一种小样本民机产品的可靠性预测方法

将最小二乘支持向量机(Least square support vector machine,LS-SVM)应用于小样本民机产品的可靠性预测分析。通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定最小二乘支持向量机的最佳输入变量;然后,使用最小二乘向量机建立可靠度回归预测模型,运用自动网格搜索法,优化了最小二乘支持向量机的建模参数,实现了比现有方法精度高、泛化性好的模型。训练和测试的可靠性样本取自某机型襟翼液压锁寿命可靠性数据。与神经网络模型的比较实例表明,提出的方法合理有效。     

基于压力信号分析的轴流式压气机失速预测

为了得到压气机工作状态的稳定观测点,并建立压气机近喘失速工作状态与压气机压力信号的相关关系,本文针对低速双级轴流式压气机,分别进行了均匀进气及畸变进气条件下不同转速的近喘失速试验,实时动态测量标定压气机由正常工作到失速工况下压力信号,并在时域内提出了一种基于自相关系数的压气机失速预测算法,对进口、出口以及压气机首级转子叶尖位置压力信号预测分析。结果表明所提出的预测算法具有良好的失速预测能力,且发现叶尖处离叶片前缘20%的位置,最适宜作为压气机失速预测的观测点,此时压气机叶尖压力自相关性数据与压气机喘振裕度具有明显的单调相关性。     

基于GM(1,1)与灰区间估计的SPE通量水平长期预测

太阳质子事件（SPE,Solar Proton Events）是干扰日地空间最主要的源,大规模质子事件会影响在轨空间站实验设备的可靠性,有时甚至会威胁空间站的安全运行.提出一种基于灰色GM（1,1）和区间估计太阳质子事件预测方法;首先对1976—2010年SPE通量水平数据进行预处理,分别建立以发生时间为序列的一般SPE通量序列与极端SPE通量序列;之后将灰色GM（1,1）与区间估计相结合建立预测方法,融合反映一般SPE通量水平随周期性波动的活跃性调节系数,建立SPE通量水平长期预测模型;然后叠加不同SPE类型所得结果合成预测年份的SPE通量水平,给出未来一年或几年间SPE通量水平的变化范围;最后选取1976—2010年太阳质子事件年均值数据,分多批次预测1996—1998年和1999—2001年等SPE通量均值区间,结果表明各年实际发生SPE的通量均值均位于预测区间内,并且多年预测区间偏差最大值小于26%,实验结果还表明单次预测时长以2~3年为宜.     

健康管理与现实有多远?

人们正在抓紧进行各种故障预测技术的开发,如"预防性维护"、"故障预测"、"预测能力"、"结构健康管理"和"预防资产失效"等.那么,这些技术何时才能实现,又将为航空维修业带来哪些变化? 预防性维修(PM)是-种以运营状态为基础的维修管理方法,它与以使用时间为基础的防范性维护和故障检修不同.     

基于Fratar模型的航班时刻需求战略预测方法

航班时刻是机场运行的基础和核心,准确预测机场的航班时刻需求,对于指导机场基础设施建设、运行模式调整等具有重要意义。在航班计划结构信息分析的基础上,构建了全国航班O-D矩阵,建立了多层级机场起降量预测模型,并以起降量预测结果为输入,利用Fratar交通分布预测模型,预测目标机场时刻需求。以杭州萧山机场为例,以2010年为基年,2014为预测年,验证了方法的准确性和可行性,并预测了2020年航班时刻需求,分析了不同运行模式下机场理论容量与航班时刻需求的匹配状况,分析结果表明,2020年萧山机场需由隔离运行模式过渡到相关进近,方能满足时刻需求。     

基于双层K近邻算法航站楼短时客流量预测

航站楼离港客流量在短时期内呈现准周期性规律变化,易受航班计划、天气等多种因素影响,表现出复杂的非线性特点。为了实现航站楼短时客流量的准确预测,在传统K近邻（KNN）算法基础上增加了航班计划状态模式匹配方法,以航班计划包含的多维属性作为特征选取相似历史运营日作为预测基准向量,建立基于航站楼短时客流量预测的双层K近邻模型。通过实例分析,与ARIMA模型和传统K近邻模型等进行比较,证明双层K近邻模型预测误差更小,精度更高,模型拟合度相对传统K近邻模型提高了8%~10%,为航站楼短时客流量精确预测提供了一种新的解决思路。      

基于平流层风场预测的浮空器轨迹控制

平流层风场环境对浮空器设计和轨迹控制具有重要影响。针对平流层风场建模,以长沙地区2005—2010年的风场数据为例,首先采用本征正交分解（POD）方法对风场数据进行降阶处理;然后分别采用Fourier级数与BP神经网络算法对平流层风场进行预测,并对2种模型的预测精度进行比较分析;最后通过建立临近空间浮空器的动力学模型和高度调控模型,分析2种风场预测模型对浮空器轨迹控制的影响。研究结果表明,相对于Fourier预测模型,基于BP神经网络预测模型的预测精度更高,可信度更强,能够更好地为浮空器飞行轨迹控制提供参考价值。      

基于降阶模型的翼型结冰冰形预测方法

翼型结冰冰形的数值模拟预测通常比较复杂耗时,为了更加快速准确地预测冰形以减少计算资源消耗,建立了基于本征正交分解（POD）和Kriging模型的冰形快速预测方法。利用CFD数值模拟结果来构建样本空间,以飞行迎角为例详述了降阶模型的冰形预测的实现手段,并结合试验设计方法,完成了多参数的结冰冰形快速预测,同时研究了先进的Blind-Kriging模型的相关方法以及对于预测结果的改进。结果表明,降阶模型预测翼型结冰冰形与CFD数值模拟结果吻合较好,表明降阶模型可以快速、精确地应用于翼型结冰冰形预测。      

一种基于曼哈顿距离的帧间加权预测算法

合并模式通过共享邻域块的运动矢量（MV）来节省编码运动信息比特数,有效提升了编码器率失真性能。然而,当前合并模式中的运动补偿预测（MCP）不够准确。为此,分析了合并模式中的预测残差分布特点,并提出了一种基于曼哈顿距离的加权预测算法作为合并模式的附加候选项。首先,采用邻域合并候选项的运动矢量进行运动补偿预测得到多个预测块;然后,根据候选块位置与像素点的曼哈顿距离对获得的多个预测块进行加权平均得到附加候选项;最后,通过率失真优化（RDO）从附加候选项和原有候选项中选择出最佳的合并模式。实验结果显示:在联合探索测试模型JEM 7.0平台上,所提算法在不同的编码器配置下均获得了率失真性能的提升,其中低延迟P帧下达到了平均1.34%的比特率节省。      

系统可靠性预测方法

概述了系统可靠性预测的主要方法，对它们各自的优缺点和适用范围进行了系统的介绍了评论。在此基础上，提出一些新的可靠性预测方法，并对新方法的合理性进行了论证。