航空发动机飞行载荷谱的预测

提出了基于飞机的设计飞行任务剖面、飞行力学及发动机原理的发动机飞行载荷的预测方法,即首先将飞机的设计飞行任务剖面通过飞行力学的基本原理转化为发动机的推力（或油门）剖面,然后通过发动机性能计算获得发动机的其它工作状态参数,从而获得发动机的飞行载荷谱。      

基于神经网络的自适应状态观测器

利用ＢＰ神经网络动态系统对一类非线性时变系统的状态进行了估计。利用神经网络的“学习－遗忘”特性,提出了非线性时变系统的自适应状态观测器,对其结构及特性进行了讨论。仿真结果表明这种自适应状态观测器能跟踪系统参数及状态的变化。     

液压泵脉动模型的故障诊断方法研究

采用液压泵的脉动参数方法进行故障诊断试验研究,在介绍了必要的数学模型和参数测量原理后,着重定性分析了液压泵游隙故障下泵源脉动参数Ｑｓ,Ｚｓ的变化,并给出了判断此种故障的参考阈值方法,试验表明本方法在液压故障诊断方面具有的应用前景。     

飞机急滚运动的解耦控制

研究了飞机急滚运动的控制问题,采用５自由度横纵向耦合模型,应用非线性解耦理论,设计了关于滚转、俯仰和侧滑角的解耦控制体。讨论了闭环系统的稳定性,给出了当系统某些固定动态不稳定时,使系统实现稳定解耦的一个方法。最后进行了仿真研究。     

用TH神经网络方法外推数据的超分辨雷达成象

研究用Ｔａｎｋ－Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络（ＴＨＮＮ）求解ＡＲ模型参数作数据外推的超分辨雷达成象,并用微波暗室实测数据对ＴＨＮＮ方法和Ｂｕｒｇ方法作了验证,结果表明,两种方法均能在较低的信噪比条件下实现超分辨成象,且随着ＶＬＳＩ技术的发展,神经网络方法将是一种很有希望的超分辨成象方法。     

超分辨成象信号处理的硬件实现

简要介绍线性预测数据外推的超分辨距离－多普勒成象方法,并以一片高速数字信号处理（ＤＳＰ）芯片—ＴＭＳ３２０Ｃ２５为核心设计了一个专用信号处理器,能完成数据外推、加窗和１２８复数点ＦＦＴ,实现超分辨二维成象。文中给出了对Ｂ－５２模型飞机微波暗室转台实测数据的成象结果,并作了比较。     

T／R－R型双基地系统分段跟踪技术的研究

根据Ｔ／Ｒ－Ｒ型双基地系统在受到由弱到强的干扰影响时,其可用的测量量不同,有必要研究各种干扰模式下应采用的跟踪算法,提出了分段跟踪技术,充分利用了不同干扰强度时Ｔ／Ｒ站和Ｒ站的测量数据,提高了对三维运动目标的跟踪精度。通过典型目标航迹的计算机仿真,对算法性能做了评估。     

非线性系统的BP神经网络在线建模及故障检测

回顾了非线性系统建模、故障检测与诊断（ＦＤＤ）及ＢＰ神经网络应用中存在的问题。提出了一种ＢＰ网络在线阶段自学习方式及应用该方式对非线性系统进行在线建模和故障检测的方法。仿真结果表明,本文提出的方式和方法是可行的     

固体火箭发动机性能预估及可靠性分析

通过对影响发动机性能变化的几个主要参数的统计分析, 建立了固体火箭发动机性能的概率统计模型。应用Monte-Carlo方法计算出一定温度范围内固体火箭发动机的性能与偏差, 并用实际结果进行了验证。从而获得了发动机的可靠性估计, 为导弹的弹道与精度设计提供重要的依据。      

热塑性复合材料的Ⅰ型层间断裂韧性

对一种新型热塑性复合材料的Ⅰ型层间断裂韧性进行了研究。将非线性能量释放率作为层间断裂的控制参量,并提出用非线性因子法和改进的能量面积积分法计算。两种方法的结果非常接近,均能较好地反映韧性基体复合材料的层间断裂韧性。SEM照片分析表明,纤维和树脂界面强度过低是造成热塑性复合材料层间断裂韧性远低于基体断裂韧性的原因。另外,层间断裂韧性随加载速率增加而减小,在单对数坐标系下两者呈线性关系。