Intelligent NURBS Interpolator Based on the Adaptive Feedrate Control

首先分析了NURBS曲线的特点和NURBS曲线插补的参数值的求取方法;其次,在可控弓高误差算法的基础上,提出了一种简单而实用的NURBS曲线的自适应插补算法,该算法充分考虑到了机床的实际加工能力,对曲线段进行提前预插补,提前预插补减速所需的最大插补周期数,实现了进给速度提前减速,能使加工进给速度自适应地随着曲率半径和曲率半径的变化率的变化而变化,使得加工运动更平滑;并且该方法还避免了因加工曲线终点的判断而带来的复杂计算;最后给出了快速求取插补点的三次NURBS曲线动态矩阵表示和曲线曲率的快速计算方法。     

某型发动机减速特性曲线超过渡态左边界的故障分析

针对某型发动机在台架试车中,多次出现减速特性曲线α2=f(n2换算)超出过渡态允许使用左边界的故障,总结了多台发动机排故情况,分析了故障产生的原因,最后形成排除故障树.     

从非稳态飞行中确定飞机的纵向平衡曲线

介绍了俄罗斯飞行研究院广泛应用的从非稳态飞行中确定飞机纵向平衡曲线的试飞方法。该方法具有对试飞员动作要求宽、每个动作所包含的信息量大、节省起落、缩短试飞周期的优点。同时,还就该方法所存在的不足进行了讨论。     

温差环境对座舱有机玻璃的强度影响研究

介绍了双面温差环境模拟的实施方法及试验方法，并以试验为基础，对MYB－3座舱有机玻璃在负温差环境下强度性能进行了研究，并提供了MYB－3座舱有机玻璃在负温差环境下的S－N曲线。     

无人驾驶高空侦察机爬升控制方案分析

介绍了无人驾驶高空侦察机（ＵＡＶ）的爬升轨迹控制方案原理，对纵向控制回路进行了详细分析，按简单拉力法进行了飞行性能计算，同时还分析了爬升方案曲线与优化性能轨迹的关系，并对爬升轨迹计算和试飞遥测数据进行了比较。经分析计算与试飞结果表明，对于爬升较缓慢的飞机，本控制方案可实现沿优化性能轨迹上升，并自动转入有利速度巡航。     

空间有理三次Bezier曲线参数化

在计算机辅助设计中，曲线、曲面的参数变换技术有重要的作用。其中，正则参数变换不改变多数曲线的形状，仅改变曲线的参数值与曲线上的点的映射关系，由此改变了曲线的参数定义。本文研究了在保持曲线形状不变的情况下，通过改变空间有理三次Ｂｅｚｉｅｒ曲线的权因子，使曲线重新参数化，得到与正则参数变换同样的效果。     

疲劳S-N曲线预测的三维断裂力学方法

根据旋转弯典圆棒疲劳断口分析,给出了裂纹几何参量及应用强度因子随裂纹扩展的变化规律,采用考虑三维应力约束效应的断裂力学理论及常幅载荷下材料的疲劳裂纹扩展da/dN-ΔK曲线,得到了独立于试件几何形状和应力比的材料da/dN-ΔKeff基准数据,结合断口分析所得的应力强度因子以及材料da/dN-Δkeff数据,以三种旋转弯曲圆棒S－N（应力－疲劳寿命）曲线进行了预测,结果表明,本文预测的疲劳S－N曲线和试验的结果较为吻合,本文的S－N曲线断裂力学预测方法对确定结构全寿命具有实际指导意义,同时也揭示了发展疲劳断裂统一理论的可行性。     

一类有理参数三次曲线的形状分析(英文)

一条有理参数三次 H-样条曲线是由一组控制顶点和两顶点连线上的百分比参数所确定。移动一个顶点仅影响三段曲线。有理 H-样条具有许多类似于 B-样条曲线的性质 ,也有 B-样条不具有的性质。本文是在文 [1 ]基础上的继续和发展 ,主要对有理 H-样条曲线的形状进行分析 ,讨论其诸如拐点和奇点的几何特征 ,给出有理参数平面三次 H-样条曲线在非退化情况下有拐点的充要条件 ,并证明在区间 ( 0 ,1 )内曲线段无奇点的结论。为了便于对参数曲线段的形状控制和几何特征的进一步认识 ,在许多的实际应用中 ,需要分析参数曲线段上有无多余拐点和奇点 ,如果有就要消除它。故本文的研究结果无论对理论或实际应用都非常重要。     

三维曲线坐标系N－S方程通用形式和数字解

运用张量分析理论，比较简捷地导出了三维任意曲线坐标系上椭圆型Ｎ－Ｓ方程的通用形式。在对这些方程进行数值离散时，采用了有限控制体积的非交错网格设置，该算法以ＳＩＭＰＬＥ为基础，为了抑制压力振荡场的出现，在压力修正方程中对压力梯度的离散附加一项１—δｘ的差分。作为算例，本文给出了三维９０°强曲率弯曲管道中气流的不可压缩紊流状态的数值计算结果，并与相关的实验数据进行了对比，结果是满意的。     

基于CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。