改进BA优化的MKSVDD航空发动机工作状态识别

为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法（CRBA）优化的多核支持向量数据描述（CRBA-MKSVDD）智能识别方法。研究了多核支持向量数据描述（MKSVDD）改进策略,引入混沌脉冲发射率提高了蝙蝠算法（BA）的收敛速度和收敛精度,得到了CRBA;通过CRBA优化MKSVDD的惩罚因子和核参数,同时对飞参数据进行了特征提取;基于特征飞参数据训练了CRBA-MKSVDD分类器,并对某型发动机一个飞行架次的工作状态进行了识别。结果表明,该方法识别准确率达到97.547 9%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。      

大数据在航空系统的研究现状与发展趋势

针对大数据在航空系统中的应用问题,阐述了学术界与航空工业界在航空大数据采集传输、分析技术及可视化等方面的研究现状。提出了航空大数据平台基础架构,对目前推出的几款航空大数据分析平台结合优化运营、优化维护、降低成本、降低风险等方面的需求进行了评述。指出大数据在航空系统中的应用还存在着理念、方法、技术、人等方面的挑战,并相应地提出大数据组织专门化、处理方法混合化、分析平台柔性化及跨界合作深入化等发展趋势。     

非接触转子振动位移采集系统测试误差

对基于叶尖定时测量原理开发的非接触转子振动位移采集系统(NRDMS)测试误差进行了研究分析。将模拟叶片振动标准信号作为采集系统测试的输入信号,研究了测试对象参数和采集系统时基信号对测试结果误差的影响,理论和测试结果分析表明:测试误差主要受采集系统时基信号和转速的影响,采集系统的最大引用误差为0.066%。      

Influence of leading edge with real manufacturing error on aerodynamic performance of high subsonic compressor cascades

To investigate the influence of real leading-edge manufacturing error on aerodynamic performance of high subsonic compressor blades, a family of leading-edge manufacturing error data were obtained from measured compressor cascades. Considering the limited samples, the leading-edge angle and leading-edge radius distribution forms were evaluated by Shapiro-Wilk test and quantile–quantile plot. Their statistical characteristics provided can be introduced to later related researches. The parameterization design method B-spline and Bezier are adopted to create geometry models with manufacturing error based on leading-edge angle and leading-edge radius. The influence of real manufacturing error is quantified and analyzed by self-developed non-intrusive polynomial chaos and Sobol’ indices. The mechanism of leading-edge manufacturing error on aerodynamic performance is discussed. The results show that the total pressure loss coefficient is sensitive to the leading-edge manufacturing error compared with the static pressure ratio, especially at high incidence. Specifically, manufacturing error of the leading edge will influence the local flow acceleration and subsequently cause fluctuation of the downstream flow. The aerodynamic performance is sensitive to the manufacturing error of leading-edge radius at the design and negative incidences, while it is sensitive to the manufacturing error of leading-edge angle under the operation conditions with high incidences.     

一种高光谱图像的双压缩感知模型

高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。     

非均匀环境下利用单个数据集的STAP算法

对非均匀环境下利用单个数据集的机载雷达空时自适应处理(SDS-STAP)算法进行了研究。针对现有单个数据集类空时自适应算法存在的问题,提出了一种基于对待测数据集进行空时二维滑窗处理的二维幅度相位估计(2D-APES)算法。该算法利用回波的统计信息,不仅放宽了算法处理器对于雷达系统阵元数与脉冲数选取的约束,而且能够有效抑制杂波及待测单元内的干扰,同时降低了处理器的计算复杂度。最后,仿真数据及实测数据实验验证了所提算法的正确性与有效性。     

空间科学任务协同设计论证平台

空间科学任务协同设计论证存在设计方案耦合强,数据一致性差,数据变更难,数据与流程脱节等问题.为了解决上述问题,建立了典型空间科学任务的多层数字化模型;采用图形化方式对论证流程进行建模,并建立流程与数据的映射关系;通过共享数据池的方式为多岗位用户提供多方案数据协同机制;采用消息总线对数据变更进行及时提醒;利用方案依赖关系矩阵来判别方案耦合关系,最终自动合并任务总体设计方案.作为一个分布式平台,空间科学任务协同设计平台采用Eclipse RCP和Spring技术架构,整合了Hibernate、工作流Activiti5等中间件,提供统一门户,支持多岗位、多任务、多方案、多版本的管理能力,提供论证流程监控、数据协同交互等功能.结合某空间科学任务论证验证了该平台的有效性.      

基于眼动数据的网络搜索行为预测方法

预测用户的网络搜索行为对改进搜索引擎和提升用户体验十分重要.现有大多数方法是基于用户的交互数据,如查询、点击和鼠标移动等.提出一种基于眼动数据的用户网络搜索行为预测方法.通过眼动实验,采集用户在网络搜索任务时的眼睛运动数据,将这些数据转化成两种数据格式:直方图和序列.直方图数据描述用户注意力的分布情况,序列数据呈现用户的扫视路径.使用4种学习算法对用户决策或用户意图进行预测,同时研究两种数据格式的性能.结果显示,两种数据格式均适合于预测用户决策,而序列数据更适合于预测用户意图.该结果表明,利用眼动数据能够有效预测网络搜索行为.      

一种改进的多点融合非均匀校正技术

针对空间宽幅相机在进行非均匀性校正过程中相机镜头与积分球输出口的相对位置发生变换后非均匀性校正精度下降的原因进行了分析,提出了一种改进的融合多点位置的非均匀校正新方法,即为了消除积分球的角均匀性和面均匀性的不足,采用获取多个位置的大量定标图像,融合求取平均值的方法得到校正系数来削弱这种影响,并进行试验验证分析。结果表明,多点融合的校正方法在积分球输出口光强不均匀、又无法固定相机与积分球相对位置的前提下,减少了积分球光强的不均匀性对系数可靠性的影响,相对辐射定标的非均匀校正精度得到大幅提高。