无铰旋翼变截面盒型梁桨叶气弹动力学多目标优化

基于有限元法建立了无铰旋翼变截面盒型梁桨叶的挥舞/摆振气弹稳定性优化分析模型,提出了多目标、多约束条件下的灵敏度分析方法,采用遗传优化算法(Non-dominated sorting geneti calgorithm-NSGA-Ⅱ),实现了盒型梁桨叶气弹稳定性条件下多约束、多目标优化.最后完成了实例模型旋翼桨叶的优化与对比验证,结果表明,在气弹稳定性、自转惯量和振动固有频率等多约束条件下,实现自转惯量提高到原来的1.147倍,桨叶重量减少5.74%～8.6%,应力减少29.6%～30.1%的多目标优化,优化性能良好.      

新型组合预测模型在空中交通流量预测的应用

民航运输业的快速发展使空中交通流量迅猛增加,如何准确预测未来的交通流量是关乎到行业资源高效分配、战略合理部署的一个重要问题。因此,国内外众多专家对空中交通流量的预测进行了大量研究．提出了诸多模型和方法。针对目前空中交通流量预测中存在的缺陷与不足,提出并建立了一种适用于民航的新型组合预测模型。将趋势外推法拟合的结果作为多元回归分析法的复合时间变量组,并利用主成份分析法实现了复合时间变量组与其他影响因素变量的有机结合,建立了趋势外推法和多元回归分析法的组合预测模型。以上海终端区的空中交通流量预测为例,借助SPSS数据统计软件进行研究分析,通过对预测结果的各项精度检验,与传统方法相比较,证实本预测模型的优越性。     

移动Ad Hoc网络中一种有效多址协议的性能仿真

基于有效竞争预约接入、无冲突轮询传输的思想,本文提出了支持节点移动性和多跳网络结构的依据用户妥善安排的多址接入(UPMA)协议,并使用网络仿真工具OPNET评估了它的多址性能。仿真结果表明,该协议显著提高了多跳网络的业务传输效率。     

Gram-Schmidt回归及在刀具磨损预报中的应用

多元线性回归是一种应用广泛的统计分析方法.在实际应用中,当自变量集合存在严重多重相关性时,普通最小二乘方法就会失效.为解决这一问题,利用Gram-Schmidt 正交变换,提出一种新的多元线性回归建模方法——Gram-Schmidt回归.该方法可实现多元线性回归中的变量筛选,同时也解决了自变量多重相关条件下的有效建模问题.将该方法应用于机械加工过程中刀具磨损的预报分析,有效地进行了变量筛选,并得到了解释性强同时拟合优度也很高的模型结果.      

基于空时DFT投影实现宽带信号二维角估计

 提出了一种基于空时DFT投影的宽带信号二维角估计算法. 该方法采用3个共面的均匀线阵,每一均匀线阵对宽带信号空间采样,然后进行空时二维DFT变换,在空时频率域对宽带信号进行投影变换,用MUSIC算法实现宽带来波信号方向余弦的估计. 利用3个方向余弦估值进行配对,然后求得来波的方位角和仰角估计. 该方法既保留了投影算法的优点,即不需要源的先验知识;不需变换矩阵和在低信噪比有好的性能,又避免二维谱峰搜索.仿真实验表明了算法是有效的.     

模糊优化在飞机总体设计中的应用

采用线性函数建立了飞机气动力与隐身一体化设计优化目标的满意度函数和约束的满足度函数,用综合加权法建立了多个目标的总满意度函数,研究了机翼平面外形参数和翼身融合参数的气动力/隐身一体化模糊优化设计,并与常规优化方法进行了对比;采用罚函数将约束优化转化为无约束优化,并用单纯形方法求解.     

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识,并结合粒子群算法,提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强,容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点,快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。     

基于隶属度和LMK-ELM的航空电子部件诊断方法

为提高航空电子部件模块级故障诊断精度，提出一种新的面向"软聚类"的局部多核学习（LMKL）-超限学习机（ELM）离线诊断方法。通过引入模糊C均值聚类对样本空间进行模糊划分，挖掘聚类内部多样性的同时，实现了对过学习的抑制；将模糊划分产生的隶属度信息融入LMKL-ELM的优化过程，运用基于初始-对偶混合优化问题的三步优化策略克服了局部核权重二次非凸的问题，在l₁-范数与l₂-范数约束下分别给出了相应的更新方法。将所提方法应用于某型机前端接收机，结果表明：与4种流行的多核诊断方法相比，该方法可有效避免漏警、抑制虚警，在l₁-范数和l₂-范数约束下，其诊断精度比其他方法的平均值分别提升了4.09%和5.13%。     

基于神经网络的多模态故障检测

研究了使用RBF网络进行多模态辨识的结构和其在多模态故障检测中的应用。在信号满足持续激励的条件下 ,状态估计误差渐进趋向于零 ,辨识器的参数估计能够达到满意的效果。使用多个神经网络辨识器 ,对一非线性系统的多模态故障检测进行了仿真研究     

旋转光楔散斑照相术

本文提出了动态散斑照的一种新方法－旋转光楔散斑照相术，文中给出了理论分析及实验结果。该方法不仅能在一张记录介质上记录物体动变形的各状态的多通道散斑图，而且用全场滤波分析时，能方便地同时给出所有通道上的物体变形信息，得到清晰的、高衬比的干涉条纹图。这种方法是利用旋转光楔照相机来实现多通道动态散斑记录，具有设备简单、用途广泛等优点。文中给出了实测结果，理论分析与实验结果是吻合的。