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飞机结构部件疲劳寿命预测技术研究被引量：4: 2011年; 为解决飞机结构部件疲劳寿命有效预测的难题,以实现视情维修,提升飞机的安全性与可靠性,本文以某型军用飞机某一关键结构部件———水平尾翼为具体研究对象,对其进行疲劳寿命预测技术研究。采用飞机结构疲劳寿命专用试验平台,对飞机水平尾翼进行长期疲劳寿命试验,得到疲劳寿命真实试验数据,运用模糊相关理论及强化函数,建立混合疲劳寿命预测模型,应用此模型对飞机水平尾翼疲劳寿命进行预测研究。试验结果表明,所设计的模型预测准确性较传统M iner模型有了很大提高,具有很好的工程实用价值。; 崔建国赵朋元董世良刘利秋石鹏谭峰; 关键词：混合模型水平尾翼

基于SK和LSSVM的飞机空气制冷机寿命趋势分析被引量：5: 2016年; 针对工程上所获取的飞机空气制冷机信息本身具有的不确定性等特点,提出了谱峭度(spectral kurtosis,简称SK)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,简称LSSVM)相结合的寿命趋势分析方法。首先,将寿命表征参量通过经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)分解为多个固有模态分量(intrinsic mode function,简称IMF),分别对多个IMF分量进行傅里叶变换,得到多个频谱,计算每根谱线的谱峭度;其次,通过谱峭度寻找到影响飞机空气制冷机失效的主要IMF分量,对其进行信号重构;最后,提取重构后信号的能量特征,创建最小二乘支持向量机寿命趋势模型,对飞机空气制冷机寿命趋势进行预测。通过对实际监测数据的分析和验证结果表明,该方法可以实现飞机空气制冷机寿命趋势分析效能,具有很好的工程应用价值。; 崔建国滑娇娇董世良崔霄齐义文蒋丽英; 关键词：最小二乘支持向量机

信息融合在飞行器智能健康诊断中的应用被引量：2: 2012年; 提出了一种基于经验模态分析(Empirical mode decomposition,EMD)和D-S证据相结合的飞行器健康诊断方法。该方法首先对由声发射传感器募集到的飞行器关键结构部件原始声发射信号进行EMD,得到多个内禀模态分量,选取内禀模态能量构建声发射信号的特征向量,并分别采用模糊神经网络、GRNN网络和Elman神经网络对提取出的特征向量进行分类,最后运用D-S证据理论进行决策融合,对飞行器的健康状态进行诊断。实验表明,运用此方法对某型号真实飞行器关键结构部件的健康状态进行诊断,可以得到很好放入诊断结果。与单分类器相比,采用D-S证据理论进行决策融合有效地提高了故障诊断的精度。; 崔建国张杰陈希成吕瑞蒋丽英; 关键词：D-S证据理论信息融合

基于遗传算法和ARMA模型的航空发电机寿命预测被引量：24: 2011年; 针对航空发电机剩余使用寿命难以准确预测的问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化的自回归与移动平均(ARMA)模型。运用航空发电机寿命专用试验平台,对某型航空发电机寿命进行长期试验,获取该航空发电机寿命相关数据。深入分析寿命试验数据,并对其建立ARMA模型。在此基础上,采用遗传算法对ARMA模型的阶数进行优化,分别采用ARMA模型与经遗传算法优化后的ARMA模型对航空发电机的使用寿命进行预测研究。结果表明,优化前后两种ARMA模型均可对航空发电机的使用寿命实现预测效能。优化前ARMA模型对航空发电机寿命预测的平均相对误差为4.33%;而经遗传算法优化后,ARMA模型预测的平均相对误差仅为2.26%,能更准确预测航空发电机的使用寿命,具有很好的工程应用价值。; 崔建国赵云龙董世良张红梅陈希成; 关键词：遗传算法 ARMA模型航空发电机

基于邻域粗糙集的航空发电机健康诊断方法被引量：8: 2012年; 提出一种基于邻域粗糙集和支持向量机相结合的航空发电机智能健康诊断方法。采用专业健康试验平台对某型战斗机的真实航空发电机进行试验,得到转速、负载、油压等大量表征发电机健康状态的监测数据。引入数据挖掘思想,采用邻域粗糙集理论对监测数据进行属性约简,将约简后的属性集输入给所设计的支持向量机健康诊断器,对航空发电机的健康状态进行了诊断研究。研究表明,该方法能够很好实现对某真实航空发电机的健康诊断,具有较高的推广应用价值。; 崔建国宋博翰董世良吕瑞蒋丽英李忠海; 关键词：邻域粗糙集属性约简支持向量机航空发电机

基于灰色理论的飞机结构疲劳寿命预测被引量：10: 2011年; 对飞机结构疲劳寿命进行预测研究,具有重要的军事意义与凸显的经济价值,本文以某型军用飞机关键结构部件——水平尾翼为具体研究对象,采用通过飞机结构疲劳寿命试验专用平台得到的水平尾翼疲劳寿命的真实试验数据,运用灰色相关理论建立非等间距GM(1,1)模型,应用此模型预测飞机结构部件的疲劳寿命,并通过试验对所建模型的准确性与有效性进行验证。试验表明,非等间距的GM(1,1)模型能准确地预测飞机结构部件的疲劳寿命,降低了GM(1,1)模型的预测误差,拓宽了GM(1,1)模型在飞机结构疲劳寿命预测领域的应用范围,具有很好的工程实用价值。; 崔建国巩俊杰董世良李跃中赵青; 关键词：水平尾翼

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国防基础科研计划(A0520110023)