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61.
介绍了用一甲肼浓缩采样采集空气中三肼混合气体,用分光光度法分别测出肼、一甲肼和偏二甲肼各组分的含量。测定结果通过标准气验证,相对误差小于17%,各组份回收率均大于80%。本方法适用于空气中低浓度三肼废气的测定。 相似文献
62.
63.
压电-光纤综合结构健康监测系统的研究及验证 总被引:2,自引:0,他引:2
以某型无人机机翼盒段试验件为对象,进行了压电-光纤综合结构健康监测系统的研究。自主研发了国内首台集成压电多通道扫查系统,可实现多达552个激励 传感通道的损伤自动扫查,并同光纤光栅解调系统组合,自行开发了集成健康监测系统软件,构成了压电-光纤综合结构健康监测系统。基于该系统进行了大型碳纤维复合材料盒段试验件弯扭强度实验过程中的结构健康监测功能验证研究,监测结构尺寸达4000 m×1200 m×0.265 m,监测对象包括结构的应变场分布及抽钉失效。系统监测了全盒段上下壁板共34点的应变场分布情况,应变场监测准确;监测系统不仅对结构抽钉的缺失实现了准确监测,而且可以分辨所实验结构的4种抽钉缺失程度。 相似文献
64.
完好性对于全球卫星导航系统(GNSS)来说至关重要,关乎到其能否被放心应用。卫星自主完好性监测(SAIM)技术,是完好性监测技术发展的前沿趋势,国内外卫星导航系统均竞相发展。介绍了北斗三号系统SAIM技术设计与实现的重要意义,从功能设计和实现原理两个方面,阐述了北斗三号SAIM技术体制。针对SAIM实际在轨监测数据的正态分布特性服从程度和长期稳定性等问题,随机选取某一颗中圆轨道(MEO)卫星自2020年7月31日北斗三号系统正式开通服务以来至2021年7月31日连续1年期间的监测数据,得到真实在轨监测数据的分布特性。最后,提出了告警门限优化、分级告警策略设计、星历完好性自主监测等方面的后续发展必要性建议,旨在为北斗系统更好地为全球用户提供更优质的完好性服务提供参考。 相似文献
65.
含孔金属结构的孔边裂纹监测对于保障飞行安全,增强飞机结构可靠性具有重要意义。为实现对孔边裂纹扩展的监测,进行含有孔边角裂纹的含孔铝合金板疲劳加载试验,得到含孔铝合金板试验件的a-N 曲线以及孔边裂纹扩展过程中光纤光栅应变传感器中心波长偏移量;利用包络分析法、BP 神经网络等损伤识别算法对试验数据进行处理与分析;建立能够以光纤光栅应变传感器中心波长偏移量识别孔边裂纹扩展的监测模型,并通过试验对监测模型进行验证。结果表明:此监测模型可有效识别出孔边角裂纹的扩展与穿透,对孔边角裂纹扩展长度监测的准确度达到了97.2%,未来可应用于全机地面疲劳试验、飞机结构健康监测等多种场景。 相似文献
66.
监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。 相似文献
67.
用于识别双星故障的RAIM算法 总被引:1,自引:0,他引:1
由于传统的基于识别门限的卫星故障识别算法存在漏检和误警致使识别率较低,为此提出一种可用于识别双星故障的接收机自主完好性监测算法.该算法通过构造新的奇偶矢量与故障特征平面,利用奇偶矢量与故障特征平面之间的几何关系来识别卫星故障,使得算法不再受限于识别门限的影响,从而有效地避免了由于识别门限引起的识别效率较低的问题.计算机仿真结果表明:改进后的算法与传统的基于识别门限的算法相比,双星故障正确识别的性能有显著的提高,正确识别率可达到90%.同时,与基于门限识别的重构最优奇偶矢量法相比,计算量可减少约61.2%以上. 相似文献
68.
航空发动机滑油系统稳态压力模型研究 总被引:7,自引:1,他引:6
以某型发动机滑油系统为研究对象,深入分析了系统的工作原理和部件结构特点。综合应用流体力学,工程热力学理论以及数值计算和实验的方法,建立了滑油系统主要部件的数学模型和管路压力损失的计算模型;在此基础上,依据发动机滑油系统良好状态下采集的数据,建立了滑油系统的稳态压力数学模型,为判断滑油系统性能衰退和故障提供参考依据。 相似文献
69.
基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析 总被引:20,自引:3,他引:17
提出了一种基于支持向量机的航空发动机滑油金属含量预测方法。详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础,并给出了运用支持向量回归进行多步预测的一般公式,提出了用最终预报误差(FPE)准则优化选取嵌入维数。与传统的AR预测模型相比,支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力。经过数值仿真得出自回归(AR)模型仅适合于短期预测;支持向量机预测推广能力强、具有较强的鲁棒性和容错性,对较长区间预测仍具有较好的效果。最后,将其应用于某型发动机滑油的铁金属含量预测,取得了较好的效果。 相似文献
70.