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基于飞行数据的无人机平飞动作质量评价模型 被引量:7
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作者 滕怀亮 李本威 +2 位作者 高永 杨栋 张赟 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期2108-2114,共7页
针对无人机(UAV)操纵质量高低多依赖专家主观评判、不同飞行动作缺乏针对性评判标准的问题,建立了根据飞行数据客观评价无人机平飞动作质量的模型。首先通过建立平飞判别规则识别无人机飞行数据中的平飞动作数据段,然后根据布林通道理... 针对无人机(UAV)操纵质量高低多依赖专家主观评判、不同飞行动作缺乏针对性评判标准的问题,建立了根据飞行数据客观评价无人机平飞动作质量的模型。首先通过建立平飞判别规则识别无人机飞行数据中的平飞动作数据段,然后根据布林通道理论计算各平飞数据段内多个飞行参数的得分值,最后通过"熵权法"确定各参数的权重,进而得到反映不同无人机操控手平飞动作质量的指标数据。将一次四边平飞训练任务中4组不同无人机操控手操纵和1组无人机自主控制的飞行数据输入该模型,计算结果表明,模型可以较好地识别平飞动作并区分不同操控手平飞动作质量的高低,可以为无人机操控手的训练提供参考。 展开更多
关键词 质量评价 无人机 平飞动作 布林通道 熵权法
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基于主要状态识别的涡轴发动机载荷谱研究 被引量:2
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作者 滕怀亮 李本威 +2 位作者 韦祥 张赟 王永华 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2020年第5期144-150,240,共8页
针对涡轴发动机实际使用载荷与设计状态存在差别的问题,对实际使用载荷状态下涡轴发动机的复杂载荷谱进行了研究。基于某型直升机实际飞行数据,使用雨流计数提取了转速参数的循环幅值、均值、时间等信息,并依据小幅值转速循环峰谷值的... 针对涡轴发动机实际使用载荷与设计状态存在差别的问题,对实际使用载荷状态下涡轴发动机的复杂载荷谱进行了研究。基于某型直升机实际飞行数据,使用雨流计数提取了转速参数的循环幅值、均值、时间等信息,并依据小幅值转速循环峰谷值的分布规律,利用k-means聚类方法获得了涡轴发动机的5个主要工作状态,进而提出将发动机的载荷状态分类为包含主、次循环的11个典型循环类型。依据疲劳理论推导出等寿命线的转速表达形式,利用距离判别法将造成较大疲劳损伤的状态众多的大幅值循环判别归类为11个典型循环类型,进而得到涡轴发动机的模拟任务载荷谱。所建立的分类方法和模拟载荷谱可以为涡轴发动机及其零部件可靠性、耐久性研究提供借鉴,为涡轴发动机加速寿命试车等试验提供贴合实际使用载荷状态的输入条件。 展开更多
关键词 载荷谱 涡轴发动机 雨流计数 等寿命曲线 机器学习
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基于混合算法的涡轴发动机稳态性能仿真模型
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作者 滕怀亮 李本威 +1 位作者 钱仁军 董庆 《海军航空工程学院学报》 2019年第4期363-370,共8页
以自由涡轮式涡轴发动机为研究对象,建立了涡轴发动机的稳态性能仿真模型,提出了基于天牛须算法和N+1点残量法的求解发动机模型的混合算法(BAS-N+1混合算法),利用发动机台架试车数据对仿真计算结果进行了验证。结果表明,该稳态性能仿真... 以自由涡轮式涡轴发动机为研究对象,建立了涡轴发动机的稳态性能仿真模型,提出了基于天牛须算法和N+1点残量法的求解发动机模型的混合算法(BAS-N+1混合算法),利用发动机台架试车数据对仿真计算结果进行了验证。结果表明,该稳态性能仿真模型各参数的求解误差在3%以内。与PSO-N+1混合算法相比,BASN+1混合算法求解精度更高,收敛更快。BAS-N+1混合算法既保留了智能算法对初猜值误差的包容性,也拥有接近经典迭代算法的收敛速度和精度,能够实现涡轴发动机稳态仿真模型的高精度大范围快速收敛。 展开更多
关键词 涡轴发动机 稳态性能仿真模型 混合算法 天牛须算法 N+1点残量法
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基于PSO-NARX网络的涡轴发动机稳态模型辨识 被引量:5
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作者 董庆 李本威 +2 位作者 钱仁军 滕怀亮 张赟 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期250-257,共8页
提出一种基于粒子群优化算法-外部输入非线性自回归网络(PSO-NARX)的涡轴发动机稳态模型数据驱动辨识方法。构建涡轴发动机稳态模型,然后结合三点自适应判断法从直升机飞参数据提取发动机稳态时的数据,采用PSO-NARX方法对涡轴发动机稳... 提出一种基于粒子群优化算法-外部输入非线性自回归网络(PSO-NARX)的涡轴发动机稳态模型数据驱动辨识方法。构建涡轴发动机稳态模型,然后结合三点自适应判断法从直升机飞参数据提取发动机稳态时的数据,采用PSO-NARX方法对涡轴发动机稳态模型进行回归辨识。结果表明,辨识所得模型输出参数燃气发生器转速ng、发动机排温EGT和发动机扭矩T的最大相对误差分别为0.11%、0.26%和0.95%。辨识模型输出参数辨识结果很好地逼近飞参数据实测值且优于NARX、粒子群算法优化的前馈神经网络、粒子群算法优化的支持向量机方法所辨识得到的模型,精度和实时性均达到实际应用要求。 展开更多
关键词 涡轴发动机 粒子群优化算法 非线性自回归网络 稳态识别算法 数据驱动 模型辨识
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基于粒子群算法的涡扇发动机气路性能修正 被引量:1
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作者 宋汉强 钱仁军 +1 位作者 滕怀亮 闫思齐 《海军航空工程学院学报》 2019年第4期371-375,共5页
针对由于建模过程中条件简化及发动机零部件的差异性导致的发动机数学模型计算结果与整机性能实测数据偏差较大的问题,提出基于粒子群算法(PSO)的发动机模型修正方法,运用修正因子提高模型计算精度。将修正后发动机模型的计算结果与实... 针对由于建模过程中条件简化及发动机零部件的差异性导致的发动机数学模型计算结果与整机性能实测数据偏差较大的问题,提出基于粒子群算法(PSO)的发动机模型修正方法,运用修正因子提高模型计算精度。将修正后发动机模型的计算结果与实测数据对比,结果表明:运用PSO算法对模型进行的修正能够显著提高模型的精度,修正前模型计算值与实测值的最大误差达4.85%,修正后最大误差只有0.97%,修正效果良好,且涡轮等后端部件比压气机等前端部件精度提高更为明显。 展开更多
关键词 涡扇发动机 部件级模型 模型修正 粒子群算法
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