基于聚类分析和投影距离融合的航空发动机

针对类别判定时对类中个体信息挖掘不足的情况,提出1种新的类别判别方法,充分利用了某1类中各成员的信息,构造待测样本的投影距离,并以此作为分类标准.考虑单一分类标准的片面性,将滑油中金属变化量及变化率进行融合.取距离倒数作为融合参数,得到最终分类结果,从而判断航空发动机所处的性能状况.实例表明:对于测量参数存在小幅值随机噪声的情况,也能得到准确的分类结果,为发动机视情维修提供参考依据.     

TRIZ理论在航空发动机方案设计中的应用

从满足未来战斗机需求出发,将TRIZ创新理论及其解题工具引入到高推重比发动机方案创新设计中。针对高推重比发动机发展中的两个重要问题进行技术矛盾分析,由矛盾矩阵得到相应的矛盾解决原理(No.1分割原理和No.15动态特性原理),创造性地构建出可变涵道核心机驱动风扇的涡扇发动机概念方案,满足了未来高推重比涡扇发动机宽包线、长航时的技术特征要求。     

一种基于计算几何控制无量纲参数的叶片造型方法

应用目前先进的自由曲线理论,开发了一种新的叶片造型方法——B样条控制中线角叶型(BMAA)方法。分别选取准均匀B样条和贝塞尔曲线,实现了对叶型中线和厚度的方便、灵活控制;同时综合考虑方便性与实用性,选取四点控制参数进行设计。分别利用BMAA方法与原有定制叶型、任意中线方法,对某单级压气机进行设计,结果表明:对于超/跨声叶片设计,BMAA方法设计的叶片性能略优于定制叶型;与任意中线叶型达到的性能相当,但叶型控制便捷性和叶型光滑性优于任意中线叶型。     

双模态超燃冲压发动机对隔离段性能的需求分析

为研究双模态超燃冲压发动机的燃烧室一隔离段共同工作过程,分析不同模态下燃烧室对隔离段的性能需求,在基于集总参数方程的超燃冲压发动机性能计算模型的基础上,提出计算燃烧室一隔离段流量平衡的临界能量法,并编制相应的计算程序,实现双模态超燃冲压发动机各种模态的隔离段和燃烧室的流量平衡计算,计算在不同的模态下隔离段和燃烧室的一维流动参数,进而获得隔离段的性能需求,计算飞行马赫数4．0到7．0时的临近堵塞边界的最大供油量与隔离段最大激波链长度。结果表明：临界能量法正确有效,能完成燃烧室一隔离段流量匹配计算;高飞行马赫数下的堵塞模态的隔离段激波链长度较长,应作为隔离段的工程设计中所参考的重要因素。     

飞机产品客户化浅析

民用飞机是特殊商品,不同航空公司以及同一航空公司的不同发展阶段,由于其产品经营理念的差别,几乎每架飞机都是与众不同的,因此飞机产品客户化是航空公司和飞机制造商共同关注的话题。空客公司的民用系列飞机获得了世界的认可,其客户选型工作可以提供很好的参考。通过研究分析空客公司的客户选型相关工作,为我国大型客机客户化设计积累必要的技术储备和参考借鉴,并为我国大型客机产品客户化提出了研究方向。     

欠驱动船舶的光滑时变全局渐近镇定

研究了欠驱动船舶的镇定问题。首先,通过恰当的坐标变换将整个动态系统转换成级联结构的非线性系统;其次,利用backstepping使得最后要镇定的问题变成一个3阶链式无漂移系统的镇定;再次,设计了光滑时变的反馈控制律,使系统全局渐近稳定到期望的平衡点。文章的设计方法是系统的,采用的技术都是现有的一些方法,主要是Lyapunov分析、级联方法、backstepping和坐标变换。仿真结果表明了该方法的有效性。     

氦质谱检漏技术的研究与实践

在氦质谱检漏技术理论的基础上,采用了以微电脑为中心的自动控制技术,提高了氦质谱检漏仪的全自动操作智能化水平。180°非均匀磁场的实现,使离子聚焦更好。通过电子量程切换技术,减少了量程转换时间,扩大了测量范围,对高准确度密封性智能检测系统的实现进行了详细的研究与实践。     

QPS信号在大气空间中的衰减特性分析

量子定位系统（QPS）是一种高精度安全的定位技术。阐述了量子定位原理,重点分析了QPS信号在大气空间中的传输特性,得出不同波长在不同通信距离下信号的衰减,计算了一定波长不同能见度下实现QPS定位的通信距离。根据研究,可选择合适的波长以减小大气的吸收、散射及湍流对信号的影响,设计合适的卫星高度和基线长度提高其定位精度。所做的研究可为实际设计QPS定位系统提供理论参考依据。     

基于循环平稳约束的盲信号提取算法

 特定信号提取是通信信号处理中的重要问题。在约束独立分量分析方法的基础上提出了基于循环平稳约束的盲信号提取算法。该算法利用通信信号固有的循环平稳特性作为约束条件,结合独立分量分析的学习过程,同时完成特定目标信号的分离和选取,避免了经典独立分量分析方法提取“无关”源信号的过程。仿真结果表明,相比传统ICA算法,本文算法能有效提取目标源信号且提高了目标源信号的估计精度。     

基于时频矩阵非负分解特征的多视角SAR目标识别

针对多视角合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别问题,提出一种基于目标高分辨率距离像(High Range Resolution Profile,HRRP)时频矩阵非负分解特征提取和识别方法。该方法首先对SAR图像进行滤波预处理,得到相应的目标HRRP序列;然后采用匹配追踪时频分析方法计算得到目标HRRP的时频矩阵;应用非负矩阵分解技术分解时频矩阵,得到相应的谱矢量和时相矢量。基于分解得到的谱矢量和时相矢量提取时频域矩特征和稀疏特征。最后,应用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对这些时频特征序列建模及识别。采用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)计划公开发布的SAR目标数据库的实验结果表明,该方法不仅能有效降低时频域特征的维数,而且识别性能优于传统的时频域特征。