基于全局Newton-Raphaon方法的弹流润滑分析

基于全局Newton-Raphaon方法对滑动轴承的弹流润滑性能进行了数值摸拟。比较了弹性变形对连杆大头轴承最小油膜厚度和最大油膜压力的影响。结果表明:全局Newton-Raphaon方法很好的解决了收敛困难,程序运行时间长的问题;考虑表面弹性变形的连杆大头轴承与刚性轴承相比,最小油膜厚度与最大油膜压力的变化趋势相同;一个工作循环内,弹性轴承的最小油膜厚度略大于刚性轴承,而最大油膜压力则明显减小。     

航天器轨道追逃博弈多阶段强化学习训练方法

针对航天器轨道追逃博弈问题,提出一种多阶段学习训练赋能方法,使得追踪星在终端时刻抵近逃逸星的特定区域,而逃逸星需要通过轨道机动规避追踪星。首先,构建两星的训练策略集,基于逻辑规则设计追踪星和逃逸星的机动策略,通过实时预测对方的终端位置,设计己方的期望位置和脉冲策略,显式给出追逃策略的解析表达式,用于训练赋能;其次,为提升航天器的训练赋能效率及应对未知环境的博弈能力,提出一种基于强化学习技术多模式、分阶段的学习训练方法,先使追踪星和逃逸星分别应对上述逻辑规则引导下的逃逸星和追踪星,完成预训练;再次,开展二次训练,两星都采用邻近策略优化(PPO)策略进行追逃博弈,在博弈中不断调整网络权值,提升决策能力;最后,在仿真环境中验证提出的训练方法的有效性,经过二次训练后,追踪星和逃逸星可有效应对不同策略驱动下的对手,提升追逃成功率。     

基于EFFD方法的自然层流短舱优化设计

采用extended free-form deformation(EFFD)方法研究了自然层流(natural laminar flow,NLF)短舱的气动外形优化设计方法.使用基于Bernstein基函数的EFFD方法完成了NLF短舱剖面的参数化,利用基于k-εSST(shear stress transport)两方程湍流模型的γ-θ转捩模型进行自然转捩预测,结合EFFD、一种混合动网格方法、Kriging代理模型和改进的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)建立了针对NLF短舱气动外形的优化设计框架.采用该框架分别对通气NLF短舱和带动力NLF短舱进行优化设计.单独通气NLF短舱优化结果的外表面实现48%的层流,阻力系数比初始通气NLF短舱减小了0.0003.带动力NLF短舱的优化结果外表面保持了41%的层流.这些结果表明采用相关技术建立的优化设计框架在NLF短舱设计中具有一定应用价值.     

BTA 深孔钻削切屑变形与刀齿切削力分布规律仿真

采用ABAQUS有限元分析软件,建立了错齿BTA钻头钻削环状工件单元切削仿真模型,以45#钢为工件材料,对错齿BTA钻头各刀齿切削不同直径的环状工件进行了模拟仿真,分析了钻削过程中错齿BTA钻头各个刀齿切屑的形成过程与变形特点,研究了环状单元切削力三分量随工件半径的受力分布规律.结果表明,错齿BTA钻头各刀齿切削力分量呈现出随半径增大而增大的非均匀分布规律,并且切削速度和进给量对切削力分布规律几乎没有影响.     

运载火箭贮箱筒段环缝焊接应力变形数值模拟

以5 m直径大型运载火箭贮箱筒段为研究对象,对该筒段进行了环缝焊接过程的有限元模拟,得到了焊接过程的温度场分布情况以及简化工装约束条件下焊接后和约束卸载后的应力变形情况.结果表明,筒段的整体变形以径向变形为主;焊后最大应力出现在焊缝,最大应力429 MPa,由于应变强化而高于屈服强度;焊缝处的应力除外表面轴向应力为压应力,其他皆为拉应力.     

银行印鉴的模糊识别方法

印鉴的计算机自动识别在金融电子化进程中是一个关键问题，也是一项十分难以解决的课题，目前国内外已提出了一些算法，但仍然在存在若干未能解决的问题，本文结合遗传算法，图像分析，模糊识别等方法，提出了一套完整的印鉴识别方法，能适应不同形状，大小的印鉴，配准精度高，特征提取较为全面，有效，分类准确，且能较好的消除背景干扰，基本达到实用要求。     

基于Petri网的空中交通管制辅助决策系统

空中交通管制系统是生产实际中的一种典型的离散事件动态系统（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｅｖｅｎｔ ｄｙｎａｍｉｃｓｙｓｔｅｍ，ＤＥＤＳ），而Ｐｅｔｒｉ网理论是研究ＤＥＤＳ的有力工具之一。为了描述空中交通管制系统受到外部控制的交互机制及层次结构，文中引入Ｐｅｔｒｉ网概念的一类扩充－－开放Ｐｅｔｒｉ网的概念，并用开放Ｐｅｔｒｉ网工中交通管制辅助决策系统进行建模与分析，阐述了空中交通管制辅助决策系统的开放Ｐｅｔｒ     

航空发动机材料寿命问题探讨

归纳了航空发动机材料的变形损伤机理,强调了变形物理机制模型在部件设计和全寿命预测管理方面的应用     

虚拟现实技术在航空智能制造中的应用思考与展望

人机结合、虚实融合的新一代智能界面是智能制造的一个显著特征.虚拟现实技术作为一种高级人机交互技术,将在智能制造系统中发挥人与智能设备之间传递、交换信息媒介及对话接口的作用.随着智能制造系统的发展和虚拟现实技术的不断成熟和进步,虚拟现实必将逐步深入工业应用,在两化深度融合过程中充分发挥“智能之窗”的作用.     

Global Environmental Alert Service (GEAS)

Early warning systems represent an innovative and effective approach to mitigate the risk associated with natural hazards. Early warning technologies are now available for almost all natural hazards and systems are already in operation in all parts of the world. Nevertheless, recent disasters such as the Indian Ocean tsunami in 2004 and Katrina hurricane in 2005, highlighted inadequacies in early warning technologies.

Efforts towards the development of a global warning system are necessary for turning the tide in early warning processes and technologies. There is a pressing need for a globally comprehensive early warning system based on existing systems. The global system should be a mechanism which can consolidate scientific information and evidences, package this knowledge in a form usable to international and national decision makers and actively disseminate this information to those users.

The proposed Global Environmental Alert Service (GEAS) will provide information emanating from monitoring, Earth observing and early warning systems to users in a near-real-time mode and bridge the gap between the scientific community and policy makers. Characteristics and operational aspects of such a service, GEAS, are discussed.