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关键词
- 联合作战中航空兵作战规划研究
- 作者： 常一哲 李战武 江洋溢 罗振宇 鞠明 赵刚练 来源： 火力与指挥控制 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空兵 粒子群算法 联合作战 作战规划
- 描述： 模型；在编码方式、搜索策略等方面对粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）作出了改进，用以求解规划模型；最后使用具体算例进行了仿真分析，结果证明，所提方法能够对联合作战中的航空兵使用进行合理规划。
- 基于NARX网络的航空发动机性能参数预测优化
- 作者： 刘超 熊静 来源： 农业装备与车辆工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据预测 航空发动机 粒子群算法 NARX神经网络
- 描述： 25，0.009 3,0.009 12。结果表明，所提出的基于粒子群算法优化NARX网络能够有效预测发动机性能参数，相较于传统NARX网络、传统BP神经网络和粒子群算法优化的BP神经网络，在预测准确度上有较大优势，为基于飞参数据进行发动机健康管理与监测提供了良好的数据支持。
- 联合作战中航空兵作战规划研究
- 作者： 常一哲 李战武 江洋溢 罗振宇 鞠明 赵刚练 来源： 火力与指挥控制 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空兵 粒子群算法 联合作战 作战规划
- 描述： 模型；在编码方式、搜索策略等方面对粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）作出了改进，用以求解规划模型；最后使用具体算例进行了仿真分析，结果证明，所提方法能够对联合作战中的航空兵使用进行合理规划。
- 基于NARX网络的航空发动机性能参数预测优化
- 作者： 刘超 熊静 来源： 农业装备与车辆工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据预测 航空发动机 粒子群算法 NARX神经网络
- 描述： 25，0.009 3,0.009 12。结果表明，所提出的基于粒子群算法优化NARX网络能够有效预测发动机性能参数，相较于传统NARX网络、传统BP神经网络和粒子群算法优化的BP神经网络，在预测准确度上有较大优势，为基于飞参数据进行发动机健康管理与监测提供了良好的数据支持。
- 基于PSO-ELM-Markov模型的中国民航碳排放达峰路径研究
- 作者： 邢健 李程 来源： 数学的实践与认识 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 民航碳排放 极限学习机 粒子群算法 情景分析法 Markov模型
- 描述： 根据《巴黎协定》,中国承诺在2030年以前中国的CO2排放量要达到峰值.民航运输作为交通运输的重要组成部分,其碳排放所占比例亦不断增长,准确评价当前民航碳排放减排实效,预判中国民航碳排放达峰路径,探索更加有效的环境保护和减排策略意义重大.论文根据IPCC发布的民航碳排放计算标准,测算历史民航碳排放量.通过梳理国内外文献,甄选出民航碳排放量的五大影响因子,以极限学习机为基础,多层次的对其进行改进,构建基于PSO-ELM-Markov模型的民航碳排放多变量组合预测模型.引入情景分析法,科学划分发展情景,预测不同发展情景下中国民航碳排放达峰路径.实证结果表明,多变量组合预测速度最快、精度高,适用于民航碳排放预测.不同情景仿真发现,在目前减排措施和强度下,中国民航很难为中国政府实现减排承诺做出应有贡献,但其减排承诺的兑现可在技术突破情景中实现.建议民航管理部门控制影响因子增幅,提升民航发展质量;探索先进制造工艺和高效飞行管理,提升燃油效率,保持民航运输适量且有序运行.
- 基于APSO-LSSVM的航空发动机轴承故障诊断及寿命预测
- 作者： 刘海瑞 武宪威 李鹏 钱征华 李锟 来源： 测控技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机轴承 支持向量机 主成分分析 轴承诊断 粒子群算法
- 描述： 航空发动机轴承在高速、高温、高载荷等极端工况下易发生机械故障，为了提前预警，提出了一种基于自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization, APSO)算法的最小二乘支持向量机(APSO Least Squares Support Vector Machine, APSO-LSSVM)对滑油系统中轴承磨屑进行在线监测的故障诊断及寿命预测。通过主成分分析法(Principal Components Analysis, PCA)对滑油磨屑信息进行降维处理，构建特征向量，并将特征向量输入APSO-LSSVM模型，对轴承故障状态进行分类并对轴承剩余寿命进行预测。结果表明：使用PCA可以保留数据样本99.9%的信息，同时还能极大地降低数据维度；与遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、灰狼优化(Grey Wolf Optimization, GWO)算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法的支持向量机相比，所提算法因采用了自适应调节粒子移动步幅，在进行轴承状态分类时准确率更高，分类正确率可达95.56%,同时在进行轴承剩余寿命预测时具有较好的准确度和泛化性。
- 考虑机场、航空公司与空管需求的机场群离场航班时刻优化
- 作者： 张兆宁 刘泽铧 来源： 科学技术与工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 权重线性递减 航班时刻优化 粒子群算法 航空运输 机场群
- 描述： 进行分析，使用MATLAB对模型进行寻优。结果表明优化后机场群内总延误时间由77 580 min减少至46 260 min,航空公司航班时刻调整总方差由447.076减少至63.141,管制员总调整量由
- 基于孔特征约束的飞机部件位姿优化方法
- 作者： 王青 郑飞 任英武 程亮 李江雄 柯映林 来源： 计算机集成制造系统 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 制造准确度 粒子群算法 装配误差 对接深孔 最优位姿
- 描述： Lagrange法结合粒子群算法进行求解,得到部件的最优位姿,使部件在满足制造准确度的同时对接深孔孔轴方向的偏差最小,满足装配的要求。通过在飞机数字化装配中的运用并与奇异值分解算法进行比较,验证了该算法的有效性。