基于改进支持向量机回归的非线性飞机结构载荷模型建模

作者： 唐宁   白雪   来源： 航空工程进展 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机结构载荷   支持向量机回归   粒子群优化算法   SMO算法  

描述： 为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的SMO算法及粒子群模型参数

基于改进支持向量机回归的非线性飞机结构载荷模型建模

作者： 唐宁   白雪   来源： 航空工程进展 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机结构载荷   支持向量机回归   粒子群优化算法   SMO算法  

描述： 为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的SMO算法及粒子群模型参数

飞机结构载荷测量虚拟电桥应变计算方法

作者： 唐宁   白雪   来源： 现代机械 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 虚拟电桥   飞机结构载荷   应变法   有限元法  

描述： 在应变法飞机结构载荷测量中,应变电桥在飞机结构上的布置方式是载荷准确测量的关键影响因素,但随新结构及新材料在飞机设计制造中的应用,采用飞行器结构力学方法对受载结构定性分析以确定应变电桥布置方案的方法

飞机结构载荷测量虚拟电桥应变计算方法

作者： 唐宁   白雪   来源： 现代机械 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 虚拟电桥   飞机结构载荷   应变法   有限元法  

描述： 在应变法飞机结构载荷测量中,应变电桥在飞机结构上的布置方式是载荷准确测量的关键影响因素,但随新结构及新材料在飞机设计制造中的应用,采用飞行器结构力学方法对受载结构定性分析以确定应变电桥布置方案的方法

基于支持向量机回归的航空装备故障预测

作者： 郝万亮   边英杰   申献芳   郑金磊   来源： 直升机技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机回归   航空装备   故障预测  

描述： 针对航空装备保障领域样本数量小、故障数量难以预测的问题，提出了一种基于支持向量机回归的航空装备故障预测模型。介绍了支持向量机回归的基本原理；阐述了线性回归和非线性回归的模型；以实际故障数据为例，对

基于机器学习模型的民航客流预测仿真研究

作者： 刘夏   邱钊   陈焕东   陈明锐   来源： 软件 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 多元回归   支持向量机回归   ARMA改进   神经网络  

描述： ,运用了多元回归模型、支持向量机回归模型、ARMA改进模型、神经网络RBF模型对航线数据进行了数据拟合。经验证,上述四个模型的平均绝对误差分别为5.27%,7.61%,5.07%,3.34%,模型预测精度较高,可以用于客流预测研究。

基于EMD-PSO-UKF的飞机升降速度算法研究

作者： 吴元刚     倪茂     陈捷   来源： 测控技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 无迹卡尔曼滤波   粒子群优化算法   经验模态分解   升降速度  

描述： 基于EMD-PSO-UKF的飞机升降速度算法研究

基于POD/PCE/Kriging模型的航空发动机高维多目标优化

作者： 马跃   郭明明   孙博伦   田野   宋文艳   乐嘉陵   来源： 航空动力学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 代理模型   粒子群优化算法   POD/PCE/Kriging模型   多目标优化   航空发动机燃烧室设计  

描述： 均根误差分别为0.006 3%和0.122 7%。对设计变量参数开展寻优，并对获取的Pareto最优解集进行了分析，为满足性能指标的先进航空发动机燃烧室设计提供了物理见解，可以快速准确获得满足最优性能的设计参数，缩短航空发动机的研制周期。

基于SSA-PSO-BP神经网络航空壁板装夹变形预测研究

作者： 刘红军     邵泓斌   来源： 机床与液压 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 粒子群优化算法   麻雀搜索算法   BP神经网络   ABAQUS仿真   航空壁板变形预测  

描述： 粒子群优化算法(PSO)将BP神经网络的初始权值和阈值进行初次优化，再选取收敛速度快、全局寻优能力强的麻雀搜索算法(SSA)对权值和阈值进行二次寻优，从而建立SSA-PSO-BP神经网络航空壁板装夹变形

PSO的航空发动机min-max控制器参数优化设计

作者： 朱日兴   吴国洪   来源： 电光与控制 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   粒子群优化算法   min   max选择策略   燃油消耗量   过渡态响应时间  

描述： 为提高发动机过渡态性能且提供限制保护，通常采用min-max燃油选择策略，该策略困难之处在于控制器增益的整定过程，为此提出了基于粒子群优化(PSO)算法的控制器增益整定方法。min-max燃油选择控制器增益参数的整定过程被转化为一个数值优化问题，优化的主要对象是过渡态控制器和限制保护控制器的增益参数。在该数值优化问题中，目标函数被设计为加权过渡态响应时间和加权燃油消耗量的总和。仿真结果显示，此方法不仅改善了过渡态性能，而且能够提供限制保护，证明了该方法的有效性以及优越性。此外，进一步分析了目标函数中加权因子对发动机响应时间和燃油消耗量的影响，并绘制了三者之间的平衡关系图，在发动机设计时，可据此作为参考依据来选择加权系数。