题目：军用飞机结构健康监控数据处理方法与应用研究

作为飞机的载体，飞机结构的失效将导致飞机故障的发生，因此飞机结构的使用寿命决定着飞机的使用寿命，而实施飞机结构健康监控能够有效地把控飞机实际的使用情况。根据飞参数据建立关键结构的飞参-载荷方程，可以较为精准地计算和预计飞机结构的载荷与损伤，实现飞机结构健康更为精细化的管理。

本文针对飞机结构健康监控数据的数据特点，提出了完整的数据处理流程优化模型。从一维、多维两个方面提出具体的数据滤波拟合算法，并采用飞参数据对算法的拟合精度进行了对比验证。最后，在运用雨流计数法对已处理数据进行载荷分级后，采用定性和定量的方法浅析了飞机结构监控数据的实际应用。论文研究的主要内容可以概括为以下几点：

1. 飞参记录系统在采集数据过程中受到外界因素的影响必然导致数据的缺损和不正常跳动等情况。针对飞参数据的特点，文中提出有效的飞参伪数据检测和剔除方法，并对其进行同步化处理。然后，针对飞参数据中的环境噪声污染，提出一种基于多项式的双边滤波模型实现对飞参数据的平滑滤波处理，并提取出有效峰谷值数据。

2.由于与系统相关的多维飞参数据间存在着一定的函数关系，文中通过分析对比径向基函数神经网络和ELM—RBF神经网络对多维飞参数据的拟合情况，确定选用ELM神经网络为主要的多维飞参数据拟合模型。为了进一步提高数据拟合的精度，本文采用神经网络集成的方法，根据各单层神经网络的拟合误差结果，对其初次均等权重进行再分配后进行拟合，从而提高模型整体的拟合精度。

3.在对飞参数据进行处理后可以得到合理的飞参-载荷谱。文中采用雨流计数法对飞参-载荷谱进行分级统计。根据载荷的统计结果，通过对比飞机的载荷超越数曲线来分析飞机实际的受载情况和使用强度，从而实现对飞机损伤的定性分析。然后，根据相关材料力学理论，浅析了飞机机体结构的当量损伤计算方法。并针对关键的机体损伤指数m的选取，综合考虑多个关键部位因材料、结构形式与应力集中程度不同而具有不同损伤指数的情况，给出损伤指数选取方法。