类旋翼航空器传动系统耐久性试验的目的是演示旋翼传动系统在规定的限制内具有正常运行的能力,而无因过度磨损产生故障导致危险或因机械载荷造成性能下降。目前国产大型民用直升机并未严格按照适航规章在国内开展过该试验,而国外对该试验详细细节也存在技术封锁,导致经验较为欠缺。同时,由于各型号发动机性能差异,在验证过程中型号之间也存在不同。因此,对大型民用直升机旋翼传动系统耐久性试验符合性验证方法开展研究显得尤为必要。本文首先对适航要求进行了解析,并分析了军用直升机传动系统耐久性试验要求与适航标准的差异,给出了运输类旋翼航空器传动系统耐久性试验适航符合性验证方法,对其中的关键点提出了验证建议。最后,结合国内外相关型号研制经验,对于与适航规章有差异的部分,从安全性的角度给出了建议的替代方法。本文可为我国大型民用直升机的研制提供借鉴。     

基于系统聚类k次平均算法的航班燃油告警研究

为确保航空公司航班安全正常运行,准确快速提示燃油告警,为航空公司运控人员处置航班提供可靠依据,减少航班运行低油量事件的发生,本文根据公司航班运行的实际燃油数据,采用系统聚类k次平均算法的方法,结合公司运行实际,识别出实际运行中燃油偏差大于额外燃油量以及预计着陆油量小于60min的航班,产生燃油告警,为运控人员及时干预航班,给出航班处置方案。结果表明,及时的航班燃油告警可以大幅降低航班低燃油量事件量和航班备降率。     

基于振动参数聚类融合的空间轴承故障辨识方法研究#br#

轴承是飞轮和控制力矩陀螺(CMG)等空间惯性执行机构的核心部件,其健康状态直接影响整机性能和使用寿命.当前,由于轻载轴承在正常运转时也可能产生类似于微弱故障特征的现象,导致单一故障特征参数难以辨识正常和微弱故障状态.针对这一问题,本文提出了一种基于振动参数聚类融合的轴承微弱故障辨识方法.首先,通过轴承振动实验获得数据;然后,基于特征频率比值等方法对振动信号进行特征参数的提取;在此基础上,利用K Medoids算法对正常样本进行聚类,并根据3σ法则构建正常运转的安全边界;最后,计算不同轴承故障数据的超限概率,根据概率大小进行故障状态的识别.结果表明,该方法对轴承正常和微弱故障的辨识是可行和有效的.