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。

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。

我国航空运动产业发展研究

作者： 汪丽   来源： 体育文化导刊 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： 通过实地调查法、专家访谈法等,对我国航空运动产业发展进行研究。当前我国航空运动产业发展迎来四大机遇:产业政策利好,经济水平保障,低空空域开放,行业体制改革;面临四大挑战:管理观念陈旧,基础设施匮乏,空域孤岛严重,社会认知度低。提出促进我国航空运动产业可持续发展的对策:深化体制改革,强化政策保障;加强人才和基础设施建设,夯实产业基础;做好赛事培育,打造自主品牌;注重市场营销,优化消费环境。

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： 2020 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的航空发动机多管路布局优化方法。该方法将每根管路看作一个种群,种群内部采用粒子群算法进行独立进化寻找最优解,种群之间由协同进化思想通过选取优良个体构造小环境的方式来进行整体进化。在算法的迭代中,随机选择种群的进化次序,随着种群的不断优化使系统达到整体最优。采用罚函数法解决避障约束,采用近似测地线解决曲面敷管约束。最后基于MATLAB和Siemens NX平台进行仿真算例计算,结果验证了算法的可行性。

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： 2020 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,适应了飞机舵机电液伺服系统非线性动态控制环境的要求。实验结果表明,飞机舵机电液伺服系统智能PID控制方法能够达到系统控制性能指标要求,相较于传统PID控制器具有更良好的跟踪效果。

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： 2020 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,以解决收敛精度较低的问题。将该模型用于基线拟合,并与传统的误差反向传播网络(BP)、Elman网络、支持向量机(SVM)等模型的拟合误差进行对比。结果表明:在训练数据、测试数据、训练次数均相同的情况下,混沌PSO_Elman模型的拟合精度高于其他传统模型;当训练样本减少时,其拟合精度依然高于传统模型,证明该模型具有更强的学习能力。

基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断

作者： 曹愈远   张建   李艳军   张丽娜   来源： 振动.测试与诊断 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机   航空发动机   故障诊断   粗糙集   模糊聚类  

描述： 随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据离散化;然后,运用粗糙集的知识发现理论,在保持决策表的决策属性和条件属性之间的依赖关系不发生变化的前提下对决策表进行约简;最后,利用支持向量机适用于小样本数据处理的特性对样本进行学习得到最优超平面决策函数从而进行故障诊断。对航空发动机性能参数实例的验证结果表明,该方法对航空发动机故障具有较强的诊断能力,在不影响诊断率的基础上大大缩短了运算时间。因此,提出的算法具有较好的实用性和准确性。

基于模糊粗糙集和SVM的航空发动机故障诊断

作者： 曹愈远   张建   李艳军   张丽娜   来源： 振动.测试与诊断 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机   航空发动机   故障诊断   粗糙集   模糊聚类  

描述： 随着航空产业的发展,航空发动机故障诊断逐渐向智能化、精确化方向发展,针对这一趋势结合模糊聚类、粗糙集以及支持向量机理论,提出了一种航空发动机故障诊断方法。首先,运用模糊C-均值聚类算法将连续数据离散化;然后,运用粗糙集的知识发现理论,在保持决策表的决策属性和条件属性之间的依赖关系不发生变化的前提下对决策表进行约简;最后,利用支持向量机适用于小样本数据处理的特性对样本进行学习得到最优超平面决策函数从而进行故障诊断。对航空发动机性能参数实例的验证结果表明,该方法对航空发动机故障具有较强的诊断能力,在不影响诊断率的基础上大大缩短了运算时间。因此,提出的算法具有较好的实用性和准确性。