MIMO窄带加宽带非高斯随机振动试验

提出了一种用于多输入多输出窄带加宽带非高斯随机振动试验方法。首先，详细分析了随机相位与非高斯随机信号偏度和峭度的关系，提出了一种可用于快速生成具有指定偏度和峭度的迭代相位调节法。其次，根据控制通道之间的耦合关系，利用各通道之间随机相位的不相关特性，实现了多通道非高斯随机信号生成的解耦。然后，将生成的非高斯随机信号作为参考输出响应，采用时域逆系统方法生成驱动信号，并利用控制算法分别对响应信号的功率谱、偏度和峭度进行控制。最后，通过三轴向振动台试验验证了本文提出的多输入多输出窄带加宽带非高斯随机振动试验方法的可行性。结果表明，控制点上加速度的功率谱被控制在了±3 dB的容差限内，满足预设的容差要求。同时，时域响应信号的峭度和偏度也满足给定的参考要求。     

风雷软件LES开发设计与验证

基于国家数值风洞风雷软件开源框架，设计开发了LES(Large Eddy Simulation)湍流模型，主要包括Fourier谱/有限差分方法 LES求解器和有限体积/有限差分方法 LES求解器。简要介绍了采用的不可压缩流动求解的投影法、Fourier谱/有限差分混合方法、亚格子模型等理论方法，给出设计的软件框架和计算流程，尤其说明采用的松/紧2种耦合模式。通过数值模拟不可压缩槽道湍流、亚临界雷诺数圆柱绕流、NACA0012临界攻角的低频振荡算例，验证求解器的计算精度和复杂湍流模拟能力。基于风雷开源框架设计的开源LES模型，具备高精度数值格式、亚格子模型、湍流统计等通用模块，可为国内学者提供一个LES湍流模拟研究的开放平台。     

基于残差NLSTM网络和注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

针对长短期记忆（LSTM）网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题，在其改进模型嵌套式长短期记忆（NLSTM）网络的基础上，提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络，保留捷径连接中的卷积神经网络结构，既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递，并融入注意力机制构建多层残差网络，注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息，有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析，结果表明：所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系，剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%，比未融入注意力机制方法平均降低18.9%，有效提高了预测精度。     

密封汽流激振下转子动力特性的时域分析

针对汽轮机转子偏心导致的汽流激振问题和静偏心模型在转子动力特性研究中的缺陷，采用动网格技术模拟转子真实的三维涡动，在时域上对转子的动力特性进行研究。结果表明:转子涡动时，汽流激振力及其动力系数在时域上随位移呈三角函数变化，且径向力的方向随转子中心位置的变化发生改变。偏心率、涡动速度、自转速度和压比均影响转子动力特性。额定工况下，偏心率每增加10%，径向力与切向力平均增加约25~35 N。随着涡动速度的增大，切向力朝负方向增加，而直接阻尼和交叉阻尼减小。随着压比的增加，径向力增大而切向力减小。在一定范围内，较大的自转速度会使最大激振力的绝对值减小。      

输入饱和情形下战斗机大机动动态面控制

针对战斗机大机动飞行输入饱和问题，提出了一种自适应神经网络动态面控制方法。采用径向基(RBF)神经网络逼近飞机系统的不确定性，利用双曲正切函数处理系统的输入饱和问题，根据饱和受限后的实际控制输入与期望控制输入之差定义新误差变量，结合该误差变量设计大机动飞行控制律，并构造鲁棒项抵消神经网络逼近误差、外部干扰和建模误差的影响，利用动态面控制技术避免对虚拟控制器的复杂求导并减小计算量。根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统所有信号有界，且通过选择合适的设计参数能够使姿态角跟踪误差收敛到原点的任意小邻域内。通过仿真结果的分析，验证了所提方法具有较好的鲁棒性和稳定性。      

天宫一号高光谱数据的陆地应用

针对天宫一号搭载的高光谱成像仪获取的数据,在国土资源调查、土地利用监测、林业应用和应急灾害监测等陆地应用情况及研究成果进行了总结,系统梳理了天宫一号高光谱成像仪的优势及先进性,以期为国产高光谱数据的应用和后续同类型载荷的研发提供经验参考。     

浅谈通用航空人才的培养

本文首先利用灰色预测,分析了未来几年通用航空飞行员的数量情况;然后利用2011-2016年的通用航空事故数据,分析了目前通用航空人才质量状况;最后对如何通过培养增加通航人才数量和保障人才质量给出合理化建议。