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。     

针对旋翼流场模拟的自适应网格算法

针对基于格心格式求解器的旋翼流场模拟,提出了相应的自适应笛卡尔网格的数据存储结构及自适应算法。给出了相应的单元处理策略,简化了对自适应笛卡尔网格的处理;对于频繁的自适应加密过程中产生的大量重复点,采用了高效的交替数字树算法(Alternating digital tree,ADT)予以删除;对于自适应疏化过程中产生的大量无用点,提出了标记-删除-移动(Mark,delete,move,MDM)算法予以快速地删除,减少了不必要的计算资源消耗。对CaradonnaTung旋翼在不同悬停状态下进行了模拟验证,对比了压力分布系数与桨尖涡位置。之后对HELISHAPE 7A旋翼在前飞情况下进行了模拟验证,计算值与实验值吻合。此外,求解器对桨尖涡的捕捉效果得到了明显的提高,表明本文方法具有良好的有效性与鲁棒性。     

空气压强对激光推进器冲量耦合系数影响

设计并加工了激光推进器实验模型,以空气为推进工质,利用脉冲式CO2激光器,研究了空气压强对激光推进器冲量耦合系数影响。实验结果表明,空气压强对激光推进器性能有显著影响。在文中实验条件下,当空气压强大于6 kPa时,激光推进器冲量耦合系数随压强减小而减少较慢;当空气压强小于6 kPa时,激光推进器冲量耦合系数随压强减小而减少很快。     

用集成霍尔传感器设计智能计米器

工业中许多产品需要测量其长度 ,但传统的机械式计米器不能有效克服机械惯性 ,精度差 ,同时不能将长度信息进行管理 ,不适应当今信息化的生产环境。如采用集成霍尔传感器设计智能化计米器 ,能克服机械式的上述缺点。通过和上位计算机的通信可实现生产管理、销售。     

用Newton子迭代方法计算前飞旋翼粘性绕流

通过求解Navier-Stokes方程数值模拟了直升机旋翼前飞非定常流场，为了同时保证计算的时间精确性和计算效率，时间推进格式采用了双时间推进方法，在该方法中，子迭代过程由十分高效的LU-SSOR方法完成，且使子迭代过程成为Newton子迭代，空间上应用中心平均的有限体积法进行离散，为了模拟前飞桨时间的相对运动，网格布局采用了运动嵌套网格方法，应用本文方法对-悬停流场进行了数值计算，计算结果与实验吻合较好，尽管缺乏实验数据的验证，对-有升力前飞状态的数值模拟结果是可信的。     

微尺度爆震燃烧研究进展

微尺度爆震燃烧(Microscale Detonation)是基于微燃烧(Microscale Combustion)和微动力机电系统(Power MEMS)提出来的新研究方向.目的是为了把爆震燃烧这一高效的燃烧方式应用于微动力领域,以解决人们对小型、高性能动力的需求.几十年来,人们虽然在爆震燃烧的研究中涉及了一些与微爆震相关的内容,但是对其机理的了解仍然十分不足.本文从微爆震基本概念出发,对其现象、成因、影响因素及需要解决的问题等方面进行综述,总结了目前国内外重要的研究成果,为今后进一步的探索提供参考.