Static Frame Model Validation with Small Samples Solution Using Improved Kernel Density Estimation and Confidence Level Method

An improved method using kernel density estimation (KDE) and confidence level is presented for model validation with small samples. Decision making is a challenging problem because of input uncertainty and only small samples can be used due to the high costs of experimental measurements. However, model validation provides more confidence for decision makers when improving prediction accuracy at the same time. The confidence level method is introduced and the optimum sample variance is determined using a new method in kernel density estimation to increase the credibility of model validation. As a numerical example, the static frame model validation challenge problem presented by Sandia National Laboratories has been chosen. The optimum bandwidth is selected in kernel density estimation in order to build the probability model based on the calibration data. The model assessment is achieved using validation and accreditation experimental data respectively based on the probability model. Finally, the target structure prediction is performed using validated model, which are consistent with the results obtained by other researchers. The results demonstrate that the method using the improved confidence level and kernel density estimation is an effective approach to solve the model validation problem with small samples.     

喷丸强化7475-T7351铝合金的小裂纹行为和寿命预测

对7475-T7351铝合金进行了喷丸强化和未喷丸(机械加工后抛光)单边缺口拉伸(SENT)试样的小裂纹扩展行为试验研究,利用权函数法(WFM)和叠加原理分析计算了三维表面小裂纹在外加载荷和残余应力场联合作用下的应力强度因子(SIF),并将其加入到基于裂纹闭合的小裂纹扩展分析程序FASTRAN3.9中,采用该程序预测了均布外载荷σmax=160MPa、R=0.06下,喷丸强化和未喷丸SENT试样自然萌生裂纹扩展的a-N曲线。研究发现喷丸强化残余压应力对疲劳小裂纹扩展速率的降低是疲劳寿命延长最主要的原因,采用基于裂纹闭合的小裂纹扩展分析方法能够较好地定量描述喷丸强化的疲劳延寿作用。     

基于信度规则库的惯性平台健康状态参数在线估计

 实时准确的健康状态预测是规划惯性平台系统及时、经济的维修策略的关键技术。由于平台系统的健康状态是不能够直接观测的,假设平台系统的特征参数监测数据是可以获取到的,而且平台系统的健康状态与特征量是相关的。基于信度规则库(BRB),以平台系统的状态监测特征参数作为BRB系统的输入,以平台的健康状态作为输出结果,组建了惯性平台健康状态预测系统。为了克服现有BRB参数优化方法的不足,实现实时状态预测,基于期望最大化(EM)算法,研究了健康状态预测系统的参数在线估计算法。该算法在获取系统新的输入输出信息后,就对参数进行更新。利用本文提出的方法对惯性平台系统的健康状态实时预测问题进行了实验分析,实验结果表明：该方法可以有效地实现惯性平台系统健康状态预测模型参数实时估计;与参数离线优化方法相比,该方法不仅在预测精度上,而且在运行时间上都具有明显的优势;在工程实际中有良好的应用潜力。     

基于小波神经网络的陀螺漂移预测研究

实时识别陀螺漂移,并且预测漂移性能的变化趋势,对提高整个导航系统的精度有着十分重要的意义。本文结合小波分析理论和小波神经网络的非线性预测算法,对陀螺信号进行趋势提取与漂移预测。采用小波神经网络避免了其它神经网络存在的局部最小化的缺陷,小波分析的引入可以有效提取出原信号的趋势,大大降低了环境因素的影响。将小波神经网络非线性预测算法与小波趋势提取算法结合,建立陀螺仪漂移趋势的预测模型,对某光纤陀螺实测信号仿真预测其漂移趋势,仿真结果证实该预测模型与实际情况相符,具有较好的预测精度,为预测一般陀螺的随机漂移提供了一种新的有效途径,同时还对一般陀螺仪表的漂移模型建立方法提供借鉴。     

基于贝叶斯准则的支持向量机预测模型

对实际统计数据中存在的相关性、不确定性和非线性问题,提出贝叶斯支持向量机预测模型方法.构建基于高斯分布的权值分布模型描述信息的不确定性,基于先验概率分布和贝叶斯关系获得后验分布模型,利用极大似然方法和递推迭代算法求解后验分布的最佳参数,从而得到关联向量机.建立起基于参数分布多维时间序列预测模型,将每一步迭代过程中的支持向量机输入作为随机变量,考虑数据不确定性的传递,递推得到贝叶斯支持向量机预测输出.由于贝叶斯支持向量机可以有效反映随机影响及其传递,可以克服数据不确定性和相关性的影响,因此基于贝叶斯支持向量机预测效果更加符合实际.实例表明利用贝叶斯支持向量机预测高科技企业发展趋势与实际发展趋势接近,可以克服数据相关性、不确定性和非线性对信息模型的影响,具有较高的预测精度和预测鲁棒性.     

