多元过程能力指数计算方法的比较研究

对有关多元过程能力指数的研究文献进行了简要梳理与分析,重点研究了4种多元过程能力指数的理论模型与计算方法,分析了4种方法各自的特点与不足,并利用一个经典实例对4种方法的测算结果进行了对比分析.     

包含初值或终值条件为驻值条件的非线性弹性动力学的变分原理

历史上为使初始条件为驻值条件的哈氏型原理曾在文献[1～2]中研究过。但文献[1]中仍要求末时刻位移变分为零;而文献[2]中的形式实为虚功原理。对于线性情形,文献[3]中给出了包括初始条件为驻值条件的哈氏型原理。本文给出非线性情形的结果,并推广其可用于终值问题。     

鲁棒故障诊断中特征结构配置的有关问题

讨论了用于故障检测的特征结构配置方法，给出了特征结构设计的必要条件。此外，还讨论对加权矩阵与增益矩阵的最优鲁棒设计问题，提出了一种直接的、降秩逼近的设计方案，指出了Ｐａｔｔｏｎ的设计方案有可能实现不了的原因，并举例给予验证。     

绿色物流内涵、战略价值与实施策略思考

绿色物流指在物流过程中抑制物流对环境造成危害的同时,实现对物流环境的净化,使物流资源得到充分利用。绿色物流不仅对环境保护和经济可持续发展具有重要意义,还会给企业带来巨大的经济效益。     

关于ОШКИН的一个定理

本文研究了全纯函数族的正规性,得到如下结果: 定理1 设为区域D上的一族全纯函数,n,k(k≥2)为两正整数,占为非零有穷复数,a_1(z),a_2(z),…,a_k(z)均在D内全纯。若对中每一个函数f(z)均有:(1)f(z)的零点重数≥k;(2)f~n(z){f~((k))(z)+a_1(z)f~((k-1))(z)+…a_k(z)f(z)}≠b,则在D正规。     

基于LDA的航线潜在价值挖掘模型

在分析了传统的主题模型后提出了一种基于LDA的航线潜在价值挖掘模型。该模型将旅客出行行为的分析划分成两个阶段,出行意图的确定及出行意图下航线的选择,并与旅客价值进行融合来挖掘航线的潜在价值。出行意图采用Gibbs sampling方法从旅客出行记录中获取,航线则在旅客确定出行意图后由出行意图的航线向量获得,旅客价值则结合出行中的舱位信息进行提取。在中国民航旅客订票数据集上的实验表明,本文模型在2010年和2011年两个数据集上获得的两组航线潜在价值序列比pLSI模型和senLDA模型获得的两组航线潜在价值序列都拥有更好的有序相关性,且在挖掘排名前5的航线潜在价值时,本文模型在该两个数据集上获得了两组完全一致的航线潜在价值序列,表明其在挖掘高潜在价值航线方面的优势。     

一种多级全固体运载火箭上升段自主制导方法

针对多子级全固体运载火箭在终端多约束下的耗尽关机制导问题,设计了一种基于“助推-滑行-助推”飞行模式的真空段自主制导方法。根据轨道动量矩守恒定律,推导出一种同时具有速度和位置矢量约束的定点制导算法(PA)。在PA理论基础上,建立了满足能量匹配的滑行轨道非线性方程组并降阶至一维迭代求解,解决了多级固定总冲约束的两点边值问题。蒙特卡洛仿真结果表明：该算法对固体运载火箭模型的参数偏差和不确定性具有强鲁棒性,并对多终端轨道任务(不同轨道高度和不同载荷质量)具有较强的自适应能力,因此该算法具有重要的理论意义和工程应用价值。     

基于高保真有限元模型失谐叶盘受迫响应的统计特性

采用极值理论分析失谐叶盘最大受迫响应的统计特性并应用于某压气机叶盘上。对失谐叶盘进行减缩建模,运用蒙特卡洛方法模拟响应计算,研究不同激励阶次下最大响应放大因子的分布特性。采用极值理论对最大响应放大因子分布进行统计学建模,以极大似然估计方法求解未知参数,进行分布拟合,并采用K-S(Kolmogorov-Smirnov)检验方法检验各分布函数拟合的好坏程度。对某压气机叶盘进行失谐响应统计特性分析,对比了7种分布函数对最大响应放大因子的拟合效果,结果表明:极值分布、二参数威布尔分布、正态分布、对数正态分布和伽马分布拟合效果较差;常用的三参数威布尔分布不如广义极值分布的拟合效果好。因此,说明广义极值分布更能准确地描述失谐叶盘动力响应的统计特性。      

基于序列工作点的航空发动机过渡态气路分析参数选择研究

为了降低由多工作点分析(MOPA)方法的平均效应所产生的气路分析(GPA)系统误差,提出了基于航空发动机过渡工作过程的序列工作点分析(SOPA)技术,并以此为基础提出了一种系统的气路分析参数选择方法。该方法利用连续小波变换对时间信号的增强解析能力,提取待求健康参数在备选测量传感器上的参数特征,实现了在传感器安装受限条件下必要测量参数的选择。通过对SOPA子系统矩阵进行奇异值分解(SVD),获得了在过渡工作过程中不同时间片段上的健康参数可辨识性。针对大涵道比双轴分排涡扇发动机的参数分析结果表明:通过对待求健康参数的敏感性输出信号进行小波分析所确定的最简传感器布局,具备对全部待求健康参数的可辨识性;而以时间片段矩阵的条件数作为判据评估SOPA子系统的参数辨识能力,能够有效地确定具有高可靠性的SOPA时间片段位置,保证了对发动机气路部件健康状态的估计精度。     

基于BP神经网络的飞行训练品质评估

为了弥补现有飞行训练品质评估系统存在的不足,本文提出利用飞行员生理信号和飞行操作参数来构建评估指标体系。建立了基于BP神经网络的飞行员飞行训练品质评估模型,通过已完成训练的网络的权值分布计算出各输入指标对最后评分结果的影响,并通过算例分析检验了该模型的可靠性。检验结果表明:经BP神经网络模型训练得到的结果和样本的专家评分基本吻合,选取的评价指标有效,该评估模型能够有效地将飞行员生理信号与飞行训练参数相结合,对飞行员的飞行训练品质进行评价。