环境应力筛选加速系数

从工程应用出发,根据RADC筛选度模型,给出几种典型环境应力的加速系数公式,并通过实例对其正确性进行了验证,为环境应力筛选的定量分析和优化设计提供了一个方便、有力的工具。     

一类MIMO非线性系统的局部化自适应控制

针对一类不确定多输入多输出非线性系统,提出了一种局部化鲁棒自适应控制方法.提出的方法采用了指令滤波反推进行虚拟控制律的迭代设计.使用局部化逼近器对未知函数进行在线逼近.引入谱半径,避免了控制系数矩阵的估计必须非奇异的假设.对于固有逼近误差和外部扰动,采用自适应边界控制进行补偿.在自适应律中引入局部化σ修改,保证了边界参数估计的有界性,同时克服了全局遗忘特性.稳定性分析证明了提出的控制方法能够保证闭环系统的所有信号有界.仿真实例进一步验证了提出方法的有效性.     

滤环上微局部化模的正则奇点

滤环R上的模在微局部化下的性质是许多文献讨论的问题.Essen证明了Zariski滤环R上的模M若具有正则奇点,则它的微局部化Q\+μ\-S(M)作为Q\+μ\-S(R) 模仍具有正则奇点,但Q\+μ\-S(M)作为R 模是否仍具有正则奇点则不知道.对这一问题进行了讨论,并证明了若M是有正则奇点的R 模且M上的局部滤是良滤,则Q\+μ\-S(M)作为R 模是具正则奇点的模.在一定条件下解决了该问题.      

失谐多级整体叶盘振动模态特性定量评价方法研究

主要研究了失谐多级叶盘振动模态局部化的定量评价方法。采用3种基于应变能理论的模态局部化因子来,评价失谐多级叶盘的振动模态特性。在此基础上,分析了典型失谐模式的2级叶盘模态局部化特性。分析结果表明:3种模态局部化因子在失谐多级叶盘振动评价中具有较好的适应性。     

球轴承内圈剥落缺陷双冲击特征动力学建模

基于Hertz接触理论,以内圈滚道表面存在局部剥落的球轴承为研究对象,对球轴承局部剥落故障所激起的非线性激励机理进行研究,分析球轴承双冲击现象激励机理。将滚动体与球轴承内外圈非线性接触特性纳入考虑,提出时变位移激励与时变接触力激励相耦合的球轴承局部剥落双冲击现象动力学模型。研究中采用Runge-Kutta数值积分法求解该二阶非线性动力学微分方程,并对故障球轴承仿真信号进行双冲击时间间隔特征验证。在不同转速和内圈剥落尺寸条件下开展仿真与实验研究,通过仿真和实测信号的双冲击时间间隔与理论双冲击时间间隔对比分析,仿真信号的双冲击时间间隔与理论值对比的误差结果皆小于2%,与实测信号的双冲击时间间隔值对比的误差结果皆小于12%;同时,仿真信号与实测信号具有很好的相似性,从而验证了该动力学模型的有效性。      

槽流的亚临界转捩与局地湍流

在中低雷诺数时,处于线性稳定的槽道流若受到强扰动可发生亚临界转捩变为湍流。近年人们对该类转捩机理的研究取得重要进展。对于平板泊肃叶流,亚临界转捩之初是稀疏湍流态,其特征结构是远间隔的包含小尺度涡和高低速条带的大尺度的湍流带,可倾斜伸长。该阶段的湍流占比有上限但并非雷诺数的单值函数。随着雷诺数的增加转捩进入平衡局地湍流态,即存在统计定常态,其湍流占比是雷诺数单值函数,可由定向逾渗模型描述。进一步增加雷诺数,湍流带的分裂愈发频繁,最终流场会布满湍流带,在更高的雷诺数时变为均匀湍流。论文概述了为比拟亚临界转捩过程所提出的动力学模型,以及为定量表征管流、平板库艾特流和平板泊肃叶流转捩过程的相似性所提出的局地稳定性参数,并在最后对槽道流亚临界转捩研究的发展做了简要展望。     

SOFTWARE SERVO COURSE(ATTITUDE) SYSTEMS

ＳＯＦＴＷＡＲＥＳＥＲＶＯＣＯＵＲＳＥ（ＡＴＴＩＴＵＤＥ）ＳＹＳＴＥＭＳＺｈａｎｇＸｕｅｆｕ（ＨｕｎａｎＲａｄｉｏａｎｄＴＶＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ，Ｈｕｎａｎ，Ｃｈｉｎａ，４１０００４）ＳＯＦＴＷＡＲＥＳＥＲＶＯＣＯＵＲＳＥ（ＡＴＴＩ...     

球双锥外形稀薄过渡流区气动特性研究

采用风洞试验和工程计算相结合的方法,对球双锥类外形的稀薄过渡流区气动特性进行了研究。风洞试验在高超声速低密度风洞中进行,设计了高灵敏度的外式微量天平,解决了温度防护和高精度校准的问题,得到了球双锥外形在高度65km~75km、高超声速流动的气动力数据。在此基础上,结合球双锥细长体外形绕流的特点和DSMC数值模拟结果,从连续流粘性干扰模型、关联参数选取、过渡流搭桥函数等三个方面对现有工程计算方法进行了改进。研究结果表明:稀薄效应对球双锥外形的气动特性,尤其是轴向力系数和升阻比产生非常大的影响;计算与试验结果的对比表明,计算模型的改进效果显著,大幅度提高了预测值的准度。     

某型飞机刹车压力信号异常故障分析

针对某型飞机刹车系统故障进行分析,查明前后主轮刹车信号不一致的原因,结合飞机日常维护特点,对液压系统的维护提出了合理建议。     

基于近邻传播聚类的航空电子部件LMK诊断模型

针对小样本条件下,航空电子部件功能模块故障诊断精度不高的问题,将局部多核学习（LMKL）算法的多分辨率解释与局部特征自适应表示能力和超限学习机（ELM）运算高效的特点相结合,提出一种新的局部聚类MK-ELM（LCMKELM）诊断模型。通过引入近邻传播（AP）聚类,在挖掘训练样本局部特征信息的同时,有效约减了局部算法的计算复杂性,避免了过学习问题的出现;通过分别分析输入空间与特征空间的聚类特征,构造了相应的2种选通函数M₁、M₂,以优化选通函数的模型参数取代优化局部权重,有效解决了核超限学习机（KELM）的对偶优化形式关于局部权重二次非凸的问题。将本文模型应用于某型机旋转变压器激励发生电路功能模块故障诊断,结果表明:相比于4种常用的多核诊断算法,模型在实现低漏警、低虚警的同时,采用M₁选通函数的诊断算法将诊断精度平均提升了3.80%,采用M₂选通函数的诊断算法将诊断精度平均提升了5.98%。同时,模型在实现与流行的LMKL算法相近的训练时间的同时,测试时间更短。