基于双隐层过程神经网络的飞机发动机故障检测

利用双隐层过程神经网络模型可以直接处理时变信号的特点，提出了一种用双隐层过程神经网络模型对飞机发动机进行故障检测的方法。由过程神经元隐层完成对输入信息过程模式特征的提取和对时间的聚合运算，非时变一般神经元隐层用于提高网络对系统输入输出之间复杂关系的映射能力。分别利用递归神经网络和双隐层过程神经网络对发动机排气温度裕度进行仿真预测。结果表明，双隐层过程神经网络收敛速度快、精度高，优于递归神经网络的预测结果。为飞机发动机状态监测问题提供了一种有效的方法。     

相控阵超声检测方案设计关键技术及其在航空航天领域的应用

相控阵超声检测技术是一种多通道超声检测方法,与常规单通道水浸超声检测技术相比,检测方案的制定更加灵活也更加复杂。在针对复杂型面结构进行检测方案设计时,错误的检测方案将可能产生缺陷的误检、漏检等严重问题。为了针对航空航天领域广泛存在的复杂结构试件制定最优的相控阵超声检测方案,本文提出了一套针对复杂型面结构的相控阵超声检测方案设计流程,并对其中涉及的关键技术和应用进行介绍。首先,对流程框架进行总体概述,表明检测方案设计的重要性和必要性;然后针对其中涉及的5项关键理论方法的核心原理及用途进行介绍;最后搭建相控阵超声软硬件平台,实现上述关键理论方法,并用于航空航天典型结构件的检测研究。研究结果表明,所制定方案能够准确检出结构内部的预埋缺陷,满足被测对象的检测要求,并且所提出的检测方案设计流程及采用的关键理论方法有效地提高了检测方案的设计效率,对航空航天等重要领域复杂结构试件的检测应用具有一定的理论指导及应用价值。     

基于响应表面法的钛合金零件磨抛加工工艺参数优化

钛合金的化学活性高、热导率低、弹性模量小,是一种典型的难加工材料。随着工业技术的发展,现代工业对钛合金的表面质量提出了更高的要求,因此,对于钛合金磨抛加工这种能够获取高表面质量的加工方法的研究显得非常重要。采用Box-Behnken试验设计方法,进行了工艺参数对表面粗糙度的影响试验,然后基于响应表面法,建立了钛合金磨抛加工表面粗糙度二阶预测模型,并对工艺参数进行了优化。     

含Cs盐的HTPB/AP/Al复合推进剂特性研究

采用高倍率的扫描电镜观察了Cs盐的微观形貌,利用最小自由能法计算了不同含量Cs盐的复合推进剂能量性能并进行了测试,对Cs盐、含Cs盐复合推进剂的安全性能(撞击感度和摩擦感度)进行了评价,并对不同含量Cs盐推进剂的燃烧性能和燃烧火焰结构等性能进行了研究。结果表明,Cs盐的颗粒粒径较大,表面凹凸不平很不规则;含Cs盐复合推进剂的能量随Cs盐质量分数的增加稍有减小,推进剂密度从1.766 g/cm3提高到1.851 g/cm3;相对于AP,Cs盐和含Cs盐复合推进剂的感度均较低,当Cs盐含量为6%时,复合推进剂的机械感度最低,说明Cs盐在复合推进剂中应用是安全可行的;复合推进剂的燃速随Cs盐质量分数的增加而增大,当Cs盐含量为6%时,复合推进剂的压力指数降低幅度最大。     

星敏感器杂散光抑制方法及仿真分析

星敏感器的探测目标是深黑空间中的恒星,属于暗目标探测系统,对杂散光的干扰非常敏感,因此,星敏感器杂散光抑制能力是其观测能力的重要影响因素。以点源透过率（PST）为评价指标,计算观测目标7.5等星时星敏感器需要达到的杂散光抑制指标,并以此为基础,提出一种有效的杂散光抑制方法,包括外遮光罩设计、消杂散光光阑设计,以及内部机械结构的关键表面的消杂散光处理。采用Lighttools软件对设计结果进行仿真,设计与分析结果表明,该杂散光抑制方法能够有效抑制星敏感器的杂散光,实现观测7.5等星的目标。      

一种基于时间-矢量模型的InSAR测高分析方法

针对编队飞行InSAR卫星系统状态参数所具有的"时变性"、"立体性"特征,提出了一种基于时间—矢量分析的InSAR测高模型,开发了计算仿真程序。对单个飞行周期内地面目标的绝对高程精度与系统状态参数之间的关系进行了详细分析。由于地面绝对高程信息重建基于矢量分析,提出了使用矩阵表示系统状态参数误差传播系数的分析方法,分析揭示出随着编队飞行卫星轨道构形的不断变化所导致的绝对高程精度的变化规律。分析结果为系统关键技术分解提供了理论依据。     

基于TOPSIS的装备维修性定性指标综合评价研究

针对新型装备维修性综合评价需求,构建了装备维修性定性指标体系,利用熵权法确定各指标权重,基于TOPSIS综合评价方法对各指标进行综合量化得出维修性综合评价结果,并以某型装备的3个方案为例对本文提出的方法进行了实例验证,验证结果与实际实验结果符合较好.本研究成果对于装备维修性的评价工作具有重要参考价值.     

旋转通道内流阻特性实验的实现与验证

针对涡轮叶片的蛇形内冷通道内流阻特性的研究,在北京航空航天大学航空发动机气动热力国家级重点实验室的旋转涡轮叶片内冷通道换热实验台上构建了旋转工况的测压系统.该测压系统具有高精度、多路选通、高压高旋转数等特点.在通道进口雷诺数从20000~70000,旋转数从0~1.025的范围内,实验研究了旋转状态下,冷态与热态流场下方形截面光滑U形通道流阻系数.实验结果与国外同类实验对比验证了构建的实验系统的可靠性和优越性.实验结果表明:低雷诺数下静止工况的流阻随雷诺数增大而增大,并在雷诺数增大到一定值后转而减小.冷态下流阻随旋转数增大而增大,低旋转数下旋转对热态流阻影响并不显著,高旋转数下热态流阻随旋转数增大而显著增大.      

基于小波过程神经网络的飞机发动机状态监视

 针对飞机发动机状态监视问题，提出了小波过程神经网络模型。其隐层和输出层为过程神经元，隐层激活函采用小波函数。该模型结合了过程神经网络可以处理连续输入信号的特点及小波变换良好的时频局域化性质，有更强的学习能力和更高的预测精度。文中给出了相应的学习算法，并以飞机发动机状态监视中排气温度裕度的预测为例，分别利用3层前向过程神经网络和小波过程神经网络进行预测。结果表明，小波过程神经网络结构更简单，收敛速度更快，优于过程神经网络，因而为飞机发动机状态监视提供了一种有效的方法。     

等离子体合成射流改善翼型气动性能实验研究

等离子体合成射流(PSJ)是一种新型主动流动控制激励器,目前研究大多集中于激励特性,对于流动控制的应用研究还明显不足。为了深入探究PSJ翼型流动分离的控制能力与规律,以高升力翼型为载体,在翼型前缘施加等离子体合成射流激励(PSJA),研究激励器对升力特性的影响。结果表明:在翼型前缘施加PSJA,可以有效抑制流动分离;近失速迎角状态下,各个激励频率下都能产生良好的控制效果;过失速迎角状态下,低频效果最好,随激励电压增加,有效频率范围变宽;激励效果随来流速度增加而减弱,当来流速度20m/s时,翼型的失速迎角提高5°,最大升力系数提高8.1%;当来流速度为40m/s时,失速迎角提高3°,最大升力系数提高4.5%。