一种运载火箭时变结构模态参数辨识的确定性演化方法

针对运载火箭的时变结构模态参数辨识问题进行研究，基于时变自回归滑动平均(TARMA)模型，提出一种时变结构模态参数辨识的确定性演化方法。该方法利用小波基函数的良好局部函数拟合能力，将墨西哥帽小波函数作为TARMA模型时变系数的空间基底，构建了基于小波函数的泛函序列时变自回归滑动平均(FS-TARMA)模型，并发展了两步最小二乘估计方法，实现了时变系数的解耦估计。通过有限单元法，建立了阿里安V号芯级运载火箭时变有限元模型，对所提辨识方法进行了验证，结果表明：墨西哥帽小波基FS-TARMA方法能够有效地辨识系统的时变模态参数；与传统傅里叶基FS-TARMA方法相比，具有更好的辨识精度，并且能够准确地反映出模态局部细节特征。     

单晶硅超精密切削工艺参数优化与实验研究

为提高单点金刚石车削单晶硅的表面质量,以表面粗糙度为优化目标,设计正交切削实验,过方差分析、响应曲面分析和极差分析研究主轴转速、进给速度和切削深度对表面粗糙度的影响。结果表明：主轴转速对表面粗糙度影响显著,其贡献率最大,主轴转速越大,表面粗糙度值越小;建立表面粗糙度回归模型,主轴转速和进给速度的交互作用对表面粗糙度的影响最大;获得最优切削参数组合,即主轴转速3 300 r/min,进给速度2 mm/min,切削深度5 µm。在此切削条件下,获得了表面粗糙度Ra 2.7 nm的高质量单晶硅元件,在扫描电镜下观察其表面相对光滑,切屑呈带状,材料在延性域内去除。     

概念设计中可重构航天器动特性快速预示方法

为解决概念设计中可重构航天器结构动特性快速评估问题，考虑接触、摩擦等因素影响，提出一种动特性快速预示方法。该方法针对典型可重构航天器特点，处理流程包括动特性分析与辨识、基于虚拟材料的模型等效及等效参数估计，实现了精细化模型的等效替代。仿真校验中，利用本文方法对构型设计方案进行了预示，在所得结果能较为准确反映结构动特性的前提下，有效提高了分析效率。该方法能够保障可重构航天器概念设计工作，并为构型方案的设计迭代与优化提供实现基础。     

结合离线知识的时变结构模态参数在线辨识

飞行器的结构模态参数在线获取对其高效、可靠运行具有重要意义。传统时变结构模态参数辨识方法存在辨识虚假结果较多，抵抗测量数据中的极端异常值能力差等问题，难以有效应用于在线过程。建立一种基于长短时记忆网络的时变结构模态参数在线辨识网络模型，通过数据集构建过程离线地引入先验信息，同时结合模型自身特性，有效提升制约在线辨识应用的可靠性。实验结果表明：在不同时变规律下，与传统辨识方法相比，在线辨识模型能有效缓解虚假结果问题，同时保证辨识结果的连续性；采用α稳定分布模型对脉冲噪声进行建模，验证了其在测量数据包含由于偶发因素产生的极端异常值时在线辨识鲁棒性。     

激光辅助车削工艺参数对单晶硅表面质量的影响

为了提高单晶硅激光辅助车削加工表面质量，通过开展激光辅助和常规车削加工试验，结合表面粗糙度、表面形貌及拉曼光谱检测，研究激光辅助车削技术对加工质量的影响。基于正交试验方法，研究单晶硅激光辅助车削工艺参数对表面粗糙度；通过方差分析和极差分析评估各因素对表面粗糙度的影响。研究结果表明：与常规车削相比，激光辅助车削可有效提高加工表面质量，降低材料表面的残余应力。主轴转速、进给速度、切削深度和脉冲占空比对表面粗糙度的贡献率分别为17. 51%、44. 48%、6.69%和14.70%。确定最佳加工参数组合如下：主轴速度为4 000 r/min，进给速度为2 mm/min，切削深度为5 μm，脉冲占空比为30%，最终获得表面粗糙度Rq为2.4 nm的高质量表面。