Multi–physical-field characteristics modeling and structure optimization for kW-level ultra-high-speed PM motors with integrated support system

In the aerospace industry, the low-mass ultra-high-speed flywheel system play a critical role. In this paper, a kW-level Ultra-High Speed Permanent Magnet Synchronous Motor (UHSPMSM) as the core component of flywheel system is proposed and analyzed with consideration of multiple physical fields, including electromagnetic characteristics, mechanical strength and rotor dynamics. The integrated support structure is put forward to improve rotation accuracy and operation stability of the UHSPMSM. Further, influence of the integrated support structure on critical speed is explored, and the key parameters such as support position and support stiffness are designed. Moreover, the rotor strength is analyzed by analytical model developed of rotor stress that can deal with multiple boundary types. Material and thickness of the sleeve are optimized, and range of interference value is accurately limited based on four extreme operating conditions. The 3-D Finite Element Model (FEM) is used to validate the strength characteristics and stress distribution of rotor. A 1.5 kW-150000 r/min UHSPMSM with integrated support system is manufactured and tested. The feasibility of UHSPMSM proposed and the accuracy of analysis method are verified through electromagnetic, temperature rise and vibration characteristics test. The machine prototype realizes the load operation at rated speed and the multi-physical-field characteristics achieve the design specification.     

基于性能保障分析的飞机备件需求预测模型

基于性能的后勤保障其实质就是购买性能而不是传统的购买产品和服务。目前这已成为美国国防部首选的产品保障策略。鉴于目前飞行训练任务期间备件需求量预测方法与定期维修保障模式顶层指标相脱节,预测结果无法适应飞行训练及面向性能保障的需求,文章通过基于性能的保障性分析方法,给出了基于性能保障分析的备件需求规划流程;以维修保障费用最低为目标,飞机使用可用度、备件保障概率、备件利用率等保障性指标为约束条件,建立了基于多约束的飞机备件预测模型。实例应用表明,该方法所获取的备件需求预测量完全基于设备保障性能角度建立,能够满足用户提出的"购买性能"需求,既有利于实现某型飞机系统维修保障顶层设计要求,又增强了备件需求定量预测的可操作性。     

基于支持向量机的抗干扰决策技术

为了应对日益复杂的电磁环境，认知雷达的概念被引入电子战中。认知电子战系统包括认知侦察、认知对抗和认知效能评估3个重要环节。针对认知电子战系统对抗干扰决策技术的需求，为实现自适应的决策抗干扰措施，将支持向量机(SVM)算法运用于抗干扰决策中。仿真结果表明:基于SVM的抗干扰决策技术可以自适应地决策抗干扰措施，进行干扰对抗，该算法完成了认知电子战中的最后的一步，使认知电子战系统实现闭环。     

基于GRASP算法的 甲板航空保障作业流程优化

甲板航空保障作业流程是连接舰载机回收和出动的重要纽带,是舰载机机群作战能力生成的核心环节。面向航空保障作业部分流程的不确定性,以航空保障完工时间最小化为优化目标,考虑甲板作业过程所涉及的固定前后序流程约束、不可并行作业约束、保障人员约束、保障设备约束和资源供给能力约束等约束条件,构建了甲板航空保障作业流程优化的数学模型;在此基础上,针对问题的求解设计了相适应的GRASP算法,在初始解构造阶段引入了基于规则的生成策略,在邻域搜索阶段采用双向对齐机制进行局部优化。基于保障任务案例的仿真结果显示,该算法有效地解决了甲板航空保障作业流程优化且相对于其他经典算法更为高效和稳定。     

美国空军装备全寿命保障工作分析与思考

装备保障是装备有效发挥战斗力的基础，研究如何开展全寿命周期的保障工作具有重要的现实意义。本文系统梳理了美军装备全寿命周期保障工作，区分论证、研制、服役和退役四个阶段，分析了各阶段的工作内容和特点，并结合我军装备保障现状和存在的问题，从装备全寿命周期角度，提出了相应的对策建议，为推动和促进我军装备全寿命保障工作提供了理论支持。     

基于模糊信息粒化和优化SVM的航空发动机性能趋势预测

提出采用模糊信息粒化(FIG)和优化的支持向量机(SVM)来预测航空发动机参数的变化趋势和变化空间。利用模糊信息粒化方法对性能参数进行粒化处理。以K CV验证误差最小作为优化目标,采用遗传算法(GA)实现支持向量机惩罚参数和核函数参数的自适应优化选择；训练SVM模型并进行并对模糊粒子非线性预测。利用某航空公司的某型航空发动机性能参数监测数据进行验证,结果表明:该算法可以有效实现航空发动机性能参数变化趋势和变化空间预测。在实例基础上分析了窗口大小对算法预测精度的影响以及算法多步预测的效果,得出算法最佳窗口大小为3个数据且算法3步以内预测误差小于10%。