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公开(公告)号：CN113371175A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110715226.X
申请日：2021-06-26
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明公开了一种固定翼察打一体无人机模型及其设计方法，所述模型包括机身、机翼和尾翼，所述机翼为单梁式结构，包括相互连接的机翼翼梁和机翼翼肋，机翼通过翼身连接件和紧固螺栓与机身可拆卸连接，所述尾翼为对称翼型，其通过尾翼碳管与机身的尾端可拆卸连接；同时通过固定翼察打一体无人机模型设计方法确定了起飞重量最大为2.5公斤的低成本固定翼察打一体无人侦察机的整体设计参数和设计指标，同时设计出了固定翼察打一体无人侦察机的具体模型，本模型具有能够获得良好的低速气动性能、减少机翼尾流影响的同时有效利用螺旋桨滑流以提升尾翼气动效率的特点。
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公开(公告)号：CN116842750A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310872366.7
申请日：2023-07-16
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06F30/20 , G06F17/10 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种无失效威布尔情形下基于双修正多层Bayes的可靠度点估计方法。本发明用于提高威布尔分布特性产品在可靠性试验中无失效数据的可靠度估计精度，包括以下步骤：S1、建立无失效数据模型；S2、根据样本检测数据特性，确定先验分布，利用双修正多层Bayes估计各时刻失效概率；S3、在获得失效概率后，利用加权最小二乘法和威布尔分布可靠度函数得到参数估计值和可靠度曲线，从而得到各时刻可靠度的估计值。本发明在多层Bayes的基础上，结合Bayes修正理论，通过修正失效概率上下限来减小估计误差，相较于主流估计技术，能有效将参数估计的相对误差控制在10％以下，提高整体可靠度估计精度，且步骤简单清晰。
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公开(公告)号：CN112464573B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202011461027.2
申请日：2020-12-11
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于可靠性优化技术领域，公开了一种试变异粒子群优化方法、系统、计算机设备、介质及应用，基于PSO算法，分别设计直接位置更新策略和试变异策略；通过复杂测试函数的验证和比较，证明DTSPO方法设计的合理性，以及方法拥有的优异的全局寻优能力。本发明通过设计直接位置更新策略和试变异策略，有效维持了种群的多样性、探索和开发的平衡，提升了获得全局最优解的概率；通过9种复杂测试函数的验证和比较，证明了DTSPO方法设计的合理性，以及算法拥有的优异的全局寻优能力。比较结果证明，本发明所提的DTPSO算法能够为可靠性优化等实际应用提供有效的技术支撑。
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公开(公告)号：CN115808175A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211540981.X
申请日：2022-12-02
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了基于分段随机和角度随机算法的无人机三维航路规划方法，包括步骤S1.等分无人机航路，得到等分后在水平投影平面上的分段点坐标；S2.初始化航路上的构造航路点坐标、以及填充航路点个数及坐标，确定初始航路；S3.判断初始航路是否存在航路点在障碍区内；S4.确定移动航路点，形成避障航路；S5.计算避障航路的适应度值，对不满足约束要求的解赋予惩罚系数；S6.利用非关联迭代更新方式进行种群更新，输出种群的最优解Ropt；S7.对迭代输出的最优解Ropt进行平滑，输出最佳解Rbest；本方法通过对航路进行避障、平滑等处理，能够提升无人机航路规划质量，保障无人机执行任务的安全性和高效性，具有航路规划准确率和安全性高的特点。
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公开(公告)号：CN111999062A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202011019139.2
申请日：2020-09-24
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明公开了一种载荷谱加载的关节轴承损伤评估试验装置，属于轴承测量领域，解决了现有技术中缺乏对关节轴承高高原环境真实模拟的试验的问题，其包括：用于与关节轴承固接的音圈电机，所述音圈电机与关节轴承之间通过直线运动轴固接，所述直线运动轴的一侧设置有位移传感器，所述直线运动轴与关节轴承之间设置有载荷传感器，所述音圈电机、位移传感器和载荷传感器均与计算机控制系统连接；本发明实现特定载荷谱的关节轴承损伤评估试验，从而更真实的模拟直升机的飞行工况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111582510A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010400535.3
