用亚稳态正电子素研究络合的瞬态反应（Ⅲ）

本文用自制的装有 BaF_2探头的高探测效率的正电子湮没寿命谱仪测量了在室温下正电子素 o-Ps 与 p-RPhG 及 m-RPhG(R=NO_2,Cl,H,CH_3,cH_3O)在20%(V/V)二氧六环水溶液中的络合形成速度常数。实验结果表明,这些o-Ps-M 络合形成速度常数 K 值均与作为配位体的 p-RPhG、m-RPhG 的碱性解离常数 K 的负对数 pK_2 呈线性函数。这表明上述瞬态络合反应满足线性自由能关系,由此可推断出上述络合反应的一些重要性质。     

舰载机着舰时航迹稳定性研究

本文讨论了舰载飞机以小于有利速度着舰时的航迹稳定性问题。在分析飞机航迹稳定性的同时,还对油门杆控制、机动襟翼控制对改善航迹稳定性的作用进行了初步探讨;在此基础上还讨论了舰载飞机加装波束导引系统对着舰过程的影响原理。结果表明:采用油门杆控制、机动襟翼控制来改善着舰阶段的航迹稳定性是可行的:而且用以上两控制系统作为内环的自动驾驶仪在波束导引系统自动导引飞机着舰过程中,能控制飞机的飞行速度、高度,帮助驾驶员操纵。     

基于改进的卷积神经网络的步态识别

为了提高惯性传感器采集到的序列数据中步态识别的准确率,建立了一个激励层改进的卷积神经网络(CNN)模型。针对三轴加速度传感器对运动太过敏感导致步态周期划分不准确的问题,采用加速度传感器与弯曲度传感器组合获取人体运动信息。将CNN模型中激励层的线性整流函数(ReLU)改进为带泄露线性整流函数(Leaky ReLU),以解决遇到卷积输出数据小于0时神经元被抑制的问题,进而达到提高步态识别准确率的目的。实验结果表明激励层优化的CNN模型在行走、上下楼和上下坡五种步态模式下识别率达到了95.79%,与未采用弯曲度传感器的改进CNN模型和未进行激励层改进的CNN模型相比,步态识别率有所提高。     

剪切层与边界层组合流动的线性不稳定性分析

对不可压缩剪切层与边界层的组合流动完成了线性稳定性研究.组合流动的数学模型为Blasius边界层相似解与双曲正切函数的叠加,采用整体数值方法求解组合流动的稳定性方程,并验证了程序的准确性及网格无关性.研究给出组合流动的不稳定模态的辨识,即边界层模态和剪切层模态.在此基础上研究了剪切层对边界层模态不稳定性的影响以及壁面对剪切层模态的影响.由于剪切层的存在,使边界层模态中性曲线向左上方平移,临界雷诺数减小.此外,边界层模态不稳定性得到增强或抑制的影响,取决于扰动频率以及剪切层速度比的变化.组合流动中壁面边界层促使剪切层不稳定性减弱,主要表现在低频区域;而在高频区域,剪切层不稳定性几乎不受壁面边界层的影响.      

航空发动机增益调度控制的多项式平方和规划方法

针对现有的线性变参数(linear parameter varying,LPV)控制器设计方法都是关于仿射参数依赖系统而没有专门针对多项式描述的LPV系统这一现状,提出了一种基于多项式平方和(sum of squares,SOS)规划的增益调度控制设计方法,并将其用于转速大范围变化时的航空发动机高压转子转速及压比控制.根据发动机非线性模型获取不同转速下的状态空间模型,并利用多项式拟合的方法建立发动机线性变参数模型.给出能够保证无静差的增益调度控制结构,利用有界实定理和多项式平方和理论推导出能够保证闭环系统鲁棒稳定的SOS约束条件,并形成控制器求解的SOS规划问题,通过求解获得多项式描述的增益调度控制器.分别以LPV模型和发动机非线性模型为对象做阶跃仿真,结果表明:高压转子转速/发动机压比控制系统的调节时间在2s以内,稳态误差不超过0.1%.      

基于小波变换的航空发动机性能衰退率计算方法

由于航空发动机的工作环境复杂,性能参数测量值中夹杂的工况信息和测量误差会对发动机的性能衰退率计算产生较大的影响。为了弱化工况信息和测量误差对航空发动机性能衰退率计算的影响,本文首先运用多层小波分解与重构的方法对原始性能参数进行了趋势分量的提取,进而运用线性回归的方法对航空发动机的性能衰退率进行了计算。经过实际运维数据的验证,本文提出的航空发动机性能衰退率计算方法能够为实际工程应用提供理论支持。     

基于LMI的高超声速飞行器滑模预测控制

针对高超声速飞行器非线性、多约束、快时变等特点,提出了一种基于线性矩阵不等式的滑模预测控制方法.首先设计系统的滑模面,然后对滑模面进行预测并将其作为优化性能指标,通过Schur补引理将控制律的设计转化为一个优化问题.该方法避免了常规滑模控制的高频切换,有效地克服了抖振现象.此外,相对于传统的滑模预测控制方法,该方法不需要额外计算终端约束条件和终端代价函数,只需要通过选取合适的李雅普诺夫函数即可保证系统的稳定性,且其加权矩阵和控制律是同时进行优化设计的,简化了设计过程.仿真试验表明,相比于单纯的预测控制和滑模控制,所提出的方法具有更好的跟踪性能.     

基于双三次B样条插值的薄壁件加工误差补偿方法

以薄壁件加工过程为研究对象,针对薄壁件加工的误差预测、补偿问题,提出一种基于双三次B样条插值的薄壁件加工误差补偿方法.在获得薄壁件历史加工数据的基础上,运用插值理论建立误差模型,得到误差分布规律,考虑切削力与弹性变形之间的迭代影响建立误差补偿方法.该方法综合考虑了弹性变形、热误差、几何误差等多种误差源,通过数值分析方法建立误差模型,避免以往薄壁件误差建模中误差源分析不全、解析困难的弊端,最终以薄板工件为例,通过实验验证,应用该误差补偿方法可有效提高薄壁件的加工精度.     

基于多项式平方和规划的航空发动机鲁棒LPV/PI控制

针对航空发动机常规(proportion integration,PI)控制器设计过程中难以保证鲁棒性及参数适应性差等问题,提出了一种基于线性变参数(linear parameter varying,LPV)模型及多项式平方和(sum of squares,SOS)规划的控制器设计方法.结合传递函数模型下的鲁棒稳定条件及弱对偶定理给出了多项式描述的LPV模型鲁棒稳定条件,并转化为便于求解的SOS规划问题.根据发动机非线性模型获取不同转速下的传递函数模型,并利用多项式拟合的方法建立发动机LPV模型.根据所提出的定理构造出SOS规划问题,并求解得出LPV/PI控制器.最终以某型双轴涡扇发动机为被控对象,在包线内不同点进行了阶跃仿真,结果表明:高压转子转速控制系统的稳态误差为0,调节时间小于3s.      

智能机床的误差补偿技术

误差补偿技术是智能机床精度提高与保持的关键技术之一.分析了国内外机床误差补偿技术研究现状,提出智能机床误差补偿技术总框架;总结了智能机床误差源、误差元素、几何与热误差的误差元素模型及建模方法,以及典型的误差补偿方法;研究了力误差补偿技术、基于零件在线测量的误差综合补偿技术;最后,对未来智能机床误差补偿技术的发展重点进行展望.