基于SVMα阶逆系统方法的非线性预测控制

针对一类未知非线性大时延系统,利用SVM特有的表达任意非线性映射能力,辨识得到非线性系统的α阶逆模型,然后将其串在原系统前组成SVMα阶伪线性复合系统。以此复合系统为被控对象,用预测控制方法实现对其有效控制。该方法不仅将非线性系统简化成伪线性系统,而且具有良好的控制效果,控制器设计简单。     

中小型航空发动机CAM技术的现状和发展趋势（下）

与先进水平的差距 国外主要的航空发动机公司在其产品的设计、加工、检验、管理方面均应用了计算机辅助工程技术。美国GE公司航空发动机集团以7.5亿美元正在实施一项计算机集成制造系统计划。美国P.W公司为生产燃气涡轮发动机的盘类零件建立了一套FMS生产线,投资达1.8亿美元,于1986年投产。该生产线采用多级计算机管理,具有刀具预调、自身检测、自动输送装置等,是一个较完整的柔性制造系统。英国R.R公司计划新建16套FMS,用于加工盘类、轴类、机匣类等零组件,预计全部投产后发动机生产周期缩短一半,原材料和在制品库存减少50％。柔性制造系统已成为解决多品种小批量生产的必然途径。     

凸盘活塞发动机的展望及其产业化途径

本文论述了凸盘活塞发动机的工作原理、技术特点和积木式设计方案，介绍了ＴＰＨＳ５发动机的设计结构和性能参数，分析了脊形凸盘曲轨的设计和制造可行性，最后提出了凸盘活塞发动机的产业化途径。     

借助气动力特性计算和外挂物分离分析研究飞行试验事故

外挂物分离委员会研究的方法已用于对包括从飞机上发射改进的假目标的飞行试验事故的研究，气动力特性计算已用于评定飞机对原始和改进的外挂物的影响，以确定了飞行试验事故的原因，用假目控制系统模型和六自由度外挂分离轨迹的代码及该流场的模型一起再现试验事故，然后对导致可接受分离特性的假目标的变化进行分析检查。     

基于优化多尺度排列熵和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障分类中特征信号微弱、信号非线性和多尺度特征难提取的问题，提出基于优化多尺度排列熵（MPE）和卷积神经网络（CNN）的滚动轴承故障诊断方法:通过改进自适应噪声完备集合经验模式分解（ICEEMDAN）对轴承信号进行分解和重构，实现信号降噪；通过粒子群算法（PSO）对MPE进行优化，提出PSO-MPE特征提取方法，参数优化后的MPE能够提取更为关键的特征信息；将所得的排列熵输入到CNN中进行故障分类以及降维可视化分析。以凯斯西储大学开放轴承数据库样本为测试对象，将文章所提出的ICEEMDAN-PSO-MPE-CNN方法与ICEEMDAN-PSO-MPE-RNN、CEEMDAN-SVM、ICEEMDAN-PSO-MPE-SVM等方法进行纵向和横向对比分析，结果表明改进方法的分类准确率和效率更高，在T-SNE可视化下的分类效果更明显，能够实现滚动轴承故障的高精度和高效率检测。     

阻尼环在整体叶盘结构中的减振应用

随着整体叶盘结构在航空发动机中的广泛应用，其抗高周疲劳能力设计愈发重要。为了提高整体叶盘结构的减振能 力，以风扇整体叶盘模型试验件为研究对象，设计了2种安装在缘板下方的阻尼环，阻尼环与槽道之间通过摩擦碰撞的方式来消 耗振动能量，从而降低结构振动响应。通过谐波平衡法开展了阻尼减振效果分析，获得了在不安装阻尼环、安装长方形截面阻尼 环和安装圆形截面阻尼环3种工况下的相对响应幅值。通过采用自由振动衰减法在不同叶片上进行敲击，测试获得3种工况下风 扇叶盘前4阶模态对应的阻尼特性。结果表明：在相同激励下，不安装阻尼环、安装长方形阻尼环和安装圆形阻尼环的相对响应 幅值分别为0.126%、0.98%和0.168%，圆形阻尼环具有较好的减振效果，与试验结果吻合较好。说明在配合关系合理的情况下，阻 尼环与配合槽道摩擦接触消耗能量，降低了风扇整体叶盘的响应，增大了叶盘的低阶阻尼比。研究结果对工程上整体叶盘结构减 振设计具有一定的参考价值。     

基于SVMα逆系统方法的非线性预测控制

针对一类未知非线性大时延系统,利用SVM特有的表达任意非线性映射能力,辨识得到非线性系统的α阶逆模型,然后将其串在原系统前组成SVMα阶伪线性复合系统.以此复合系统为被控对象,用预测控制方法实现对其有效控制.该方法不仅将非线性系统简化成伪线性系统,而且具有良好的控制效果,控制器设计简单.