PSD用于零位跟踪的研究及应用

介绍了一维PSD的工作原理及特性,提出了一种利用PSD为位置传感器进行零位跟踪的方法,详细阐述了根据该方法设计的高速、高准确度的PSD信号处理电路、软件算法及其中的关键技术,有效地解决了方位角测量系统中远距离垂直传递的难题,并取得了综合角度传递误差小于±10″的测量结果。     

FL-8风洞旋转天平试验支架干扰研究（英文）

给出了FL-8风洞进行旋转天平试验支架干扰研究的情况,对试验方法、设备和试验结果进行了介绍。为了实现圆弧形滑轨与模型支杆的支撑和变角功能,特别设计了新型的变角支杆。试验结果表明：支架干扰对纵横向气动力的影响规律是不同的,对纵向结果的影响是与旋转方向无关的,而对横向结果的影响在正反旋转时是相反的。尾撑和背撑试验结果经过支架干扰修正后向相同的值靠近,说明支架干扰修正的结果是合理的,提高了试验结果的准度。     

民机高升力系统操作试验的符合性验证和设计方法研究

民机高升力系统在飞机适航审定阶段,需要表明满足CCAR25.683条款要求。针对该条款,采用何种验证方法,是适航当局和飞机设计者普遍关注的问题。通过对CCAR25.683.条款的分析,提出了将实验室验证与分析/计算相结合的符合性验证方法。实验室验证在飞机地面模拟试验台上进行高升力系统操作试验验证,分析/计算通过对设计数据和静力试验机变形数据的计算,比较理论变形差值与实测补偿量;并提出了设计阶段考虑传动线系适应机翼变形的设计补偿思路,对高升力系统的试航验证及设计具有一定的参考价值。     

非相似余度作动系统设计及工作模式分析

非相似余度配置方式可省去中央液压源并有效克服共性故障,成为多电飞机的发展趋势.利用机械特性匹配的方法对变转速电动静液作动器和直驱式机电作动器组成的非相似余度系统进行总体设计.考虑舵面空气负载和连接刚度建立总体数学模型,对3种典型工作模式进行理论分析和仿真对比,再现带载情况下这3种工作模式的切换瞬态.同时提出电机电流内环零值控制的无载工作模式,控制器结构简单并且切换可靠迅速.分析结果对非相似作动系统的设计、工作模式和故障切换方法提供了理论依据.     

基于以太网器件的高性能工业现场总线FED

研究一种采用通用以太网物理层元件和FPGA器件构成的现场总线FED(Fieldbus based on Ethernet Devices),在片上系统(SOC,System On Chip)上开发出实用的现场总线通信装置.FED不需要复杂的驱动程序就可以实现链路层通信,在链路层基础上可以根据控制需要设计应用层通信协议.FED采用基于带飞读写功能的集总帧结构,使用主从式通讯.FED系统由1个主站和最多255个从站组成,实现了100 Mbit/s的高速实时通信.建立了实验系统,验证了FED总线可以满足数控机床等工业自动化设备的控制需求.     

基于误差最小的SVM最优分类面修正

针对C-支持向量机(C-SVM,C-Support Vector Machine)中惩罚系数C可能导致最优分类面不合理的问题,提出基于误差最小的SVM最优分类面修正方法.通过调整正负类分类间隔的约束条件,求解使训练样本总误差最小的偏置系数,并兼顾与正负类误差之差的绝对值的平衡,得到误差最小的更优分类面.实验证明该修正方法与C-SVM及其它修正方法相比,具有较高的分类精度和较强的抗噪声与野值数据干扰能力.     

力臂控制盒负线接触电阻对工作次数的影响

力臂的工作次数是力臂自动调节装置主要性能指标之一,将直接影响飞机纵向操纵的灵敏度.从力臂的工作原理出发,分析了力臂控制盒负线接触电阻对工作次数影响的原因,为排除力臂故障提供了一定的理论基础.     

跨声速风扇的弯、掠三维设计研究

以某小型跨声速单级轴流风扇为平台,采用数值模拟的方法,研究并探讨了弯、掠三维设计技术对具有较高负荷的跨声速轴流压气机性能改善所起到的作用和抑制流动损失增加的机理.分别探讨了在动叶上半叶高和静叶端区采用不同的弯、掠形式对风扇设计点以及等转速线上的小流量工况性能的影响.研究结果表明:动叶上半叶高采用反弯设计能够有效改变动叶端区压力梯度,减少泄漏流在出口压力面侧的堆积,增加动叶顶部的通流能力.静叶端区采用前缘反弯和尾缘正弯的复合弯、扭技术,同时实现了端区增容和控制二次流发展的目的,随着流量的减小,弯、扭设计静叶更好地控制住了端区二次流的恶化,端区损失增长明显较直叶片缓慢,风扇的稳定工作范围得到提高.      

有限维修渠道约束下多级维修供应系统库存控制

多级维修供应管理是提高装备保障效能的有效途径,备件的筹措和规划是影响装备可用度和形成战斗力的关键因素。在可修备件库存控制的多等级(METRIC)理论的基础上,放宽了模型中"无限维修总体"的假设条件,根据M/M/C排队论,对故障件的平均维修周转时间及备件供应渠道进行了修正,建立了备件的初始库存优化模型。在传统边际优化算法的基础上,通过引入分层优化的思想,对算法进行改进,使算法具有更高的运算效率,并在理论上对其进行了证明。算例结果表明:在保证计算结果完全一致的基础上,改进的分层边际优化算法能够大大提高运算效率。     

基于EMD与LS-SVM的刀具磨损识别方法

针对刀具磨损声发射信号的非平稳特征和BP神经网络学习算法收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了基于经验模态分解和最小二乘支持向量机的刀具磨损状态识别方法.首先对声发射信号进行经验模态分解,将其分解为若干个固有模态函数之和,然后分别对每一个固有模态函数进行自回归建模,最后提取每一个自回归模型的系数组成特征向量,特征向量被分为两组,一组用于对最小二乘支持向量机训练,另一组用于识别刀具磨损状态.试验结果表明:该方法能很好地识别刀具磨损状态,与BP神经网络相比具有更高的识别率.