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K均值聚类算法是聚类领域的方法之一,然而K均值聚类完全依赖欧式距离进行聚类,忽略了样本特征离散程度对聚类结果的影响,导致聚类边缘样本容易被误聚类,且算法易局部收敛,聚类准确率较低。针对传统K均值聚类算法的不足,本文提出了似然K均值聚类算法,对于每个聚类的所有样本考虑每个维度样本特征的离散程度信息,分别计算样本属于某一聚类的似然概率,能够有效提高聚类准确率。本文首先在人造数据集和基准数据集验证了似然K均值聚类算法的优越性,然后将其应用于涡扇发动机气路部件故障以及传感器故障的模式识别,验证了该算法在涡扇发动机故障诊断中的实用性和有效性。
翼身融合背撑发动机布局的动力短舱设计方法研究结果表明:提出的设计方法可以给出具有不同内外流气动特性、满足BWB背撑式发动机动力短舱多点设计要求的设计方案,巡航状态短舱外表面和全推力状态进气道马赫数可减小8.35%和11.81%,优化结果在推力和起飞侧风状态也具有良好的进气道性能;动力短舱安装状态消除了高速巡航飞行状态下短舱和机体之间的强激波和后体流动分离,低速大迎角状态机体外流能够为发动机提供均匀稳定的进气,进气道总压***系数满足设计要求。
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为了探讨船舶复杂柴电混合动力推进系统能量化管理控制策略,从而使船舶在航行过程中处于的工况下运行。以某船舶四机双桨混合动力推进系统为研究对象,对该系统的4种单机模式、6种PTI模式和2种并车模式的运行工况特点及其对应的能量流进行研究;提取船舶航行工况的特征参数并建立标准航行工况,运用所建立的航行工况模糊模式识别模型识别样本所属的航行工况,提出了基于工况识别的规则能量管理控制策略对船舶柴电混合动力推进系统能量进行统一管理和分配。在船舶航行过程中,利用上述方法实时对航行工况进行识别,从而通过切换离合器状态指令,使船舶在工况下航行以降低燃油消耗与减少排放。
