不确定条件下民航发动机维修工作范围决策

为降低民航发动机维修成本和提高修后性能,提出不确定条件下的发动机维修工作范围决策方法．将发动机各单元体各维修级别能够恢复的整机性能值表示为一个梯形模糊数,建立单元体性能恢复值分配优化的模糊机会约束规划模型;将模型的机会约束转化为清晰等价类,发现该模型和确定条件下的单元体性能恢复值分配优化模型具有相同的结构,能够采用确定条件下模型的求解方法进行求解;利用应用实例对提出方法进行了验证．结果表明:提出方法能够解决不确定条件下的发动机维修工作范围决策问题;模型机会约束的置信水平对决策结果至关重要,要综合考虑实现送修目标的风险和维修成本,确定合理的置信水平．     

航空发动机气路参数偏差值平滑处理技术

为保留反映航空发动机故障信息或操作状态信息的真实突变数据,提出一种离群点挖掘与类指数平滑算法相结合的数据平滑处理技术.采用基于统计学的滚动样本离群点挖掘算法进行离群点挖掘,对非离群点的突变数据采用基于权重分配的类二次指数平滑算法进行滚动平滑.以厂家系统输出的平滑值作为学习目标,以均方误差最小化为目标进行参数优化.采用所提出的平滑处理技术及十点平滑算法对偏差值进行平滑处理,并与厂家系统的原始平滑值对比可知,提出的数据平滑处理技术能够保留真实突变数据,同时实现发动机气路参数偏差值的合理平滑.     

Rolls-Royce发动机基线挖掘方法

采用基于核函数的多元非线性回归分析方法,对Rolls-Royce公司的发动机基线方程进行了求解,建立了标准化过程中的核函数和性能参数的偏差值模型.把厂家系统计算出的偏差值作为目标值,其他相关参数的测量值作为输入,采用高斯牛顿迭代法对该多元非线性方程组进行回归分析,能够迅速收敛,准确地求解出模型未知系数,经整理可得出准确的基线方程.通过比较自主基线求解的偏差值与厂家系统求解的偏差值可知,采用上述基线挖掘方法得到的基线方程模型精度能够满足实际应用的要求.     

一种液压随动支承机构

为解决登船客梯挂梯变形大的问题，提出了一种液压式随动支承机构，文章介绍了该装置的设计思想、工作原理等内容。     

港口用登船客梯浮动平台的设计与应用

为解决登船客梯与轮船对接问题，设计了一种液压式浮动平台装置。本文介绍了该装置的设计思想、工作原理等内容。实际使用效果表明，该平台装置可满足登船客梯与轮船对接的要求，且具有工作安全可靠、机构简单、成本低的特点。     

基于分式聚合过程神经网络的发动机气路参数偏差值预测

为解决航空发动机气路参数偏差值时间序列中突变值难以预测的问题,基于有理式函数具有更好的非线性逼近能力的理论,提出一种分式非线性聚合过程神经网络模型.该网络结构在隐层中存在一个过程神经元对偶层,通过分式非线性空间聚合的方式,分别实现信号对神经元的激励和抑制作用.根据采样点离散化的特点,采用离散Walsh变换对的内积运算替代积分算子,在简化计算过程的同时消除了数据拟合中的精度损失.采用基于离散Walsh变换LM算法进行网络训练,将训练好的模型应用在气路参数偏差值时间序列预测中.从预测结果可以看出,该模型对存在突变值的时间序列预测具有更高的效率和灵敏性.     

小波网络平均影响值的航空发动机自变量筛选EI北大核心CSCD

为了快速准确地实现发动机参数非线性自变量筛选,基于平均影响值的思想和小波神经网络学习能力强、收敛速度快、具有自适应性和容错性等优点,提出小波神经网络平均影响值的发动机自变量筛选方法。根据参数之间的关系特点,建立多参数连续小波逼近网络模型,并给出学习算法。仿真实例表明,该方法不但能够实现复杂的非线性变量筛选,而且对比其他非线性变量筛选方法,具有精度更高、速度更快的特点。