融合机床精度与工艺参数的铣削误差预测模型

为弥补现有五轴联动数控铣床加工飞机结构件的加工精度评估系统的不足,提出利用机床精度检测数据和零件特征及其工艺参数来构建评估指标体系,基于BP神经网络建立了飞机结构件加工误差预测模型。通过完成训练的网络权值分布,计算出各输入指标对最后评估结果的影响,并通过实例分析检验了模型的可靠性。结果表明,经BP神经网络模型训练得到的结果和样本零件的三坐标测量机测量数据基本吻合,选取的评价指标具有有效性。该评估模型能够有效地融合机床精度检测数据和零件特征及其加工工艺参数,对飞机结构件的铣削加工误差进行预测。     

星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法

随着当前星敏感器视场（FOV）的增大,探测能力的提高,一帧图中拍摄到的恒星更多。但是受星敏感器光谱范围的限制及空间环境干扰影响,星等测试精度一般不高于0.2 mV。为了充分发挥当前星敏感器视场和探测能力的优势,并避免星等误差的影响,提高全天区星图识别算法在线应用的适用性,提出了一种星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法。该方法采用"全局初步搜索识别—局部精细匹配验证—最优结果选取"的算法思想。首先,根据星敏感器探测到的极限星等范围构建导航星表,选取亮星构建角距星表,既确保了星表的完备性,又有利于充分利用星敏感器的探测能力。然后,在三角形约束条件下进行角距匹配识别,得到一个或多个导航三角形,在该识别环节提出了非线性矢量法查找星表,既提高了定位精度,又能采用单精度数据类型降低存储空间。最后,提出局部天区星点坐标匹配算法进一步消除冗余匹配,同时又识别出视场内更多的观测星,有利于提高识别率和定姿精度。试验结果表明,与其他一些经典的星图识别算法相比,所提算法在识别率和星表容量方面更有优势。识别率可达99.9%,且随着星等的增加,存储容量增加的最少。所提算法更加适于大视场、高星等敏感范围的星敏感器在线应用。     

基于空间电压矢量的软起动器变频阶段的优化及仿真

对于空间电压矢量软起动器变频阶段的负相转矩和转速振荡问题,依据电压矢量的控制方法,对频率转换点的选取实行优化。以电机负载状况来获取各个变频阶段的控制角初始值,以恒压频比原则获取控制角终值,以此对软起动器变频阶段的控制进行优化。最后对优化后的软起动器进行仿真验证,结果显示,软起动器工作在变频阶段时,在频率转换点出现的转速超调得到了改善,电流峰值有所减小,没有负转矩出现。     

基于二阶滑模的永磁同步电机SVMDTC

针对永磁同步电机空间矢量直接转矩控制中存在的磁链脉动大、转速超调大和转速动态响应速度慢等问题,提出基于Supertwisting二阶滑模控制理论将转速环、磁链环和转矩上的控制器全部换成Supertwisting滑模控制器。对所提出的控制理论利用MATLAB/Simulink仿真软件进行仿真验证。仿真结果表明所提出的控制理论能够成功抑制转速超调,实现提高转速、磁链和转矩的动态响应速度、抑制转矩和磁链脉动。     

FGM零件快速原型制造中支撑自动生成模块设计

功能梯度材料是一种新型非均质材料,有着广泛的应用前景.传统的制造设备无法满足加工这种材料零件的要求,快速原型制造技术使得功能梯度材料零件的制造加工得以实现.支撑设计决定快速原型制造产品精度.针对功能梯度材料零件数字化设计制造中的支撑生成问题,采用了基于邻边排序的Stereo Lithography模型切片算法并提出了基于多边形布尔运算的支撑生成算法.根据功能梯度材料零件几何信息及零件内部材料分布信息实现支撑间距自适应改变,提高了快速原型产品精度.通过对支撑自动生成实例的分析,验证功能梯度材料零件快速原型制造中支撑自动生成算法的正确性.      

利用神经元拓展正则极端学习机预测时间序列

为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learning Machine),并研究了其在时间序列预测中的应用.NERELM根据结构风险最小化原理权衡经验风险与结构风险,以逐次拓展隐层神经元的方式自动确定最佳的网络结构,以避免传统神经网络训练过程中需人为确定网络结构的弊端.应用于时间序列的仿真结果表明:NERELM可有效实现对于RELM最佳网络结构的自动确定,具有预测精度高与计算速度快的优点.      

低速大迎角张线尾撑系统支架干扰影响研究

为了进一步提高低速大迎角试验数据的质量,掌握支架干扰规律,对φ3.2m风洞张线尾撑系统进行了支架干扰试验研究.研究结果表明:张线尾撑装置的横梁对飞机纵向的远场干扰量较小,大迎角区域内尾支杆对飞机纵向的近场干扰量较大;迎角小于15°范围内,支架使飞机偏航力矩系数减小、滚转力矩系数增大,随侧滑角增大支架干扰量增大;去掉立尾后尾支杆对俯仰力矩的干扰明显减小.     

基于神经网络的维修保障流程影响度分析方法

针对维修保障能力的主要影响因素分析及其影响度的量化问题,以维修保障业务流程作为分析对象,通过建立业务流程参数与装备使用能力的关系函数,建立影响因素和影响度的分析方法,并给出影响程度、关键要素、关键影响要素以及综合影响度定义.以流程数量、效率和稳定性作为分析指标,利用MATLAB软件基于神经网络实现对关系函数的逼近求解,为装备制造企业提供确定关键流程和主要影响因素的系统实现.以某航空装备制造企业维修保障业务流程为例给出具体应用,与专家评价方法相比该方法可获得更为客观的分析结果.      

面向空间应用高可靠图像数传设备的设计与实现

针对空间高速图像数传任务需求, 设计并实现了一种采用SpaceWire总线传输协议的高速图像数传设备. 该设备的硬件以FPGA为控制核心, 完成对SpaceWire协议芯片的初始化配置、收发数据包处理、中断和异常状态处理等操作. 重点阐述了FPGA的可靠性设计, 包括状态机设计、异步时钟域设计和数据包传输与链路错误的恢复设计. 测试表明该设备能够稳定可靠地实现140 Mbit/s的图像数据传输, 对于链路的突发错误在一定时间内具有错误数据恢复能力, 能够有效保证传输数据的正确性和稳定性.      

基于张线尾撑的进气道低速风洞试验技术研究

为了在φ3.2m风洞中开展战斗机大迎角进气道特性试验研究,结合该风洞开口试验段及支撑装置的特点,研制了能够模拟战斗机进气道流量的小型引射器装置,发展了基于引射器/张线尾撑一体化设计的战斗机大迎角进气道试验技术.为了验证该项试验技术,研制了进气道流量测量装置,以及基于数字阀的气源控制系统;进行了装置性能研究,并利用某战斗机模型开展了飞机鸭翼对进气道性能的影响试验研究.研究结果表明:引射器引射流量达1.34kg/s,引射器/张线尾撑一体化方案可完全满足我国已有战斗机在3m量级风洞开展进气道试验的流量模拟及开展大迎角试验研究的需求;鸭翼对战斗机进气道性能影响研究为进气道试验模型外形模拟提供了依据.