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位移-载荷随机复合控制技术通过控制飞机的整体移动以达到消除因试验件变形而产生的加载误差,从而有效地提高了试验精度,解决了试验中的一大难题。双点载荷差动监控技术通过对两个被动约束点的载荷差进行监控,解决了疲劳试验中全机悬空软约束状态下被动加载点的加载精度控制问题,保证了试件的安全,提高了被动加载点的加载精度。 相似文献
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Futron是美国一家涉及宇航和卫星领域的咨询公司,在全球宇航和卫星通信广播业界拥有大量用户,其决策支持方法和结论具有很高的权威。2006年6月9日,Futron发布了《未来10年卫星业务的需求分析》的报告,对卫星业务未来发展进行了预测和分析。现将该报告编译发表,供各位领导和专家参考。[编者按] 相似文献
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NASA可以接受和使用以现金、支票、汇票形式给予的礼金、捐赠或遗产捐赠,但是它们必须是主动提出的,捐赠时对其使用没有任何附加条件。但其接收和使用应符合1958年的国家航空航天法案及修正案、本指令、以及其它所有相关NASA指令、政策、步骤和指南。这些礼金不属于也不应联系到任何需要提供劳务或服务的合同或法律文件。 相似文献
8.
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。 相似文献
9.
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。 相似文献
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脑力负荷状态的准确识别对减少因作业人员无效脑力负荷导致的人因事故具有重要意义。针对人-机系统中作业人员脑力负荷客观评估问题开展了基于MATB-Ⅱ平台的3种不同脑力负荷水平下的航空情境实验,记录16名被试的NASA任务负荷指数(NASA-TLX)量表数据和脑电(EEG)信号,提出了一种基于脑电功率谱密度(PSD)和支持向量机(SVM)的个体脑力负荷评估方法。结果表明:随着实验设计脑力负荷水平增加,被试的主观脑力负荷得分显著提高(p<0.001),这表明该实验任务设计较好地诱发了低负荷、中负荷和高负荷情境。在此基础上,通过网格搜索法确定个体脑力负荷评估模型的统一优化参数,惩罚系数取3 000,核函数参数取0.000 1,模型测试正确率达到0.966 5±0.029 8,宏平均的受试者工作特征曲线下的面积(Macro-AUC)达到0.991 0±0.011 4。本文为作业人员脑力负荷状态的客观和准确评估提供了一种新的办法,为后期作业人员脑力负荷状态的实时判别提供模型基础。 相似文献