利用粒子群支持向量机预测轴流压气机机匣壁面压力

建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法...     

电脉冲除冰(EIDI)技术研究

将电脉冲除冰(EIDI)系统的一个工作周期分解为四个过程,进而分析其工作原理.以冲击摆锤试验和Bernhart-Schrag模型为例,介绍了电动力学方面的研究方法和研究成果.通过蒙皮表面加速度、应变、振动位移等参数,分析了由脉冲力所产生的结构动力学特性.利用蒙皮表面的应变程度,给出了一种除冰预测准则.总结了包括飞行试验、疲劳试验以及电磁干扰试验在内的工程应用试验研究结果.在此基础上,对EIDI技术的发展方向进行了展望.      

基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测

研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是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,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。     

空间弯管的回弹预测

管材弯曲卸载后将不可避免地产生一定回弹,严重影响弯管生产的精度与效率,因此回弹成为管材弯曲的重点研究对象.对空间非平面弯管回弹进行研究,将空间回弹问题转化为两个相互垂直平面上的同弹问题,通过纯弯曲回弹实验,建立弯管平面弯曲回弹前后半径之间的函数关系式,然后将两个平面上的回弹合并,对离散化的回弹弯管进行空间拼接,进而完成...     

铁谱技术在民机襟翼运动机构寿命分析中的应用

滚轮滑轨的摩擦磨损性能直接影响到民机襟翼运动机构可靠性。为获得表面火焰喷涂碳化钨的钛合金和表面镀硬铬的钢分别与滚轮配合的磨损性能,使用DMAS-II（分析式）智能化铁谱分析系统对民机襟翼运动机构进行可靠性分析。通过质谱仪与铁谱显微镜来进行磨粒分析,从而实现在实际工况中判断摩擦副的磨损程度,预测运动机构的可靠性。试验表明,此方法可广泛应用于脂润滑的摩擦副故障诊断中。     

铝合金腐蚀损伤规律及蚀坑当量化技术研究

通过开展2024-T62和7804-T74两种铝合金板材单腐蚀坑形成及扩展试验,获得了铝合金腐蚀损伤的一般规律及2024-T62铝合金腐蚀损伤特征量对时间的定量关系;同时研究了蚀坑初始裂纹当量化技术,基于断裂力学方法预测了含蚀坑损伤试样的疲劳寿命,与试验结果进行分析对比,显示预测和试验结果很好吻合,验证了蚀坑当量化技术...     

基于PEM的辅助动力装置系统辨识与仿真

辅助动力装置（APU）是一个复杂的非线性系统,为了研究APU的工作特性,必须对其进行数学建模。本文依据某型APU地面试车数据,采用基于预测误差法（PEM）的输出误差模型进行系统辨识,建立了APU某一稳态点的＂小偏差＂数学模型,以满足后续控制规律的设计和研究。MATLAB仿真结果表明,此方法对APU模型辨识可行。验模表明,所建模型精度很高,且能实时准确反映APU性能,因而可在该状态下基于此模型进行控制器设计。     

基于深度学习的组合体航天器模型预测控制

利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明：该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。     

新型截尾试验下航天器电源系统的可靠性评估

在具有随机移走的逐步增加Ⅱ型截尾试验模型下,利用极大似然和Bayes方法分别给出了某航天器电源系统部件的参数和可靠性估计,并利用Tierney and Kadane近似和Gibbs抽样算法解决了Bayes估计中高维积分的计算问题.最后通过仿真实例对某航天器电源系统进行可靠性评估,并将各估计结果进行比较,验证了本文估计方法的可行性和有效性.     

地球低纬区边缘大气密度的预测

基于NRLMSISE-00大气模型讨论日地空间环境对地球低纬度地区边缘大气密度的影响,提出预测地球低纬地区边缘大气日平均密度的简化模型法和经验法。简化模型法利用地磁活动和太阳活动的11年准周期特性,通过预测地磁活动和太阳活动的变化规律以预测地球边缘大气密度。经验法则直接利用第23个太阳活动周期的日平均密度变化曲线经过傅里叶变换处理得到日平均密度变化规律曲线,然后将曲线拟合得到不同高度下的密度昼夜波动规律,再利用预测得到的日平均密度即可计算出具体当地时间对应的密度情况。误差分析说明经验预测法比简化模型法精度更高。两种方法均具有较高的精度并且使用方便,可用于地球边缘大气密度的工程化预测计算。