低浸渗压力制备短纤维增强铝硅合金复合材料

利用液态浸渗技术制备了氧化铝纤维增强铝基复合材料。结果表明，在低压下使液态合金浸渗纤维预制件制备铝基复合材料是可行的，在浸渗过程中，液态合金的温度对浸渗压力有较大影响。所制备的复合材料组织均匀，基体中的共晶组织可依附在纤维表面形核生长。     

飞机航向神经网络PID参数自整定控制器研究

飞机航向操纵的模型参数具有非线性、慢时变特性。飞机航向操纵的传统控制方法的操纵性能不能令人满意。本文讨论一种应用BP神经网络实现PID参数自整定的控制方法。此法能根据飞机动态特性的变化，自动重新整定PID参数，从而改善了飞机航向的操纵性能和鲁棒性。     

直升机机动飞行仿真的气动建模及试验研究

 建立了适用于直升机机动飞行仿真的动力学模型。为了提高模型的真实度,着重通过瞬态操纵实验研究建立了旋翼非定常气动模型;又通过旋翼/ 机身气动干扰试验研究,并运用神经网络技术建立了一种新的机身气动力模型。使用该仿真模型做出的UH260A 直升机仿真计算结果与飞行试验数据符合良好。     

新一代歼击机超机动飞行的动态逆控制

 根据反馈线性化理论, 讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离原则, 采用动态逆方法设计快回路和慢回路控制器; 其次提出基于模型逆的神经网络非线性直接自适应控制方案, 设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明, 该控制方案具有较好的自适应能力和鲁棒性。     

热压罐/VARTM组合成型新工艺设计

热压罐/VARTM组合成型新工艺是树脂基复合材料成型工艺的一个新发展,特别适用于平面、立体织物增强高粘度树脂基复合材料的液体注射成型,可以应用于航空、航天等先进复合材料制造领域.     

飞机转速摆动故障模糊诊断模型的建立及其仿真研究

鉴于传统故障诊断技术在飞机发动机故障诊断中不能较好吸收人类经验的缺点,文章运用模糊推理技术,模拟专家的故障诊断推理过程,建立了某型军用飞机发动机转速摆动故障的模糊故障诊断模型,并运用模糊神经网络对该模型进行了改进。仿真结果表明,所建立的模型可以很好地吸收维护人员的故障诊断经验,对故障原因可做出准确判断,训练完成的模糊神经网络模型可实现模糊模型的故障诊断功能,解决其不能自学习的问题。     

基于神经网络的飞机故障诊断

叙述了神经网络应用于飞机控制系统的故障诊断技术，阐明了飞机故障诊断的方法。采用RBF神经网络实现飞机控制系统故障诊断的算法和程序设计。     

碳化硅纤维增强的金属基和陶瓷基复合材料

介绍了碳化硅纤维及其增强的铝、钛、镁和铜等金属基复合材料的研制与应用。在概括了陶瓷材料的优点和存在的问题之后，介绍了碳化硅纤维增强的几种陶瓷基复合材料的组成、制备和性能。     

喷射沉积过程中显微组织的形成机制

通过对沉积还纵剖面的组织分析，发现沉积坯在进缘、上下表面及中心部位的显微组织明显不同。边缘及上下表面区试样的退火试验研究表明，细小的枝晶碎块在高温退火过程中发生凝共和粗化，并导致近球状晶粒组织的形成。试验确定其生长服从：D2-D02=6.37×1020e(-70036.1/T)·τ，晶界迁移激活能Qg=582KJ／mol。并依赖于两种机制：（1）在喷射沉积过程中无强烈变形枝晶的均匀化；（2）变形及断裂枝晶的生长和粗化。     

固体废弃物热解产物的神经网络预测模型

本文采用3层BP神经网络建立了固体废弃物热解产物的产率和特性的预测模型。采用遗传BP算法来优化隐层节点数和学习速率η0与回归方法相比，其预测误差明显小于回归公式的预测误差。