基于智能双重响应面法的涡轮叶盘可靠性灵敏度分析

为了合理进行整体叶盘多失效模式可靠性分析和准确描述各影响参数的重要程度,将智能算法与双重响应面方法相结合提出可靠性灵敏度分析的智能双重响应面方法 (Intelligent Dual Response Surface Method,IDRSM)。首先,建立IDRSM的数学模型,给出基于IDRSM的可靠性灵敏度分析的流程。然后,考虑流场和温度场作用,基于IDRSM对整体叶盘径向变形和应力两种失效模式进行可靠性分析和灵敏度分析。可靠性分析显示:当许用径向变形、许用应力的均值和标准差分别取3.8mm和76μm,690MPa和14MPa时,叶盘综合可靠度为0.9926。灵敏度分析显示:整体叶盘综合失效概率的主要影响因素为流速和转速,占叶盘总失效的92%。通过蒙特卡洛法、响应面法、极值响应面法、智能响应面法等四种方法比较显示:IDRSM能在保证计算精度的前提下提高计算效率。实例分析表明该方法在多失效模式综合可靠性灵敏度分析中的可行性和有效性,也为结构多失效模式可靠性优化开辟了有效途径。     

智能制造环境下的数控系统发展需求

"智能"是"中国制造2025"的核心要素,数控系统是制造装备实现智能化的关键要素。论文首先提出机床的信息互通和开放式标准数据接口是实现机床智能化的前提,举例说明了STEP-NC在通用数据接口方面的优越性,概述了适用于数控系统的通讯总线特征;在此基础上,介绍了工艺大数据对生产加工的重要性和其对新一代数控系统的要求,针对制造业数据平台的需求,对大数据信息挖掘技术做了相关介绍。依托于以上两点,总结了智能化数控系统可具备的功能,依托于工艺大数据平台,重点分析了智能工艺规划和加工参数自整定的实现方案,以及智能数控对高速高精加工所提供的便利。     

航空航天智能材料与智能结构研究进展

智能材料作为新兴多功能材料,能够实现结构功能化、功能多样化。智能结构是在结构中集成智能材料作为传感器和驱动器,使结构除了具有承载、传力、连接等功能外,还具有自感知、自诊断、自驱动、自修复等能力,以更好地适应外界环境的变化,可显著提升航空航天架构的性能。目前智能材料与智能结构已成为航空航天架构减重增效研究的重点。根据国内外智能材料和结构的研究进展,综述了压电材料、铁磁材料、形状记忆材料、智能复合材料等智能材料的发展;讨论了智能结构的研究及应用前景,包括自诊断智能结构、自修复智能结构和减振降噪智能结构;最后,指出了智能材料与结构当前面临的一些挑战性问题,展望了其在航空航天领域的应用前景。     

自主导航控制及惯性技术发展趋势

从协同化、体系化、一体化适应未来战争的信息化,跨域化、高速化、多用化适应未来战争的立体多维化,自主化、平台化、小型化适应未来战争的无人智能化3个方面概述了未来战略新常态下武器装备对自主导航控制的需求,进而对自主导航控制这一概念进行了简要概述.从精确打击入手,阐述了惯性技术对自主导航的重要性,提出惯性技术是自主导航控制的核心.最后,从惯性器件、惯性传感技术、惯性测试、新功能材料、新兴算法和软件技术等方面分析总结了惯性技术的发展趋势,并对我国惯性技术的发展提出了一些建议.     

智能化民用飞机概述

提出了智能飞机的定义以及智能飞机所具备的状态感知、记忆学习、自主控制和规划、行为决策、自然人机交互以及空地一体化维护管理六项特征。基于智能飞机的特征,提出了面向飞行机组的智能驾驶技术、面向乘客的智能客舱技术以及面向机务的智能维护技术,并分别对智能驾驶技术、智能客舱技术以及智能维护技术进行了介绍,重点介绍了实现智能驾驶所依托的PBN、ADS-B等关键技术。本文的研究对未来智能飞机的设计具有重要的指引作用和研究意义。     

智能照明控制系统在机场航站楼内的应用

智能化已经成为当今建筑发展的主流技术,涵盖空调系统、消防系统到安全防范系统以及完善的计算机网络和通信系统。但是长期以来,智能照明在国内一直被忽视,大多数建筑物仍然沿用传统的照明控制方式,部分智能大厦采用楼宇自控（BA）系统来监控照明,但也只能实现简单的区域照明和定时开关功能。相比之下,智能照明系统体现出强大的优越性,它在智能建筑中的应用越来越广泛。     

神经网络和专家系统复合材料优化设计研究

论述了复合材料设计及优化的基本方法,介绍了神经网络和专家系统人工智能方法,并对复合材料设卉及优化中的两种智能方法进行了详细论述,总结了两种方法在复合材料优化设计中的分类、建模、预测和应用.举例说明了神经网络和专家系统方法在复合材料优化设计中具有重要的研究价值.最后对该领域的发展提出了建议.     

航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

智能检测技术

智能检测技术作为当前测控领域研究和应用的热点,在航空、航天、国防等诸多行业中都具有巨大的应用前景。从超声、射线检测到智能化涡流检测和声学检测,智能检测技术已贯穿于工业生产和科学研究的全过程,成为重要的保障技术。