大型无人机主结构耐久性试验加载技术

为验证某大型无人机主结构的疲劳寿命是否满足设计指标要求，探寻主结构的疲劳薄弱部位，为结构设计改进及制造工艺改进提供试验依据，进行全尺寸主结构耐久性试验。针对该型号无人机先进布局设计及结构设计所带来的试验机约束、载荷优化、载荷谱编制、精确加载等试验加载方面的难点，进行相关试验加载技术的对比与分析以及新技术的系列验证，由此提出大型无人机主结构耐久性试验的多功能支持夹具设计、无人机机体结构载荷优化、综合载荷与扣重的载荷谱协调编制、新型拉压垫弹性体应用、作动筒专用扣重装置设计等新的技术。经过该试验机半倍疲劳寿命的阶段性试验验证，可以表明各项技术合理可行，稳定可靠，确保了试验正常运行。     

基于翼内双滑块的变质心飞行器设计、分析与飞行试验

变质心控制方式在极端条件飞行控制中具有突出的气动性能和操纵特性。提出了一种面向固定翼飞行器滚转通道变质心控制的新型双滑块控制策略，设计了可集成机翼翼梁内部的滑块运动控制装置，具有集成度高、机内空间利用率高、稳定性好等潜在优势。为此，设计了基于柔性齿条传动、齿轮减速器和大扭矩舵机的驱动装置，以及磁吸式的模块化滑块设计方案。通过飞行器操纵特性和气动特性分析，结果表明利用变质心操纵替代传统副翼，能够消除、降低传统舵面偏转引起的气动阻力。最后，制作了变质心飞行器原理样机，并完成了飞行试验，验证了方案的有效性和工程可实现性。     

纤维增强SiC陶瓷基复合材料加工技术研究进展北大核心CSCD

纤维增强SiC陶瓷基复合材料具有密度低、强度高、耐高温、抗氧化、耐腐蚀等优点,在航空航天及其他高温条件使用领域具有广泛的应用潜力。然而难加工特点制约了这类材料的广泛使用。由于存在硬度高、脆性大和各向异性特点,高精度低损伤加工成为其工程应用必须解决的关键技术之一。本文主要综述了近年来纤维增强SiC陶瓷基复合材料加工技术研究进展,综合分析了不同加工方法的加工原理、理论模型构建、工艺参数优化、表面质量控制与损伤形成机制等,讨论了当前存在的主要问题,对未来研究方向提出了发展与展望。     

基于飞行科目统计分析的严重谱编制方法

我国飞机的疲劳试验绝大多数采用均值谱,具有疲劳周期较长的缺陷,若采用载荷严重谱则可以大大缩短试验时间。为满足全机试验疲劳寿命评估的需要,响应国内外飞机强度规范的要求,以国内某教练机的起落数据为基础,将任务分析法与统计思想相结合,建立基于飞行科目统计分析的严重谱编制方法,整理和完善编谱流程,编制得到各飞行科目包含加权中值载荷谱,一倍标准差谱,两倍标准差谱,90%存活概率95%置信度的严重谱,以及所有科目的总严重谱。通过K-S检验方法验证了载荷损伤分布的合理性,并根据当量损伤计算的统计结果给出严重谱代表起落的选取方法。结果表明:此严重谱编制方法合理有效,得到的编谱结果符合严重谱特征,选出的代表起落能够代表各飞行科目不同严重程度的使用情况。     

基于深度强化学习的空海联合作战智能决策新方法（英文）

针对空海联合作战中多装备复杂作战场景不确定性高的难点，提出了一种基于深度强化学习的空海联合作战智能决策新方法。为了统一表示复杂网络的输入、输出及其对应关系，提出了综合利用感知机、深度长短时记忆网络及actor-critic结构的方法。针对策略网络学习过程中的不稳定性及近似策略优化算法的缺陷，提出了改进的近似策略优化算法；针对策略网络自学习过程中对手策略的易变性，提出了基于模型性能和模型多样性的新策略以对于基线策略模型进行选择。实验结果表明，该方法在空海联合作战决策中是有效和稳定的。在第四届中国指控学会兵棋推演专项赛中，本方法在百余轮与规则决策算法及人类的对抗中胜率达到97%，较规则决策算法提升20%左右。     

大开孔结构变角度纤维铺层优化设计研究

变角度纤维铺层能有效地增强结构刚度、减小应力集中，在很多领域得到广泛应用。本文对比了分区域设计直纤维铺层和变角度纤维铺层零件结构的优缺点，基于Patran的PCL语言开发出了纤维轨迹主应力法优化程序，以某飞机襟副翼复合材料层压板树脂传递模塑成形（RTM）支臂为例进行了纤维轨迹优化设计，分析了不同变角度纤维铺层数目和迭代次数对设计结果的影响，并和传统的分区域设计直纤维铺层模型进行了对比，得出了变角度纤维铺层能明显改善模型应变和位移的结论，且通过承载能力试验分析对比了分区域设计直纤维铺层和最外两层更换为变角度纤维铺层的RTM支臂的试验结果，得出了变角度纤维铺层能提高结构孔边强度和整体刚度的结论，验证了变角度纤维铺层的可行性及其优点。大开孔结构变角度纤维铺层优化设计对大开孔复合材料结构设计具有重要意义。     

含Al的SiC(N)陶瓷前驱体的研究进展北大核心CSCD

含异质元素Al的SiC(N)陶瓷前驱体的合成是制备高性能耐高温SiC纤维的关键步骤。本文综述了含异质元素Al的SiC(N)陶瓷前驱体的合成方法与表征结果及Al元素在陶瓷产物中的作用;并简要介绍了含Al的SiC(N)陶瓷前驱体应用,并对发展趋势和应用前景进行了展望。     

基于TSFFCNN-PSO-SVM的飞机起落架液压系统故障诊断

针对飞机起落架液压系统故障诊断精度低，深层故障特征提取困难的问题，提出了一种基于双路特征融合卷积神经网络（TSFFCNN）与粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）结合的起落架液压系统故障诊断模型。该诊断模型以起落架多节点压力信号作为输入，采用一维卷积神经网络（1DCNN）与二维卷积神经网络（2DCNN）并行多通道网络结构自适应提取深层特征信息，并在融合层将深层特征信息融合，通过优化后的SVM分类器对融合特征进行故障分类。为验证所提诊断模型的故障分类效果，基于AMESim搭建了典型飞机起落架液压系统仿真模型，构建了几种典型故障类型数据集。基于仿真数据的诊断结果表明，所提故障诊断算法精度能达到99.37%，能够有效实现起落架液压系统故障诊断；与其他智能算法对比，基于TSFFCNNPSO-SVM故障诊断模型具有更好的平稳性与可靠性，诊断精度更高。     

运载火箭双维度极性检查方法与应用

运载火箭接口极性设计及安装的正确性关系到型号的飞行成败,为确保运载火箭在设计及生产制造过程中的极性正确性,提出了一种对设计极性和安装极性进行双维度闭环检查确认的方法。本方法已在新一代大型运载火箭中实现了全箭接口极性全流程闭环检查确认,加强了极性设计状态和产品安装实现的闭环管控,确保了接口极性设计的正确和匹配。