空间光学遥感器主镜背部形状的选择

本文阐述了空间光学遥感器中主镜轻量化的必要性．对双凹、平背、单拱和双拱4种形状主镜在重力载荷下的变形进行了分析计算，得出了背部3点支撑方式下双凹主镜最优的结论，并进一步研究了3点支撑的双凹主镜面形变化RMS值随规一化支撑半径r／R的变化规律．     

基于SVR的导航传感器自适应野值检测方法

针对Lagrange插值法无法处理连续野值的问题，提出了一种基于改进支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的导航传感器自适应野值检测方法。该方法结合了支持向量回归利用小样本数据就能够准确建模和3σ准则计算简易的优点，利用支持向量回归在线建立舰船的运动模型对测量值进行实时预测，并利用3σ准则自适应地计算阈值，然后通过比较阈值与预测残差来判别测量值是否为野值点。该方法可以自动地学习舰船的运动趋势，建立舰船的真实运动模型，而且不受连续野值点的影响，能够在没有其他传感器辅助的条件下完成野值检测。海试实测数据表明，提出的方法对离散和连续的野值点均具有较好的检测效果，同时可以更好地估计传感器的真实测量值。     

基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

Multi-state autonomous drilling for lunar exploration

Due to the lack of information of subsurface lunar regolith stratification which varies along depth, the drilling device may encounter lunar soil and lunar rock randomly in the drilling process. To meet the load safety requirements of unmanned sampling mission under limited orbital resources, the control strategy of autonomous drilling should adapt to the indeterminable lunar environments. Based on the analysis of two types of typical drilling media (i.e., lunar soil and lunar rock), this paper proposes a multi-state control strategy for autonomous lunar drilling. To represent the working circumstances in the lunar subsurface and reduce the complexity of the control algo-rithm, lunar drilling process was categorized into three drilling states:the interface detection, initi-ation of drilling parameters for recognition and drilling medium recognition. Support vector machine (SVM) and continuous wavelet transform were employed for the online recognition of dril-ling media and interface, respectively. Finite state machine was utilized to control the transition among different drilling states. To verify the effectiveness of the multi-state control strategy, drilling experiments were implemented with multi-layered drilling media constructed by lunar soil simulant and lunar rock simulant. The results reveal that the multi-state control method is capable of detect-ing drilling state variation and adjusting drilling parameters timely under vibration interferences. The multi-state control method provides a feasible reference for the control of extraterrestrial autonomous drilling.     

装备保障系统配置管理模型

对装备保障系统分解结构进行了研究,分析了装备保障系统分解结构建立过程中的配置管理需求,抽象出了装备保障系统配置管理的范树模型,根据保障系统数据结构的特点建立了信息模型,利用统一建模语言(UML)中的活动图建立了保障系统配置管理的过程模型,并给出了基于飞机装备保障系统配置管理的实际简化案例,可以为保障系统自上而下的设计过程提供建模指导,对保障系统设计过程中多系列、多方案、多视图的繁杂产品数据配置过程进行有效的处理.     

基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测

为了提高对航空发动机性能趋势预测的精度，提出利用支持向量机方法来预测表征发动机整体性能的参数一性能综合指数。建立了基于支持向量回归的一步及多步预测模型，利用该模型对性能正常衰退及性能异常发动机的综合指数分别进行预测，并与自回归(AR)模型的预测值进行比较。结果表明，基于支持向量机的预测模型比AR模型的预测精度更高，其四步预测精度由80．56％提高到88．51％。因此该模型尤其适合中、长期预测。     

金属增材制造数据处理与工艺规划研究综述

金属增材制造数据处理与工艺规划是金属增材制造软件系统的核心,涵盖了金属支撑结构设计、模型切片以及路径规划等内容,决定着最终金属零部件的产品性能.从金属增材制造模型前处理出发,较为全面地概述了与之相关的多类型支撑设计和新型支撑优化等数据处理内容,针对金属增材制造数据处理中模型切片这一关键环节,分别从平面切片、自适应切片和...     

基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测

针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步～10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。     

AHPSO-SVM预测超声内圆磨削ZTA陶瓷的边界损伤

为解决普通加工方式易出现工程陶瓷边缘碎裂的问题,本文对超声内圆磨削工程陶瓷边界损伤预测系统进行了研究。在35 kHz轴向超声磨削与普通磨削两种条件下独立进行试验,运用支持向量机研究工艺参数与边界损伤影响规律,采用改进的粒子群算法优化支持向量机,建立采用混合核函数的AHPSO-SVM预测模型。研究结果表明,超声激励下试件边界损伤降幅为10.05%～21.23%,AHPSO-SVM预测模型MSE为0.378 4、平均相对误差为1.369 0%、30次适应度值标准差为0.020 2。相比于普通磨削,超声磨削可使ZTA陶瓷边界损伤值显著降低;建立的AHPSO-SVM模型具有较好的学习能力、泛化性能与良好的稳定性。     

航空四站气体保障过程的STAMP建模与STPA安全性分析

航空四站气体保障装备的可靠性在不断提高,而气体保障过程中的事故仍有发生,需要一种新的方法系统地去识别新的危险因素,从而提高系统的安全性。从控制的角度结合STAMP和STPA对航空四站气体保障过程进行安全性分析。首先,介绍STAMP/STPA的工作机理;然后,对航空四站气体保障过程构建STAMP模型,采用STPA安全分析方法对航空四站气体保障过程的安全性进行分析,识别不安全控制行为,对生成的不安全控制行为进行场景分析;最后,与事故树分析法(ATA)进行分析结果的比较,从而证实了该方法的优越性。结果表明:采用STAMP模型和STPA安全分析法可以更加全面地识别出不安全控制行为及其原因,更有利于保证航空四站气体保障过程的安全。