基于LSTM的飞行器纵向可用过载预测方法研究

针对执行较长飞行任务的飞行器在飞行任务期间难以实时准确预测机动能力的问题，开展了基于长短期记忆(LSTM)的飞行器纵向可用过载预测方法研究。首先，对飞行器纵向过载相关参量进行了分析。然后，以纵向可用过载为性能指标，建立了基于LSTM网络的BP神经网络预测模型。预测模型的输入是一段飞行时间内可测量的飞行状态数据序列，输出是未来时刻的纵向可用过载。最后，基于某型飞行器建立数字仿真模型并开展了仿真验证及结果分析。研究结果表明，所提出的预测模型准确有效，可以帮助实现飞行器飞行性能的实时评估和预测。     

树脂基纤维复合材料在湿热耦合及载荷-湿热耦合环境下的损伤分析（英文）

研究了环氧树脂基碳纤维增强复合材料（EP-CFRP）在高低温-湿度-拉伸载荷耦合作用下的损伤情况。考虑了两个高低温循环间隔（[-40～40℃]/[-40～25℃]）、两种湿度条件（浸泡在水中/无水）和3个荷载水平（无荷载/30%极限荷载/60%极限荷载）以及它们之间的耦合效应。结果表明，这3个因素对EP-CFRP的耐久性均有显著影响。这些因素的耦合效应对抗拉强度的影响较大，而对拉伸模量的影响较小。树脂基体与纤维界面产生的微裂纹被证明是后期强度降低的主要原因。湿度和拉伸载荷的耦合效应促进了裂纹的膨胀，加剧了对EP-CFRP的损伤。基于累积损伤理论，采用非线性拟合方法标定了EP-CFRP在3因素耦合作用下的剩余强度损伤模型。