基于深度学习的日间逐小时地表PM2.5浓度反演

以长三角地区作为研究区域,提出了使用深度学习算法来实现主被动遥感数据结合反演地表PM2.5浓度的方法。基于MPL观测数据,使用雾霾层高度(HLH)替换了边界层高度(BLH)特征,对已有的基于气溶胶光学厚度(AOD)结合大气BLH来反演PM2.5浓度的算法进行了改进。为提高数据覆盖率,对研究区域内的MAIAC AOD进行了填补与评估。利用多种机器学习算法实现了日间逐小时的PM2.5浓度估算,模型验证相关性最高可达0.87。该方法能够为观测气候变化、应对大气污染提供有效帮助。     

一起发动机推油门转速不跟随故障分析

针对某架飞机飞行前试车检查出现发动机推油门转速不跟随现象,开展故障分析,确定故障的可能原因,最终准确定位故障并精准排除。     

多维对流通量重构方法的改进

为了研究多维对流通量重构格式中不同形式主方向对激波稳定性、压力场计算方面的影响,分别采用以笛卡尔方向、密度梯度及压力梯度作为主方向进行计算,对结果分析后发现,单纯依赖物理量梯度的主方向会造成压力等值线曲折的非物理解。为了消除这种非物理现象,采用一种基于压力函数的混合方式来确定主方向。单层及展向多层高超声速圆柱绕流问题模拟分析的结果表明:混合方式所确定的主方向不仅可以消除笛卡尔坐标系确定的主方向计算带来的红玉现象,同时还可以消除单纯的密度或压力梯度作为主方向所带来的压力场"zigzag"的非物理现象;通过与结构网格结果的比较表明:网格相关格式驻点处热流的相对误差为29.2%,而混合主方向确定方法所计算驻点热流相对误差只为4%,表明此改进方法计算得到的壁面热流是合理的。     

基于主成分分析法的地磁导航适配区域选择

地磁场信息量越大的区域,导航性能越好。借用数理统计和信息论中的概念,设定了多个评价地磁场信息特点的指标,并通过主成分分析法,排除了相关指标,得到综合指标值,客观、定量地分析了适配区的导航性能,从而选择最佳导航适配区。仿真表明,本文方法是一种选择地磁导航工作区的有效方法,选择的适配区导航误差小。     

基于极线几何的统计优化特征匹配算法

针对基于特征点的图像匹配中匹配数目不多以及重复结构下匹配较差等问题,提出了一种基于极线几何的统计优化特征匹配算法。利用正确匹配特征点之间满足对极约束的特点,从而可以减小特征点搜索区域,避免由于重复结构引起的误匹配对。首先使用一个小的特征点样本估计图像之间的基本矩阵,并利用它结合对极约束模型来引导特征匹配;然后利用基于特征点主方向和尺度信息的统计优化方法进一步消除误匹配,得到最终匹配结果。实验结果表明,该算法对图像的旋转和缩放变换具有良好的鲁棒性,匹配精度和数目有了很大提升,对于具有重复结构的图像匹配效果也较好。     

激励频段对航天器随机振动载荷的影响

在航天器随机振动等效准静态载荷计算中,高频因对随机振动载荷的贡献较小而可以被截去,但目前截止频率的选择还未有完全确定。为确定随机振动环境下的计算频段,文章设计了不同动态特性的组件进行不同截止频率的随机振动试验,并根据试验数据分析研究了不同特性组件在不同振动频段下应变的变化规律。研究结果认为,对于一般组件,随机振动的计算截止频率可取为组件主频率的1.5倍。针对非均匀输入加速度谱的随机振动载荷计算问题,文章提出分频段的分析方法。按3个基本频段计算随机振动载荷,分析得到了不同频段对总随机振动载荷贡献大小和规律,以及截止频率误差的影响因素和影响大小。算例表明,分频段法可以用于不同状态输入加速度谱的随机振动载荷计算。     

基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。      

空客A320系列飞机主起落架安全活门(49GA)预防性维修方案制定与专用设备研发

本文针对空客A320系列飞机主起落架系统常发故障之一进行了可靠性分析,对其中重要部件制定了预防性维修方案,并介绍了自主研发的专用测试设备。     

基于EM-KF算法的直升机主减速器剩余寿命预测方法

为解决间接状态监测数据下直升机主减速器剩余寿命预测难以估算的难题,提出了一种卡尔曼滤波和期望最大化算法相结合的剩余寿命预测方法.该方法可以根据不断更新振动信号特征值迅速且有效地估计出模型参数,进而预测不同运行时间主减速器的剩余寿命分布,最后对主减速器试验数据进行了案例分析.结果表明:该方法能够有效估计主减速器的剩余寿命分布,通过与主减速器剩余寿命准确值对比发现,剩余寿命准确值绝大多数落于剩余寿命预测值的95%置信区间内,表明该方法具有好的准确性,进而避免故障的发生.      

全电无人机主推进直驱永磁电动机热负荷研究

以全电无人飞机主推进直驱永磁电动机为研究对象,分析处于不同工况下主推进电动机热负荷特性.针对主推进电动机开启式结构特点,根据流体力学及传热学理论,建立强风冷却条件下流固耦合物理模型与数学模型,通过仿真计算不同热负荷、不同爬升角度时主推进电动机的温升,分析主推进电动机热负荷及温升随飞行工况的变化规律.对主推进电动机进行风洞与飞行试验.结果表明:热负荷为5500A2/(cm·mm2)时电动机最高温升为124K,与仿真值误差在2%以内,验证了理论分析正确性.无人机主推进电动机热负荷选取范围为3000~5500A2/(cm·mm2).