基于民航团队旅客销售的预测方法分析

作者： 徐月芳   黄奇   来源： 复旦学报(自然科学版) 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 组合预测算法   支持向量机   BP神经网络   民航收益管理  

描述： 利用Matlab分别用后退的回归分析算法、BP神经网络算法、支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,为民航销售人员提供更加精准的预测信息,从而获得更高的航线收益.分析结果显示:后退的回归分析算法比常用的多元线性回归精准性提高,但是数据结果并不具有可靠性.神经网络算法、支持向量机算法和组合算法比常用的回归分析算法预测的精准度有了明显的提高.支持向量机算法预测精度相对神经网络算法稍低,但是却拥有更强的泛化能力.组合预测算法能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.

航空雷达信息融合系统的设计与实现

作者： 陈慧   来源： 北京邮电大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 信息融合   BP神经网络   卡尔曼滤波   航空雷达  

描述： 航空雷达信息融合系统的设计与实现

基于有限元方法的飞机壁板结构优化设计

作者： 姚福印   来源： 科技经济导刊 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 尺寸优化   有限元   整体壁板  

描述： 提出一种用于飞机结构设计前期确定壁板长桁与蒙皮主要参数的尺寸优化方法;利用大型有限元软件建立了机身局部有限元简化模型,分析得出初始参数状态下的应力计算结果;以蒙皮厚度和长桁截面面积为设计变量,应力

基于DYNAFORM对航空铝壳体进行折弯回弹有限元分析

作者： 张伯荣   赵连玉   卢燕超   来源： 制造业自动化 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 回弹   铝合金盒形件   有限元   折弯  

描述： 铝制壳体在航空航天领域的应用不断提升,进一步提高了航空航天飞行器的综合性能。高精度是航空航天制造业的研究重点和难点。铝合金结构件越来越呈现出大尺寸、薄壁曲面等复杂情况。所以,对航空材料进行折弯回弹分析有着重大意义。分析了加工中工件发生弯曲回弹的原因,阐述了影响因子,并对仿真结果进行了优化,对实际加工具有一定的指导意义。

基于有限元分析的航空器维修模式初探

作者： 陈俊逸   来源： 中国设备工程 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 双赢模式   有限元   民航维修   航空器  

描述： 有限元分析与航空器修理工作的有益结合能帮助现场工程师综合分析与优化现场修理工作。本文通过对实际修理问题的建模和仿真分析完成对修理工作及部件的优化,并在此基础上归纳总结出该维修模式的特点与目前存在的问题,提出未来有限元与航空器修理有益融合的双赢平台模式。

L162轻型飞机门框件拉深成形过程模拟分析

作者： 孙艳茹   来源： 科技与创新 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 坯料   ABAQUS   有限元   拉深成形  

描述： 基于abaqus软件,以沈飞公司制造的L162轻型飞机门框件为例,提出了应用有限元分析来预测拉深成形过程。设计了一次成形和二次成形两种方案、不同摩擦系数进行模拟,从分析结果可以看出,二次成形可以减小

某型飞机机身壁板滚弯成形仿真与试验

作者： 田园   来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 有限元   整体壁板   填充滚弯成形  

描述： 某型飞机机身壁板滚弯成形仿真与试验

基于ANSYS Workbench的A320飞机吊架振动特性分析

作者： 胡静   孙斌   张铁纯   芮亚年   来源： 中国工程机械学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 静力分析   吊架   ANSYS   Workbench   模态分析   振动特性  

描述： 为了研究典型航空发动机吊架的振动特性,选取A320飞机和CFM56发动机的飞发连接组合所用的吊架为建模原型.运用ANSYS Workbench软件,对其进行了静力学分析、模态分析,绘出了不同工况下

基于排列熵在航空轴承故障诊断中的应用及有限元分析

作者： 唐学来   来源： 辽宁科技大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 排列熵   ANSYS   滚动轴承故障诊断   模态分析   赫兹接触理论   热   应力耦合  

描述： 基于排列熵在航空轴承故障诊断中的应用及有限元分析

基于TMS320F2812的航空相机自动调焦系统

作者： 董伟   张俊民   桂美景   李晨光   来源： 电工电能新技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： BP神经网络   直流航空故障电弧   香农熵   小波包分解   故障频率段  

描述： 针对航空故障电弧持续时间短,电流强度小,检测极为困难等特点,提出在直流系统中基于小波包和BP神经网络的航空故障电弧的识别方法。首先搭建串联和并联故障电弧实验平台,采集线路正常和产生电弧情况下的电流信号;对电流信号进行三层小波包分解,根据求解到的总能量与总香农熵的比值,确定最佳的小波包基函数;利用每一频率段的能量与香农熵的比值确定航空故障电弧的特征频率段;然后提取特征频率段的香农熵作为故障电弧的特征量;最后利用LM算法优化的BP神经网络对故障电弧进行判别。结果表明,故障电弧的识别率达到95%以上。