一种预测蚀坑腐蚀疲劳寿命的概率模型

蚀坑腐蚀引起的疲劳损伤过程包括七个阶段：蚀坑成核，蚀坑扩展，蚀坑转变为小裂纹，小裂纹扩展，小裂纹转变为长裂纹，长裂纹扩展及断裂，用解析的一阶可靠性方法（FORM）和蒙特卡洛模拟方法，计算了铝合金腐蚀疲劳寿命得到了疲劳寿命累积分布函数（CDF），进行了概率敏感性分析同时研究了几个随机变量及其变异系数（COV）对预测疲劳寿命的影响。     

基于K线理论的股票灰色预测方法研究

文章将GM(1,1)模型用于股票预测,提出了基于K线理论的股票灰色预测方法,并通过预测实例说明了其有效性.     

卫星推力器可靠性评估和寿命预测

提出一种卫星推力器无失效数据可靠性分析方法,该方法能够在高置信水平下给出卫星推力器可靠度和使用寿命的置信下限。同时还建立了卫星推力器强检验和弱检验方法,前者适用于对首次采用的卫星推力器的验收,而后者适用于对已长期使用的卫星推力器的例行的批抽样检验。文中对卫星推力器寿命遵循Weibull分布和对数正态分布的情况分别进行了详细讨论。      

基于多模型预测的再入飞行器制导方法

在具有控制和轨迹约束的再入制导中,提出了一种新的基于多模型预测再入飞行器纵向制导方法。首先对再入飞行器的纵向运动方程沿着标准轨道线性化,基于分段仿射约束系统建模理论逼近原非线性系统,并采用线性矩阵不等式(LMIs)优化技术离线将保证闭环系统稳定的终端二次代价项求出;然后,在每个制导周期内,基于多模型预测在线求解构造好的有限时域优化目标,从而获得控制量的增量,并把第一个控制增量分量与标准轨道的控制量叠加后形成全量控制,用于实际再入轨道的制导,而在下一个制导周期基于新的状态参数重复上面的优化过程。数字仿真结果证实了所提方法的有效性。     

中国区域多机场系统旅客吞吐量预测方法研究

随着航空运输业的发展,区域单一枢纽格局被打破,区域性枢纽和次枢纽逐渐形成,进而产生区域多机场系统。对影响旅客在区域多机场系统中选择机场时的主要因素进行了分析,并以上海、杭州为中心的区域多机场系统为例,根据旅客选择机场的偏好,确定了三方面主要影响因素——机场的航班状况、航空运输票价水平和机场服务质量,运用多项式logit（MNL）模型对区域多机场系统中各机场分担率,以及相应旅客吞吐量的预测方法进行了研究,为未来机场预测体系的建立提供了定量分析的方法和思路。     

机载军用雷达市场预测

根据国际预测公司（DMS）的研究资料分析,预计2007～2016这10年共有107个雷达项目,总的市场份额接近500亿美元,有源相控阵（AESA）雷达随着市场需求的增加将呈现迅速增长的态势。     

驾驶员诱发振荡预测方法应用研究

随着电传操纵系统在战斗机和民用运输机上的运用,驾驶员诱发振荡现象逐渐增加,对现代航空飞行安全构成直接威胁.介绍了Ⅰ型和Ⅱ型PIO的多种预测准则,重点研究了Ⅰ型PIO预测准则中的A准则、带宽准则和Neal-Smith准则,并对多型飞机的PIO趋势进行了预测.计算结果表明:A准则、带宽准则和Neal-Smith准则是预测PIO的有效方法.     

基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。     

基于小裂纹的2024-T3铝合金中心孔试样疲劳寿命预测

对2024-T3铝合金板材中心孔试样进行了疲劳裂纹扩展行为及寿命预测的理论和试验研究.采用疲劳条带与显微镜观测相结合的办法获得试样在块谱作用下孔边自然萌生裂纹扩展的α-N数据,并通过对断口的SEM观察获取试样的初始缺陷形状.利用基于裂纹闭合的小裂纹扩展分析程序FASTRAN3.9对试样α-N数据进行反推,建立了描述孔边裂纹细节原始疲劳质量的当量初始缺陷尺寸(EIFS)分布.以该分布为基础,采用FASTRAN3.9对试样进行了恒幅载荷下试样的中值疲劳S-N曲线的预测,预测结果与试验验证结果吻合较好.     

民航维修安全质量综合评估与预测

提出了建立量化的民航维修安全质量综合评估系统并对关键性指标的变化趋势进行预测分析的新设想,为民航维修安全管理提供科学的方法和手段,也为航空安全管理系统(SMS)的实施垫定了基础。从安全状况、质量状况、维修能力和维修经济性四个方面,利用模糊数学进行综合评估,形成反映民航维修总体状况的安全质量指数(SQI);同时利用灰色理论中的GM(1,1)模型和时间序列分析模型对未来的趋势进行预测。评估和预测分析的结果为管理者提供准确的决策依据,及时发现不良趋势并采取相应的预防措施,确保航空安全。