基于遗传算法结合支持向量机的Mg/PTFE贫氧推进剂配方优化

针对Mg/PTFE贫氧推进剂配方设计的复杂性,采用支持向量机理论建立了相关预测模型,结合遗传算法对模型结果进行多目标寻优,以此获得最佳的配方,最后对所得的最佳配方进行了实验验证。结果表明Mg/PTFE贫氧推进剂的最佳配方为PTFE/Mg=0.49,酚醛树脂含量为12.50%,镁粉粒度为26.90μm,PTFE粒度为111.33μm。遗传算法结合支持向量机的优化方法,适合于推进剂配方的优化,具有一定的实际应用价值。     

民机复合材料目视检查中的眼动与疲劳检测

疲劳是导致民机复合材料结构目视检查差错的重要诱因,疲劳检测对于减少人的差错,保障飞行安全具有重要意义。对基于眼动行为的疲劳度量与检测方法进行了研究,建立了民机复合材料结构目视检查实验场景,利用Tobii眼动仪提取了正常状态和疲劳状态下的目视检查眼动数据,分析了瞳孔直径、平均注视时间、平均注视频率、平均眼跳时间、平均眼跳频率、注视热点与轨迹和扫视速度等眼动行为与疲劳的关系,进而提取了能表征疲劳的瞳孔直径、平均注视时间和扫视速度3种眼动指标,以该指标构建特征向量,利用支持向量机（SVM）方法构建了目视检查疲劳检测模型。研究发现疲劳状态下的目视检查平均注视时间更长,扫视速度更慢、瞳孔直径减小,右瞳孔减小程度更大,核函数为径向基函数和高斯函数的SVM方法对疲劳的检测效果好。研究结果表明,利用SVM方法训练由瞳孔直径、平均注视时间和扫视速度构成的眼动特征向量能有效检测目视检查中的疲劳状态。     

基于机器学习的航空器进近飞行时间预测

为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近空域飞行的8类因素和17个重要特征。以航空器在进近飞行时间为标签,基于提出的重要特征,采用岭回归、支持向量机、随机森林和神经网络算法,建立了4种基于机器学习的航空器进近飞行时间预测模型。以南京进近为实例,对4种机器学习模型进行训练、验证和测试,对模型的性能指标、特征重要性和影响因素展开分析。研究结果表明,对于航空器进近飞行时间的预测,基于随机森林的模型表现出了最高的预测性能,模型的泛化能力最好、精确度高,回归效果越显著;进场状态是影响航空器进近飞行时间的最重要因素,而进场点和进场高度特征则对结果的贡献度最大。     

基于EMD样本熵-LLTSA的故障特征提取方法

针对振动信号的非线性、非平稳性以及微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)、样本熵和流形学习的故障特征提取方法.该方法将EMD、样本熵和流形学习相结合.首先,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算分解得到的IMF(固有模态函数)信号的样本熵,初步提取滚动轴承状态特征值;然后利用流形学习方法对初步的提取的滚动轴承状态特征进行进一步的提取;最后利用支持向量机(SVM)对该特征提取方法进行分类评估,并将该方法运用在滚动轴承故障诊断实验中,实验证明该特征提取方法与基于小波包样本熵的故障诊断方法相比具有很好的聚类性能,且对于SVM的分类结果可达100%,在降低了特征数据的复杂度的同时,增强了故障模式识别的分类性能,具有一定的优越性.     

一种对飞行参数选取的自适应方法

飞参数据的典型选取问题是单机寿命监控以及飞行品质分析中压缩数据的储存空间关键。针对飞参数据的特征,提出了一种基于ELM极限学习机的飞参数据选取的模型。利用极限学习机ELM神经网络、文化基因算法MAS优化的方式,克服了算法中存在早熟收敛和局部极小的问题。实现了对飞机不同部位载荷自适应选取不同飞行参数的效果,有效获得评估出飞参数据的重要度。验证结果表明,优化后的ELM-M模型比传统选取飞参模型的精度得到了极大提高,泛化能力增强,说明了方法的可行性、有效性。     

基于KND1000M的龙门铣床数控改造技术

介绍了X2012龙门铣床数控化改造的方案及实施过程。首先介绍了设备改造前的状况,说明改造的必要性和可行性,然后介绍了本次改造的方案,改造中要注意的几个主要问题。给出了改造原理图,改造后的机械结构示意图总结了改造实施后的效果。     

A new vibration mechanism of balancing machine for satellite-borne spinning rotors

The centrifugal force and overturning moment generated by satellite-borne rotating payload have a significant impact on the stability of on-orbit satellite attitude, which must be controlled to the qualified range. For the satellite-borne rotors＇ low working revs and large centroidal deviation and height, and that the horizontal vibration produced by centrifugal force is not of the same magnitude as the torsional vibration by overturning moment, the balancing machine＇s measurement accuracy is low. Analysis shows that the mixture of horizontal vibration and torsional vibration of the vibrational mechanism contribute mainly to the machine＇s performance, as well as the instability of vibration center position. A vibrational mechanism was put forward, in which the horizontal and torsional vibration get separated effectively by way of fixing the vibration center. From experimental results, the separation between the weak centrifugal force signal and the strong moment signal was realized, errors caused by unstable vibration center are avoided, and the balancing machine based on this vibration structure is able to meet the requirements of dynamic balancing for the satellite＇s rotating payloads in terms of accuracy and stability.     

基于双树复小波包变换和SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出一种基于双树复小波包变换和支持向量机（SVM）的故障诊断方法.首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量;然后对每个分量求其能量并归一化处理;最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型.对试验台模拟信号（包括滚动轴承的正常状态、外圈裂纹故障、内圈裂纹故障和滚动体点蚀故障）的分析表明:该方法对所测试验信号的故障识别率达到99.5%,对比传统小波包变换与SVM结合的方法,故障识别率的准确度更高.      

永磁同步曳引机变频调速系统的内模控制

永磁同步曳引机是典型的非线性多变量强耦合系统,在同步旋转坐标系下dq轴电流存在耦合,传统的PI控制器无法实现解耦,提出一种基于内模控制原理和空间矢量算法相结合的高性能永磁同步曳引机解耦控制方法,用内模控制策略控制理想电机模型,对定子电流交叉耦合电势动态解耦,提高系统的动态响应性能,同时在整个电流闭环过程中对参数摄动和外扰动具有良好的鲁棒性,这种方法不需要额外的电机参数和检测硬件,试验结果验证了这种方法有效可行。     

无槽环形绕组轴向磁通永磁电机空载反电动势解析

无槽环形绕组有两种类型,即扇形绕组和矩形绕组。针对这两种绕组空间分布对空载反电动势的影响,分别对两种绕组轴向磁通永磁电机的空载反电动势进行了解析推导。在气隙磁密解析计算时,提出通过建立虚拟等效直线电机模型用以计算气隙磁场端部效应函数。为了验证解析公式的正确性,以一台电机方案为例,利用推导的解析公式对空载反电动势进行了计算,与有限元计算结果进行了对比,结果表明解析计算结果和有限元计算结果相对误差小于2.1%,满足工程要求。因此,推导的空载反电动势解析公式可以作为电机设计人员参考使用。