某型涡轮轴发动机稳态气路故障诊断方法

本文是涡轮轴发动机稳态气路故障诊断方法研究的结果。根据监控功能要求 ,应用气路参数分析法 ,确定反映部件性能参数变化的测量参数 ,建立故障诊断模型 ,探讨分别应用 6个和 4个测量参数诊断气路部件故障的方法     

直升机涡环状态试验数据处理研究

采用神经网络误差反向传播算法,以旋翼涡环状态试验数据为基础,研究了桨叶负扭度对直升机涡环状态特性的影响,分析了负扭度变化对旋翼扭矩、拉力平均值及脉动幅度的影响。计算结果表明,神经网络模型能够准确预测桨叶负扭度对直升机涡环状态的影响。     

高焓风洞中钝体近尾流红外辐射测试技术

介绍在JF-10氢氧爆轰驱动高焓激波风洞中开展再人流场红外辐射测量的实验技术。风洞试验状态的驻室总压为19．6MPa，驻室总温为7920K。实验以球头钝锥体为试验模型，测量其近尾流红外辐射能量通量的横向分布。测量采用插入式锑化铟多元红外成像系统，波段范围为2．27-6．0μm。试验数据呈现明显的规律性。试验结果表明：利用这一测量技术能够提供高焓条件下有较高空间分辨率的、较为准确的红外实验数据。     

超长大直径钻孔灌注桩桩端承载力研究

阐述了超长大直径钻孔灌注桩桩端承载力的影响因素,包括施工工艺、深度效应和尺寸效应等。分析和对比了目前国内常用的各规范所采用的计算方法。文中算例的计算结果表明,对于同等条件的桩,各规范的计算结果相差较大。采用自平衡试桩法获得了几个重大工程的超长大直径钻孔灌注桩的桩端承载力的实测值。将工程实例的测试结果与各规范的计算结果进行对比,证实了目前规范的计算方法不尽合理。目前各规范中桩端承载力的计算方法是在针对小直径的中短桩的研究基础上建立的。如今,大型桥梁工程中普遍采用超长大直径钻孔灌注桩的情况下,对其桩端承载力的计算应当进行相应的调整,使设计更为合理。     

DLC涂层硬质合金微钻的制备及其切削性能

在硬质合金微型刀具加工高硅铝合金等难加工材料时,通过采用改进的热丝CVD装置开展了DLC涂层硬质合金微钻制备工艺优化,得到了最优沉积工艺,并配合高速加工高硅铝合金(Si15%)材料微小孔钻削性能对比试验,分析了刀具的磨损机理.结果表明:两步预处理方法适合复杂形状硬质合金衬底的预处理方法.钻削高硅铝合金时,DLC涂层具有低摩擦系数和高耐磨损特性,同等切削条件下,涂层微钻的切削寿命比未涂层硬质合金微钻提高了10倍.     

再入飞行器复杂结构随机振动响应分析研究

本文用MSC／NASTRAN软件对再入飞行器复杂结构轴向随机振动试验和横向随机振动试验进行了响应分析，并与试验测量结果进行了比较，两者基本相符：加速度响应均方根值预示误差小于30％（轴向随机振动响应分析）和50％（横向随机振动响应分析）。本文采用的飞行器复杂结构随机振动响应分析方法和技术途径得到试验验证。     

双臂机器人协调动力学及其优化

通过引入“虚铰”概念，将双臂机器人协调动力学问题统一归结为约束多体系统的动力学问题。利用子系统牛顿－欧拉递推法获得的单臂机器人的动力学方程以及静力传递与速度传递间的对偶关系，很方便地导出了双臂机器人的动力学方程与回路约束方程，回路约束方程的建立无需增加额外的计算。此外，文中还对双臂机器人协调动力学的求解及其优化问题进行了讨论，最后以一搬运双臂机器人为例进行了动力学的计算机辅助优化，获得了令人满意的结果。文中所得结论对双臂机器人的设计与控制均具有一定的参考价值。     

三维CT图象自动分割法

计算机断层扫描图象（ＣＴ）和核磁共振图象（ＭＲＩ）是诊断疾病和制定治疗方案与手术方案的主要依据之一，而分割ＣＴ和ＭＲＩ图象是定量分析其平面与三维信息的关键之一。本文先采用三维自适应滤波，在保留图象细节的前提下滤除高斯分布噪声和脉冲噪声，然后根据ＣＴ或ＭＲＩ各断层多阈值二值化图象采用区域自动增长算法实现了三维ＣＴ图象和ＭＲＩ图象的自动分割。最后给出了腹部ＣＴ图象的分割结果，该方法分割精度高，速度快，具有广泛的临床应用价值     

基于遗传算法的快速成型分层方向优化设计

快速成型制造技术具有高度的柔性和灵活性,应用前景广泛。快速成型分层方向的选择,对于零件的制作精度、成型时间及制作成本有着重要影响。目前常见的分层方向算法往往顾此失彼,为了尽可能同时满足这3个单目标模型的最优化,本文提出将均匀设计、正交设计与遗传算法相结合作为求解多目标优化的新方法,可用较少的计算量求得分层方向的最优解。实验结果表明,改进后的算法有效,在迭代次数和所用时间上远远优于目前常用的基本算法。     

遗传算法设计梯度子实现优化的图象边界检测

计算机图象处理技术可广泛应用各种图象测试、模式识别和计算机视觉等领域，而图象边界检测是计算机图象处理的最基本和最低层的步骤之一。由于噪声的干扰和图象光照不均匀等因素的影响，目前的图象边界检测方法还不能有效地检测出各种不同模式的边界。本文提出了一种基于遗传算法和灰度梯试算子的图象边界检测法，通过对样本图象的训练，设计对训练样本模式最优的灰度梯度算子，增加了对噪声的抗干扰能力，并且使被检测出的边界更准确。