基于EMD和PSO-SVM的通用航空飞机燃油流量预测

作者： 马玉猛   来源： 滨州学院学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机   预测   燃油流量   粒子群算法   经验模态分解  

描述： 提出了一种EMD与SVM的组合预测模型，对通用航空飞机燃油流量进行预测。首先对数据缺失值与异常值进行处理，应用经验模态分解算法对燃油流量数据进行分解，得到各分量IMF,然后采用支持向量机对每一个分量进行预测。在预测过程中，采用PSO算法对支持向量机的参数进行优化，最后叠加各分量得到预测数据。采用通航飞机实际飞行数据进行验证，结果表明：该组合模型可以有效地预测燃油流量，准确率较高，其MSE可以达到0.254,高于传统的单一预测模型。

基于物理规划的航空保障多目标优化模型

作者： 史海庆   杨航   赵冬梅   来源： 计算机系统应用 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 功能框架   粒子群算法   多目标优化   物理规划   航空保障  

描述： 能力多目标优化方法,结合粒子群算法得到了满足设计者偏好的最佳航材备件方案.设计了航空保障能力系数的满意等级,构造了各优化目标的偏好函数和综合偏好函数,使整个设计过程更加灵活地反映决策者偏好,减轻大规模多目标

飞机舵机电液伺服系统智能PID控制方法研究

作者： 刘晓琳   苏杨   来源： 信息技术与网络安全 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： PID参数整定   电液伺服系统   智能控制   粒子群算法   蜂群算法  

描述： 针对飞机舵机电液伺服系统中PID控制器参数难以整定的问题,引入一种智能PID控制方法。该方法结合了粒子群算法和PID控制器的优点,并利用蜂群算法的选择策略对粒子群算法进行优化,适应

基于混沌PSO＿Elman网络的航空发动机基线挖掘

作者： 瞿红春   林文斌   许旺山   郭龙飞   来源： 中国民航大学学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 基线挖掘   航空发动机   粒子群算法   混沌   Elman神经网络  

描述： 为提高发动机基线的拟合精度,提出经混沌粒子群优化的Elman神经网络模型。利用混沌算法改进粒子群算法(PSO)的位置公式,以解决局部最优问题。利用非线性递减函数改进PSO粒子的速度公式,以解决收敛

基于协同进化粒子群算法的航空发动机多管路布局优化

作者： 于雷   来源： 电子设计工程 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   协同进化算法   粒子群算法   多管路布局   路径规划  

描述： 航空发动机外部含有多条管路,管路路径之间的相互干扰,影响着管路的整体敷设效果。针对多管路布局问题,以管路长度最小化和平滑度最优为优化目标,结合粒子群算法和协同进化思想,提出了一种基于协同进化粒子群算法

基于EMD和PSO-SVM的通用航空飞机燃油流量预测

作者： 马玉猛   来源： 滨州学院学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机   预测   燃油流量   粒子群算法   经验模态分解  

描述： 提出了一种EMD与SVM的组合预测模型，对通用航空飞机燃油流量进行预测。首先对数据缺失值与异常值进行处理，应用经验模态分解算法对燃油流量数据进行分解，得到各分量IMF,然后采用支持向量机对每一个分量进行预测。在预测过程中，采用PSO算法对支持向量机的参数进行优化，最后叠加各分量得到预测数据。采用通航飞机实际飞行数据进行验证，结果表明：该组合模型可以有效地预测燃油流量，准确率较高，其MSE可以达到0.254,高于传统的单一预测模型。

飞机框肋件自动制孔工艺路径优化算法

作者： 朱健   闫栋   赵鹏德   来源： 计算机时代 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 蚁群算法   飞机框肋零件   路径优化   粒子群算法   算法融合  

描述： 、菌群算法以提高全局收敛性。对某类典型框肋件孔群加工进行路径优化实验,仿真结果表明,优化后加工路线得到显著简化,空行程占比明显降低,刀具总行程比遗传算法缩短10.1%,比基本蚁群算法缩短9.9%,比遗传-模拟退火法缩短9.5。可见,框肋件自动制孔工艺路径得到明显优化。

面向航空信息网络的控制器可靠性部署方法研究

作者： 高航航   王翔   赵尚弘   彭聪   来源： 计算机工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 粒子群算法   航空信息网络   软件定义网络   网络可靠性   控制器部署  

描述： 在软件定义航空信息网络架构中，针对控制平面可扩展性问题提出一种多控制器部署方案，该方案包括集群域划分和域内部署控制器两个阶段。在集群域划分阶段，针对K-means算法初始聚心不稳定这一缺点，文中提出一种基于离散因子的改进K-means算法将航空信息网络划分为多个航空集群域；在域内部署阶段，以网络控制路径故障率最小为目标，采用一种离散粒子群优化算法对控制器进行部署，以此获得对网络的有效管控。仿真结果表明，本文所提方案在对航空信息网络合理划分的同时也保证了各控制器间的负载均衡，与其他部署方案相比，文中采用的离散粒子群优化算法能够有效地降低控制路径的故障率，为解决动态及大规模网络下的多控制器部署问题提供了一种新思路。

基于碰撞检测的舰载机甲板转运路径优化

作者： 王云翔   王海东   杨茂胜   范加利   来源： 指挥控制与仿真 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 路径优化   舰载机   粒子群算法   辅助决策   碰撞检测  

描述： 基于碰撞检测的舰载机甲板转运路径优化

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

作者： 林家泉   孙凤山   李亚冲   庄子波   来源： 航空学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机地面空调   能耗预测   飞机客舱   粒子群算法   Elman神经网络  

描述： 为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时，客舱能耗的预测精度，提出了一种IPSO(Improved Particle Swarm Optimization)优化Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析，得出了二者合理的取值范围，将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合，构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数，对其进行非线性的动态调节，并引入了变异因子，提出了一种跳出局部最优的策略，防止PSO陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中，与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升，该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据，对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。