可拓模式识别算法中经典域的确定方法

可拓模式识别算法是根据各个关联度的对比来识别最终的模式,其中经典域区间的确定有着重要的作用。传统的经典域确定方法是基于数理统计学的,不适用于小样本数据,数据不完全以及数据分布未知等复杂情况。引入Bootstrap算法,并和传统的方法对比,更精确地确定了经典域区间。     

硅半球深腔结构无损检测技术

半球深腔的加工质量是决定硅基MEMS半球陀螺精度的关键因素之一，及时检测半球深腔的形貌参数并将其反馈至加工过程，是确保高性能MEMS半球陀螺研制成功的重要措施。由于硅半球深腔的深度较大，台阶仪和光学显微成像系统无法对半球深腔的形貌特征进行有效测量。因此,需要将硅深腔结构剖开后采用扫描电镜(SEM)进行检测。这种检测方式时间周期长，且属于破坏性的样本检测，效率和测试精度都较低。提出以硅半球深腔为模具，利用PDMS铸模将硅半球深腔的结构尺寸和表面形貌转移到PDMS凸起的半球模型上，通过检测PDMS半球模型的尺寸结构和表面形貌，即可反推出硅半球深腔的尺寸特征。经实验验证，脱模后的PDMS模型可以准确地反映出半球深腔的尺寸信息，测量结果的不确定度小于5‰，有效解决了硅半球深腔无损检测的难题。     

一种新的基于可解释性置信规则库的飞轮健康状态评估模型

飞轮系统的稳定运行对于航天器在轨安全影响重大，因而对飞轮系统进行健康状态评估至关重要。在进行飞轮系统健康状态评估建模时，不仅要求模型能够处理各种不确定性以保障评估结果的准确性，同时要求其具有透明合理的评估过程与可解释、可追溯的评估结果。因此，在深入研究置信规则库（BRB）建模方法的基础上，构建了一种新的基于可解释性建模的置信规则库（BRB-e）飞轮系统健康状态评估模型。首先，结合飞轮系统特征对模型的可解释性建模准则进行定义；在此基础上，设计了BRB-e评估模型的推理过程；然后，基于鲸鱼优化算法（WOA），提出了一种具有可解释性约束的BRBBRB-ee模型参数优化方法；最后，通过对某飞轮系统中轴承组件的评估案例研究，验证了模型在飞轮系统健康状态评估中的有效性。对比研究表明，BRBBRB-ee模型在评估结果准确性和评估过程可解释性方面具有一定的优势。     

新冠疫情背景下航空物流网络的鲁棒优化

为应对新冠疫情影响背景下客机航线中断导致客机腹舱运力减少的风险，以最小的成本提升航空物流网络的鲁棒性，提出不确定客机腹舱运力情境下全货机航线配机及路径优化问题研究。以网络总成本最小化为目标，考虑“客机腹舱+全货机”的运输方式、城市间的航空货运需求、运输距离等因素，建立了客机腹舱运力不确定环境下航空物流网络鲁棒优化模型，并采用列与约束生成（C&CG）算法对模型进行有效求解。通过S货运航空公司案例数据，研究航空物流网络航线优化布局问题。通过案例分析证明，运用两阶段鲁棒优化方法，可有效降低航空物流网络受客机腹舱运力减少导致的成本变动；在客机航线完全中断的状况下，所提方案可以降低航空物流网络20.7%的成本。运用两阶段鲁棒优化方法有利于决策者灵活进行全货机配机选线，在客机腹舱运力不确定影响背景下兼顾航空物流网络的经济性和鲁棒性。     

聚氨酯增韧改性 PISOX 树脂及其复合材料的性能

利用MDI与PTMG-2000制备聚氨酯预聚体,对聚(异氰脲酸酯-噁唑烷酮)树脂(PISOX)进行增韧改性:考察不同I/E、不同预聚体添加量的树脂浇铸体力学性能的变化;并对最优配方进行复合材料力学性能测试和DMTA测试,比较改性前后复合材料力学性能和耐热性能的变化;利用SEM观察改性前后微观形态的变化,推测增韧机理。结果表明,I/E=1.8、添加15%预聚体时树脂浇铸体综合力学性能最优,弯曲强度、弯曲模量、冲击强度分别为60.92 MPa、2 295 MPa、6.40 k J/m2;利用该基体制备复合材料,具有比未改性体系更优异的力学性能和界面性能,且聚氨酯预聚体的引入对树脂在高温下的耐热性能没有明显影响,其玻璃化转变温度均在258℃左右;对比改性前后体系固化物的微观结构,改性后的体系呈两相结构,橡胶相起到吸收冲击能和终止裂纹的作用,有效地提高了材料的韧性。     

基于计划到达时刻的四维航迹规划

为了加速空管自动化与智能化技术的应用与实施,提出了水平航迹与高度/速度剖面分阶段设计的四维航迹规划方法。基于动态时间规整与层次聚类方法实现历史雷达航迹聚类分析,完成水平航迹设计。建立速度剖面规划模型,通过航迹生成器与速度调整器交互协作,精细化控制进场时间,以满足计划到达时间要求。以上海浦东国际机场PINOT进场航班为例实施验证,结果表明,四维航迹规划方法可有效实现航班的计划到达时间,从而减少航班延误,提高终端空域运行效率。     

基于SP-ABC算法的数控铣削参数优化

针对铣削加工中成本最低的优化问题,采用一种改进的人工蜂群(SP-ABC)算法对铣削参数进行优化.在基本ABC算法的基础上,嵌入粒子群(PSO)算法,以提高算法的局部寻优能力.此外,不同于传统的单工序优化,建立的优化目标模型,在考虑实际生产过程中的各种约束条件下,可同时对粗、精两个阶段多道工序同步进行优化.计算机仿真结果表明,相较其他的基本算法,该算法能够找到更优的铣削参数组合,从而实现铣削加工过程的成本最低化.