嵌入式软件仿真测试环境实时脚本技术的研究

针对嵌入式软件仿真测试环境中,测试脚本对激励数据的实时控制和结果数据的实时收集的问题,研究并实现了一种嵌入式软件仿真测试环境中的实时脚本技术,给出了实时脚本设计实现的方法,并通过实例验证了实时脚本技术的有效性。     

铝合金零件火焰钎焊补焊工艺

针对铝合金结构盐浴钎焊局部未焊透现象,采用了相应的火焰钎焊工艺,经实际应用,焊接质量达到了设计要求。     

基于深度信念网络的航空发动机维修等级决策

准确的航空发动机维修等级决策,能够避免过维修和欠维修,在保证航空发动机运行安全的前提下节约维修成本。结合航空发动机状态监控信息和维修等级特点,采用深度信念网络（DBN）算法,挖掘状态监测及维修等级决策之间的深层次对应关系,实现对维修等级的分类和预测。该模型通过DBN预训练和反向传播(BP)神经网络反向微调提取出样本特征,从而提高维修等级预测准确率。以某航空公司CF6航空型发动机的状态参数和维修等级数据作为实例进行验证,结果显示:该模型能够通过构建多层网络结构挖掘出样本的更深层次信息,在分类能力、决策准确性方面优于传统神经网络,有较强的特征提取能力,对维修等级分类有较高的正确率,能得出更准确的维修等级决策结果,避免因维修等级误判而带来不必要的损失。      

形状记忆合金薄板低速冲击载荷下热力耦合行为分析

进行形状记忆合金(shape memory alloy,SMA)薄板不同冲击能量条件下低速冲击实验,以SMA热力学本构模型为理论基础,通过数值手段对超弹性SMA薄板的冲击响应进行仿真分析,探究冲击载荷作用下SMA热力耦合行为特征。结果表明:数值仿真结果与实验数据吻合良好,有效表征了SMA薄板冲击过程中的变形、相变、耗散、温变等热力耦合行为特征。     

基于深度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断

滚动轴承的准确故障诊断是确保机械设备安全可靠运行的必要手段。针对多故障、长时间序列的滚动轴承振动信号，提出了一种基于深度残差收缩网络(DRSN)模型的故障诊断方法。首先，根据采集到的滚动轴承数据构造故障样本，针对多种故障类型下的长时间序列的振动信号，按照一定尺寸将长时间序列矩阵化，构成多故障类型的灰度图故障样本。从正常到故障的滚动轴承性能退化过程，通过多个采样点的随机采样，构造全寿命周期的故障样本用于故障诊断。其次，在多层深度学习模型基础上，将残差收缩网络模块加入到卷积神经网络(CNN)中构建深度残差收缩网络模型用于故障诊断，其中通过将残差项加入到网络中训练解决了多层网络模型的模型退化问题，利用软阈值化实现了样本降噪。最后，为了验证所提方法的有效性，采集了滚动轴承的多故障时间序列样本和全寿命周期故障样本用于故障诊断。实例验证的结果表明:所提深度残差收缩网络模型在处理含噪声样本时仍具有良好的鲁棒性，多层网络模型下没有明显的网络退化，能够保持较高的故障诊断正确率。在处理2种轴承故障数据集时，与其他模型相比，所提方法训练误差更低，平均故障诊断正确率提高1%~6%。      

基于GSP仿真和SDAE的航空发动机故障诊断

为了深入研究航空发动机故障机理,提出基于航空燃气涡轮发动机性能仿真软件(GSP)和堆栈降噪自编码器(SDAE)的航空发动机故障诊断方法。通过GSP性能仿真方法模拟发动机在不同设计参数下的部件故障,并得到对应的运行状态参数;从每种故障类型下的长时间序列的状态参数中提取出向量化的曲线特征,构成故障样本;将故障样本带入SDAE模型中进行深度特征提取,经过前向传播和反向微调得到训练好的模型用于发动机故障诊断。结果表明:GSP能够通过参数更改来模拟微弱故障下的状态参数,从而构建多故障样本集;SDAE的重构误差和反向传播误差能够快速收敛到较小值,SDAE的故障诊断正确率为99.5%;与深度信念网络(DBN)、人工神经网络(ANN)以及经典机器学习方法支持向量机(SVM)相比,SDAE的故障分类正确率分别提高了0.8%、6.9%和10.1%。     

克服复共线性影响的方法探讨

数据建模是参数估计与精度估计的主要手段，也是实际工程中进行系统故障诊断与修复的主要途径。然而，由于变量之间的复共线性性，严重影响了目前广泛应用于工程实际中的最小二乘方法、主成分估计等方法的收敛性与估计精度，也成为制约各种估计方法实用效果的主要原因。本文详细分析了复共线性影响参数估计的机理，全面讨论了克服复共线性影响的几种常用方法的思想及优劣，并给出了工程实际中在参数估计方面应注意的问题。     

基于深度学习的航空发动机故障融合诊断

通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合算法的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机的大量性能参数,先利用深度学习模型提取出性能参数中的隐藏特征,得出故障分类置信度;其后对多次故障分类结果进行决策融合,从而得出更准确的诊断结果。将普惠JT9D发动机故障系数用于数据仿真,通过算例验证本文算法的有效性;算例计算结果表明:多次实验结果经数据融合提高了可信度,该模型具有较高的故障分类诊断准确性和抗干扰能力。