申请日：2020-05-13
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明属于智能识别技术领域，公开了一种基于支持向量机的智能识别方法、识别系统及民航发动机，利用自适应变异的粒子群优化算法AMPSO对核参数和惩罚因子进行优化，得到基于AMPSO优化的SVM；通过测试函数来验证不同的PSO改进算法的寻优性能。本发明将支持向量机作为发动机损伤智能识别的方法；为保障SVM可靠稳定的识别性能，本发明还提出利用自适应变异的粒子群优化算法对核参数和惩罚因子优化，通过增强种群的多样性，平衡探索和开发能力，自适应变异策略能提升了PSO的全局寻优能力，从而实现对SVM参数的优化，提高了SVM在发动机损伤类型识别中的准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN116341116B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202310327597.X
申请日：2023-03-30
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06F30/15 , G06F30/17 , G06F119/14 , G06F119/02 , G06F119/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种起落架减震器适航诱导设计方法、系统、设备及介质，涉及减震器技术领域。所述方法包括：确定减震器的适航要求；根据适航要求和预设运行环境工况进行减震器外载荷计算，确定减震方式相关数据；减振方式相关数据包括减震数据和减震零部件；根据减震方式相关数据构建减震器三维实体模型；减震器三维实体模型包括依次连接的扩展层和应用层；扩展层用于存储减震方式相关数据对应的标识索引；应用层用于根据标识索引更新模型配置；根据减震器三维实体模型进行适航验证，确定减震器适航标准。本发明能够结构化减震器适航要求，提高减震器适航性。
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公开(公告)号：CN116341116A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310327597.X
申请日：2023-03-30
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06F30/15 , G06F30/17 , G06F119/14 , G06F119/02 , G06F119/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种起落架减震器适航诱导设计方法、系统、设备及介质，涉及减震器技术领域。所述方法包括：确定减震器的适航要求；根据适航要求和预设运行环境工况进行减震器外载荷计算，确定减震方式相关数据；减振方式相关数据包括减震数据和减震零部件；根据减震方式相关数据构建减震器三维实体模型；减震器三维实体模型包括依次连接的扩展层和应用层；扩展层用于存储减震方式相关数据对应的标识索引；应用层用于根据标识索引更新模型配置；根据减震器三维实体模型进行适航验证，确定减震器适航标准。本发明能够结构化减震器适航要求，提高减震器适航性。
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公开(公告)号：CN111582510B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010400535.3
申请日：2020-05-13
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明属于智能识别技术领域，公开了一种基于支持向量机的智能识别方法、识别系统及民航发动机，利用自适应变异的粒子群优化算法AMPSO对核参数和惩罚因子进行优化，得到基于AMPSO优化的SVM；通过测试函数来验证不同的PSO改进算法的寻优性能。本发明将支持向量机作为发动机损伤智能识别的方法；为保障SVM可靠稳定的识别性能，本发明还提出利用自适应变异的粒子群优化算法对核参数和惩罚因子优化，通过增强种群的多样性，平衡探索和开发能力，自适应变异策略能提升了PSO的全局寻优能力，从而实现对SVM参数的优化，提高了SVM在发动机损伤类型识别中的准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN112464573A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011461027.2
申请日：2020-12-11
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06N3/12 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于可靠性优化技术领域，公开了一种试变异粒子群优化方法、系统、计算机设备、介质及应用，基于PSO算法，分别设计直接位置更新策略和试变异策略；通过复杂测试函数的验证和比较，证明DTSPO方法设计的合理性，以及方法拥有的优异的全局寻优能力。本发明通过设计直接位置更新策略和试变异策略，有效维持了种群的多样性、探索和开发的平衡，提升了获得全局最优解的概率；通过9种复杂测试函数的验证和比较，证明了DTSPO方法设计的合理性，以及算法拥有的优异的全局寻优能力。比较结果证明，本发明所提的DTPSO算法能够为可靠性优化等实际应用提供有效的技术支撑。
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