飞机下滑波束导引系统设计及仿真

下滑波束导引系统是飞机在自动着陆时所采用的一种重要无线电波束导引系统。首先,简要阐述了下滑波束导引系统的基本工作原理;然后,对导引系统的运动学环节及下滑耦合器进行分析,对飞机下滑波束导引系统结构进行设计;最后,在MATLAB平台下,对所设计的下滑波束导引系统进行大量仿真研究。仿真结果显示。所设计的下滑波束导引系统结构是合理的,其控制系统是稳定的,且其稳态性能也得到改善。     

基于关键结构特征的升力风扇结构布局方案设计

为研究升力风扇的结构布局,并探索1种新结构布局方案设计方法,归纳了4项升力风扇结构布局的特别设计需求,由此引出4个方面关键结构特征,并基于结构特征的组合设计了多种各具特点的结构布局方案,最终通过多方案对比分析,从中选定双承力机匣对转无静叶方案。设计结果表明:采用关键结构特征组合的方法有助于布局方案的创新设计,并能够形成系列化方案,从而为创新型项目的风险控制提供方案支持。     

用于监控和数据采集的微小卫星星座系统设想

利用微小卫星星座代替陆基方式,完成监控和数据采集(SCADA)系统进行数据采集传输任务的方案由数据采集与传输分系统、远程用户分系统和综合管理中心分系统组成,可以对各类SCADA终端设备状态数据进行实时采集与传输,从而满足覆盖区域广阔、地理环境复杂的大型工程需要。分析表明,该方案具有全球覆盖、部署便捷等优势,仅须利用36颗微小卫星,就可以实现对南北纬60°区域的全时覆盖,适合在我国和国外应用。     

焊后时效处理对2219铝合金VPTIG接头微区组织和显微硬度的影响

研究了不同温度焊后时效处理对2219铝合金变极性钨极氩弧焊(VPTIG)接头各微区显微组织的影响,采用显微硬度测试和透射电镜观察分析焊接接头各微区析出相的形貌和分布。结果表明,焊后时效处理温度不同,焊接接头各微区显微组织和硬度发生的变化不同。热影响区中的完全回复区对焊后时效最为敏感,低温处理时显微硬度就有明显增长,并在160℃处理时达到最大涨幅;焊缝区变化相对较小,其显微硬度的最高涨幅出现在210℃,且小于前者;热影响区中的过时效区最为稳定,显微硬度的最大增长同样出现在160℃,但涨幅很小。透射电镜观察表明,焊接接头各微区的显微硬度变化主要与时效强化相的析出行为有关。     

基于传输线理论的机上电缆断点定位仪设计

在分析目前机上电缆传统测试方法所存在的弊端的基础上,针对当前自动测试系统未解决的机上电缆测试问题,提出了一种基于传输线理论的机上电缆断点位置测试方法,给出了断点定位仪硬件电路设计和误差分析方法,并对误差分析得到的相关参数进行了仿真实验,根据仿真结果,给出断点定位仪的优化方法,可实现对机上电缆断点的精准定位。     

一种弱场区无线传输系统

在铁路无线列调通信中存在弱场区和盲区,通信质量难以控制。设计了完整的方案,提高了原无线列调中存在的弱场区的场强,并增大场强覆盖率,使通话距离得到扩展,改善了话音质量。     

红外导引头光学系统的像质验收技术

从满足使用要求出发论述了红外导引头光学系统成像质量的验收原理、性能参数和方法。指出了性能验收的影响因素并提出了相应的解决措施。     

双工器的频率温度系数

详细叙述了测试GSM移动通信基站中900MHz和1800MHz两种双工器的频率温度系数的方法和具体数据;从网络理论和实际工艺两方面分析了双工器因温度变化产生较大频率偏移的主要原因,总结出预防频率偏移的设计方法.     

高密度栅测应变

将高密度光栅应用于力学参量的测量中。通过测得试件变形前后正交光栅衍射点阵的偏移移量，可逐点得到试件因载荷作用而引起的面内应变、离面位移和刚体传动分量。     

基于图像识别的机械振动信号特征提取与寿命预测方法研究

滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。