基于相关分析和组合神经网络的退化预测

产品剩余寿命预测是加速退化试验和故障预测与健康管理两大热点领域中的关键技术之一.为了解决复杂退化的预测问题,提出了一种新型预测方法,对退化轨迹能够实现较长距离的预测.此方法首先对复杂退化数据进行小波变换,通过Durbin-Watson方法和偏相关图分析各级分解序列的自相关性,最后根据序列的特点,组合BP(Back Propagation)和小波神经网络对退化轨迹进行预测.为了验证所提组合神经网络方法的有效性,采用小波神经网络的预测结果进行对比分析.实际退化数据的预测结果表明,所提方法比单独采用小波神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度.     

空间相机热平衡试验温度预测方法改进及应用

为实现对航天器热平衡试验平衡温度的预测,建立了热平衡温度预测的方程式,对影响预测结果的各参数进行了分析。首先,由节点网络法推导出平衡温度表达式,介绍了其基于非线性最小二乘法的求解过程,建立了平衡温度的迭代方程;其次,结合大量的试验数据,对影响迭代结果的3个因素进行了统计分析,并最终确定了各因素的合理取值范围;最后,利用温度预测程序对某空间相机热平衡试验中低温工况的平衡温度进行了预测,并与试验结束后的结果进行了对比。结果表明,预测温度与试验数据的误差为±1℃（在3%之内）,满足精度要求,对热平衡温度准确的预测有效的缩短了试验时间,节省试验费用。     

基于中性层偏移的Z型材滚弯成形回弹预测

以提高大截面Z型材四轴滚弯成形精度为目的,通过综合考虑材料属性、几何特征和成形半径等因素对回弹的影响,建立了引入中性层偏移的大截面Z型材弯曲回弹解析模型,研究了7075-O和7475-O铝合金Z型材在不同滚弯成形半径下的回弹规律,并进行滚弯成形实验验证。结果表明,与忽略中性层偏移影响的型材回弹预测经验模型相比,基于中性层偏移的回弹预测模型能够准确预测大截面Z型材的回弹量,在相同的曲率半径下,预测回弹变形的最大相对误差从11.681%减小到3.347%。     

低排放燃烧室NO_x排放试验及预测方法研究

为了研究中心分级贫油低排放燃烧室的排放特性和排放预测方法,针对一个低排放头部方案,在单头部燃烧室试验件上,在不同的温度、压力、油气比、供油模式和分级比条件下,测量其排放性能。以Lefebvre排放经验预测公式为基础,采用经验分析方法拟合排放试验数据,归纳出适用于本头部方案的排放预测公式。表征预测好坏的判定系数R2在小工况下和大工况下分别为0.95和0.93,表明预测结果与试验结果符合度较好。小工况和大工况排放特性不同,对仅预燃级喷油的小工况工作模式,NO_x排放主要受化学恰当燃烧温度和预燃级局部当量比的影响;对预燃级和主燃级同时喷油的大工况工作模式,NO_x排放主要受燃烧区温度和主燃级燃油比例的影响。     

二元曲面可调进气道流量系数精确预测方法

为了满足二元曲面可调进气道模态转换马赫数范围(来流马赫数为2.2~3.2)的流量要求,针对唇口平移、转动和转动+平移三种调节方案,基于理论分析和基准进气道的流场,提出了一种流量系数精确预测方法,并通过数值计算进行验证且获得了进气道的总体性能。结果表明:调节后的进气道流量系数与预测值完全相等,而且无需多次试算,符合设计预期,可拓展应用于轴对称进气道。相对基准进气道,唇口前移时流量系数和压缩效率同时增加,来流马赫数为2.5时出口总压恢复系数相等而增压比增加了14.6%;在降低相同流量系数条件下,后移唇口使得增压比和压缩效率均降低,来流马赫数为2.5时出口总压恢复系数基本相等而增压比减小了12.9%,转动唇口使增压比进一步减小了9.1%,唇口后移方案性能更优。      

保载条件下FGH95材料的疲劳特性及寿命建模

针对FGH95粉末冶金材料进行了650℃时不同保载形式(拉伸保载、压缩保载和拉压保载)的疲劳试验, 分析了其变形特征和疲劳寿命分布特征以及保载对疲劳寿命的影响.并据此, 为改进保载条件下疲劳寿命的建模, 提出了迟滞环位置-形状修正因子的概念, 进而得到了一种修正的非弹性应变能~寿命方程.经对该材料疲劳试验寿命的建模和计算分析表明:该方法相比其他几种工程上经常采用的寿命预测方程, 较好地解决粉末冶金材料高温保载疲劳时的寿命建模问题, 且该方程对试验寿命预测的精度更高, 形式简单, 具有明显的物理意义.      

一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法

路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。     

航空发动机和燃气轮机热端部件热腐蚀-疲劳研究进展

航空发动机和燃气轮机在海洋环境下服役时,热端部件承受高温、高压、高转速机械载荷和高盐雾、高湿度等腐蚀环境耦合作用,常发生热腐蚀-疲劳失效,影响结构完整性、安全性和可靠性。本文针对航空发动机和燃气轮机热端部件热腐蚀-疲劳失效问题,总结和分析了涡轮盘、涡轮叶片高温合金及涂层热腐蚀机理,涡轮盘、涡轮叶片高温合金热腐蚀-疲劳失效机理以及热腐蚀-疲劳寿命预测模型和寿命评估方法,并对航空发动机和燃气轮机热端部件热腐蚀-疲劳试验研究和寿命评估方法的发展趋势进行了展望,以期促进燃气-海洋环境耦合作用下热端部件结构完整性评定方法的发展。