基于民机维修文本数据的故障诊断方法

在民航检修与维护过程中积累了大量蕴含丰富故障特征的文本维修记录，然而由于维修文本本身存在复杂性，其还未实现智能诊断，数据利用率低。提出一种不断修正迭代的基于预训练语言模型双向转换器编码表示（BERT）及轻量级梯度提升机（LightGBM）的飞机维修记录的故障原因分析方法，求解文本形式的维修记录中的故障原因，用以辅助维修人员进行正确的维修决策。首先，在基于BERT的故障诊断模型Transformer特征提取架构中引入多头注意力机制，以充分捕捉融合上下文的双向语义、更加关注于重点词汇；其次，为了提高诊断速度减少模型的参数并融合LightGBM模型来实现维修文本的故障原因分类；最后，将改进的模型与其他常用文本分析模型进行对比实验，在基于民机维修文本的故障诊断中该模型的准确率比TextCNN模型、LSTM模型和BiLSTM模型分别提升了38.99%、22.98%和18.16%，且BERT-LightGBM模型比BERT模型诊断速度提升了0.91%。表明所提方法在实现飞机维修文本故障诊断方面的有效性及优越性。     

飞机液压系统柱塞泵热分析

随着飞机液压系统向高压化、大功率化方向发展，液压系统的发热及温升问题受到了广泛关注。柱塞泵作为液压系统中重要的能量转换装置，对液压系统的功率损失和温度有重大的影响，良好的柱塞泵的热分析对液压系统的热设计和温度控制有重要的意义。然而传统的柱塞泵热分析方法，如平均油温法、软件仿真法和热节点网络法，因不够准确、高效和简洁而不能满足现代飞机液压系统热分析和热设计的相关需求。本文针对飞机液压系统柱塞泵发热的相关问题，采用基于集总参数的热网络分析方法，建立了柱塞泵热网络模型，通过对柱塞泵不同工况下的仿真，验证了模型的有效性和准确性，为柱塞泵及液压系统的热分析提供了参考。     

基于CZT的变时间窗时变参数在线辨识方法及应用

针对时变参数的在线辨识问题,提出了基于CZT的变时间窗时变参数在线辨识方法,通过滑动时间窗以及基于方差阈值的重启设计,提高了现有频域辨识方法对时变参数的辨识速度,并且有效避免了数值微分对噪声的放大问题。最后,基于飞机系统的执行机构故障,对该方法进行仿真验证,并与传统辨识方法进行对比,说明了该方法对时变参数有较强的辨识能力,验证了该方法的有效性。     

连续式风洞二喉道调节马赫数控制策略

为了降低连续式跨超声速风洞压力波动,提高马赫数稳定性,需要对二喉道调节马赫数控制方式进行研究,针对现有文献鲜少对该控制策略描述等问题,以0.6m连续式跨声速风洞为例,对二喉道控制马赫数的原理进行分析,基于运动控制器加伺服驱动器双PID(proportion-integral-derivative)控制模式实现二喉道位置精确控制,提出了二喉道和压缩机转速的组合控制流程,并采用分段变参数模糊PID加串级控制的算法实现马赫数精确控制,最后进行了试验验证。结果表明马赫数控制精度优于0.001,且每个马赫数极曲线(9个攻角阶梯)的时间可控制在4min以内,证明所提出的控制策略是有效的,可为连续式跨超声速风洞的设计调试提供参考。      

半球谐振陀螺全角模式控制技术研究

介绍了半球谐振陀螺全角模式的工作机理及其技术特点。对全角模式下振型的控制进行了理论分析,采用乘法相干解调对陀螺振型参数进行提取,并采用参数激励方法对谐振子进行驱动和控制。设计了数字电路进行实验,结果表明该全角模式控制技术实现了半球谐振陀螺的角速率积分功能,能够0°～360°全角度敏感输出,测得的角速度测量值超过300(°)/s,角度测量线性度优于10~(-4),与传统的力平衡模式相比,半球谐振陀螺的动态特性得到大幅提升。     

限带白噪声随机过程的雨流幅值概率密度函数模型

对17种不同带宽系数的限带白噪声随机过程进行了雨流循环计数统计,提出了一个限带白噪声随机过程的雨流幅值概率密度函数(Probability density function,PDF)模型。该模型是Rayleigh分布和Weibull分布的线性组合,其中待定系数均为随机过程谱参数的函数。采用该模型对这17种随机过程的雨流幅值概率密度函数进行了公式拟合,探究了模型中待定参数与随机过程谱参数之间的关系,确定了模型表达式。对照随机过程的雨流计数统计结果,将该模型与Dirlik模型的预测精度进行了比较,结果表明该模型的预测效果优于Dirlik模型。     

利用人工神经网络快速计算木星系磁坐标

在木星辐射带研究中，从地理坐标向磁坐标的准确转换是建模基础.以往的建模中，磁壳参数L值的计算基于磁偶极场假设，该方法精确度较差.结合最新的高精度木星磁场模型JRM09，本文提出基于磁力线追踪法的木星磁坐标计算方法，并分析其合理性和必要性.要求精确度较高时，磁力线追踪法计算耗时很长.本文在磁力线追踪法的基础上进行改进，提出基于人工神经网络的磁坐标快速计算方法.该方法包括分类器和拟合器.分类器基于Adaboost算法的BP神经网络，用于预测某地理坐标是否在内磁层，如果在内磁层，则用拟合器计算L值.拟合器采用遗传算法优化BP神经网络.结果表明，分类器的分类错误率在3%以内，而拟合器的预测误差在7%以内.以Juno号一圈探测轨道为例，利用神经网络的磁坐标计算法比磁力线追踪计算法速度快3个数量级以上.基于人工神经网络的磁坐标快速计算方法可用于未来木星辐射带的研究.      

基于6σ设计的复合推力高速直升机总体参数多目标优化

针对复合推力高速直升机总体设计阶段总体参数的选择问题,提出一种提高可靠性和鲁棒性的基于6σ设计的改进多目标遗传算法优化方法。采用叶素理论和数值积分的方法分析计算了复合推力高速直升机气动及飞行性能,并以此为基础建立了约束函数和初步目标函数模型;将6σ设计融入改进的多目标遗传算法中,构造最终目标函数;在给定有效载荷设计要求下,对复合推力高速直升机总体参数进行了多目标优化设计。该方法获得了所需的Pareto解,优化后的复合推力高速直升机飞行性能相对原机有了较大改善,算例结果表明该方法有效可行。     

基于DDQN的运载火箭姿态控制器参数设计

探索了利用深度强化学习算法训练智能体,以代替人类工程师进行火箭姿态控制器参数的离线设计方案。建立了多特征秒的火箭频域分析模型,选定了设计参数。选择深度强化学习算法中的双深度Q学习(Double Deep Q Network,DDQN)算法,通过记忆回放和时间差分迭代的方式让智能体在与环境交互过程中不断学习。设计了对应的马尔科夫决策过程模型,进行了智能体的训练和前向测试。结果说明该方法对于运载火箭姿控设计具有一定参考价值。