基于最大损伤临界平面多轴疲劳寿命预测方法

基于临界平面法,提出一种多轴疲劳损伤参量和多轴寿命预测模型,与传统损伤参量以最大剪应变变程平面为临界平面不同,该损伤参量以最大损伤平面为临界平面,考虑最大剪应变变程,作用在最大剪应变变程平面上的法向应变变程和最大法向应力对疲劳裂纹萌生与扩展的综合作用,更好地反映非比例加载产生的循环附加强化导致疲劳寿命减小的现象,并且该损伤参量不含经验常数,不需进行平均应力修正,适于工程应用.经3种材料试样多轴疲劳试验验证,该模型预测结果较好.使用该损伤参量对某型发动机涡轮盘传动臂销钉孔寿命进行预测进一步证明以最大损伤平面为临界平面的损伤参量的工程适用性.      

涡轮盘多轴低循环疲劳寿命预测及试验验证

应用单轴及多轴疲劳寿命预测的Von Mises等效应变模型和临界平面模型对某两级涡轮盘传动臂销钉孔的疲劳寿命进行预测.组装和调试了全尺寸两级涡轮盘联合试验件,在旋转试验器上完成了低循环疲劳试验,得到两级涡轮盘传动臂销钉孔试验失效寿命.预测寿命与试验寿命对比分析显示单轴和Von Mises等效应变模型预测误差较大;临界平面模型误差较小,尤其是拉伸型失效SWT(Smith-Watson-Topper)模型误差为9.26%.      

航空液压泵磨损状况预测

磨损是航空液压泵典型的渐进性故障之一,因磨损量难以测量,对磨损状况进行准确的预测比较困难.针对上述问题,提出了基于多尺度数据的支持向量机预测方法,该方法将支持向量机用于时间序列预测的基本理论和数据多尺度分解、相空间重构方法结合,能更有效地挖掘时间序列的内在联系及变化规律.采用回油流量作为反映航空液压泵磨损状况的敏感信号,将其分解为趋势项和随机项,采用多尺度支持向量机作等维信息一步预测和多步预测,利用网格方法对预测模型参数寻优.对比传统支持向量机算法分析其预测精度,结果表明:多尺度支持向量机模型预测精度更高,适于中长期预测.      

基于IGA-Elman算法的民航发动机基线挖掘研究

为进一步提高民航发动机性能参数基线挖掘的准确性,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)优化Elman动态回归神经网络的基线预测模型.该模型通过改进遗传算法的交叉和变异概率更新操作,并优化Elman网络的初始权值和阈值.同时,结合EHM系统输出的飞行数据报告,对该神经网络进行训练,用训练好的神经网络对某航空公司提供的监控数...     

高雷诺数下跨声速自然层流短舱优化设计

为解决高雷诺数下大涵道比发动机自然层流短舱高维优化设计问题,提取短舱3个基准面实现轴对称自然层流优化设计。通过获得较大范围层流区域,从而降低短舱表面摩擦阻力。采用类别形状函数（CST）参数化、γ-Re_θt转捩模型和遗传算法建立自然层流（NLF）短舱自动优化流程。表明通过优化短舱基准面建立三维NLF短舱设计方法的可行性。进而通过CATIA二次开发构建三维非轴对称NLF短舱,解决了基准面优化后大量数据点的高效导入和曲面生成问题。针对设计的非轴对称NLF短舱,进行了设计点附近迎角、侧滑角、来流马赫数以及湍流度的转捩敏感性分析。结果表明:跨声速状态下,迎角增大层流范围减小;来流马赫数增大层流范围扩大;侧滑角和湍流度对层流范围影响很小。