Application of a modified generalized sail model on a solar sail with wrinkles

In this paper, we present an analysis of effect of wrinkles on the solar sail performance. We describe different analytical, semi-analytical and numerical approaches to the calculation of general large-scale curvature of a solar sail as well as parameters of so-called wrinkled domains, and introduce the impact of such wrinkles on the thrust and torque of the solar sail. Finally, we present a model of an optically-orthotropic surface for such non-ideal sail, providing a connection with the Generalized Sail Model, and other solar sail thrust models.     

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。     

基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断

针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。      

A new bearing fault diagnosis method based on modified convolutional neural networks

Fault diagnosis is vital in manufacturing system. However, the first step of the traditional fault diagnosis method is to process the signal, extract the features and then put the features into a selected classifier for classification. The process of feature extraction depends on the experimenters’ experience, and the classification rate of the shallow diagnostic model does not achieve satisfactory results. In view of these problems, this paper proposes a method of converting raw signals into two-dimensional images. This method can extract the features of the converted two-dimensional images and eliminate the impact of expert’s experience on the feature extraction process. And it follows by proposing an intelligent diagnosis algorithm based on Convolution Neural Network (CNN), which can automatically accomplish the process of the feature extraction and fault diagnosis. The effect of this method is verified by bearing data. The influence of different sample sizes and different load conditions on the diagnostic capability of this method is analyzed. The results show that the proposed method is effective and can meet the timeliness requirements of fault diagnosis.     

基于图像识别的机械振动信号特征提取与寿命预测方法研究

滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。     

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题，提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法，算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节，以充分利用模型中的低层特征，增加细节信息；改进模型的区域生成网络，加入多种滑动窗口，从而优化了模型锚点的长宽比设置，提高检测能力。实验表明，改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果，对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度，从而验证了算法的有效性。     

多状态空间信息网络拓扑生成优化算法

依据空间信息网络（SIN）高动态性的特点，并考虑卫星工作的多状态特性，兼顾星间通信时延和拓扑抗毁性的要求，研究了多状态下空间信息网络拓扑生成及动态优化的问题。根据卫星星座的周期性，建立了一种卫星网络的拓扑周期表。综合卫星的可视性和连接度等约束条件，以网络平均和最大时延作为通信性能的优化目标，建立拓扑的多目标优化模型。提出一种改进的多目标模拟退火（IMOSA）算法，求解全局时延最优的卫星拓扑，并在考虑多状态情况下对链路进行优化，以满足网络高动态性。最后基于具有66颗低轨（LEO）的铱星星座进行仿真，研究表明：针对多状态条件下的铱星星座，该算法最大化减小了通信时延，得到抗毁性良好的拓扑结构，通信性能较之原有静态拓扑明显得到改善。     

Application of improved active disturbance rejection control algorithm in tilt quad rotor

The Tilt Quad Rotor (TQR) has complex dynamics characteristics, especially in conversion mode. It is difficult to build the dynamic model of the TQR and the environmental factors have a great influence on it. To solve the problem of control in conversion mode of TQR, this paper carries out the design of the controller based on improved Active Disturbance Rejection Control (ADRC). According to the characteristics of flight in conversion mode, Tracking Differentiator (TD) with explicit model is used to solve the problem of multiple integrals when the system is high-order system. Extended State Observer (ESO) with Radial Basis Function (RBF) neural network is used to estimate and compensate for internal and external uncertainties, and the adaptive sliding mode control in Nonlinear State Error Feedback (NLSEF) is used to improve the response speed of the controller and reduce the parameters which should be tuned. Through the flight control simulation of the TQR, the validity and rationality of the control system are verified.     

先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志，飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围，可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象，基于过失速机动飞行试验的数据，开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性，研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法；针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性，进一步构建深度神经网络，对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计，过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°，融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。