基于Ag/CNTs-PDMS的高灵敏度柔性压力传感器研制及性能测试

智能传感的应用对柔性压力传感器的需求量和性能提出了更高的要求,因此,需要开发一种简单、廉价、可批量化的方法实现大范围、高灵敏压力传感器的制造。文章基于压阻效应,采用浸渍-干燥法制备了一种基于镀银碳纳米管-聚二甲基硅氧烷(Ag/CNTs-PDMS)复合结构的柔性压力传感器。研究表明,所制备的压力传感器具有较高的灵敏度(0.718 kPa~(-1))、较宽的工作范围(40 kPa)、较短的响应时间(1.14 s)以及良好的可重复性,有望用于在轨实时压力监测。     

基于DOA聚类算法的ARM抗有源诱偏技术研究

有源诱偏技术是雷达对抗反辐射导弹的一种重要手段,可以大大降低反辐射导弹的作战效能。为提高对敌目标的精确打击能力,在分析闪烁诱饵诱偏原理的基础上,针对有源诱偏干扰下被动雷达测角精度与稳定度不高的问题,通过对有源诱偏信号的时域特征进行分析,提出一种基于脉冲前沿检测的DOA聚类分选算法,找出前沿超前的辐射源信号,实现了高性能抗有源诱偏干扰和高精度抗干扰测向。仿真结果表明,该技术可以有效对抗四点源有源诱偏干扰。     

基于模糊矩阵和神经网络的航空发动机磨损部位故障识别

滑油中的金属颗粒成分及含量反映了发动机部件磨损程度,利用光谱分析技术监测诊断发动机部件磨损故障。在分析发射光谱原始数据的基础上,提出基于BP神经网络的航空发动机磨损部位识别方法,并通过实例阐述了部位磨损识别的步骤。将待识别样本输入已经训练好的神经网络中,得到低压压气机轴承支座磨损故障模式。待识别样本中含有Fe、Al、Cr、Cu、Mg,与低压压气机轴承支座磨损故障模式存在的元素完全一致。与原始识别方法相比,本文方法得到的故障特征更加明显,所需训练样本更少,识别精度达到96.67%。     

基于全域CZM的复合推进剂细观损伤与断裂研究

采用全域CZM模型模拟了复合固体推进剂从细观脱湿到基体开裂,直至微裂纹扩展汇合,最后断裂破坏的演化过程,探索了其宏观力学行为发生发展的内在原因。数值模拟结果在微裂纹的开裂特征以及推进剂的宏观应力-应变曲线等方面与试验结果吻合较好。研究结果表明,采用全域CZM模型能有效模拟复合推进剂材料细观断裂破坏过程及其宏观力学性能;通过参数反演可知混合基体的初始刚度远小于颗粒/基体界面的,而粘接强度和粘接能大于界面的,这使得基体易变形而界面先脱湿;可将推进剂受拉伸载荷的细观力学行为分为四个阶段:无损伤变形阶段、界面部分脱湿阶段、脱湿与基体开裂并存阶段、微裂纹聚合断裂阶段。     

硅半球深腔结构无损检测技术

半球深腔的加工质量是决定硅基MEMS半球陀螺精度的关键因素之一，及时检测半球深腔的形貌参数并将其反馈至加工过程，是确保高性能MEMS半球陀螺研制成功的重要措施。由于硅半球深腔的深度较大，台阶仪和光学显微成像系统无法对半球深腔的形貌特征进行有效测量。因此,需要将硅深腔结构剖开后采用扫描电镜(SEM)进行检测。这种检测方式时间周期长，且属于破坏性的样本检测，效率和测试精度都较低。提出以硅半球深腔为模具，利用PDMS铸模将硅半球深腔的结构尺寸和表面形貌转移到PDMS凸起的半球模型上，通过检测PDMS半球模型的尺寸结构和表面形貌，即可反推出硅半球深腔的尺寸特征。经实验验证，脱模后的PDMS模型可以准确地反映出半球深腔的尺寸信息，测量结果的不确定度小于5‰，有效解决了硅半球深腔无损检测的难题。     

基于L1范数的k平面聚类算法设计

基于L2范数度量的k平面聚类(k-Plane Clustering,k PC)设计思想,本文提出了一种采用L1范数度量的聚类算法。由于在平面更新步骤中,所导出的优化问题是非凸的,文中给出了一种求解方法,即将非凸问题转化为有限个子集上的凸问题,为避免求解多个优化问题导致训练时间过长问题,本文还设计了一种新的优选策略,有限个子集的搜索任务可在线性时间内完成。本文所提出的方法只需要求解k个线性规划,而不再是k PC的求解特征值问题。在人工和UCI数据集上的实验结果表明:基于L1范数平面聚类算法的训练和测试时间更短,且在大多数数据集上均表现出了更好的聚类性能。     

基于核主成分分析的空域复杂度无监督评估

空域复杂度评估作为衡量空域运行态势、管制员工作压力的关键手段，是运行调控的基础。由于影响因素众多，不同因素间耦合关联复杂，且标定样本很难获取，空域复杂度的准确评估被公认为航空领域的一个挑战性问题。提出了一种空域复杂度的无监督评估方法。首先通过核主成分分析挖掘原始样本各维度的非线性耦合关系，准确提取能够最大化复杂度评估信息量的主成分，进一步设计了可按需定制的主成分聚类方法，实现了无监督条件下空域复杂度的准确评估，为空域划分、流量管理提供了有效的技术支撑。     

纳米碳粉掺杂对激光烧蚀GAP的推进性能影响

实验以含能聚合物聚叠氮缩水甘油醚(Glycidyl azide polymer,GAP）作为激光烧蚀微推力器的靶材。通过对不同浓度纳米碳粉掺杂和靶材厚度下激光烧蚀GAP的比冲、冲量耦合系数和能量转化效率测量，结合靶材喷射羽流图像，分析了纳米碳粉掺杂提高激光烧蚀聚合物靶材推进性能的机理，给出纳米碳粉掺杂的适用方式。实验结果表明：透射式下，掺杂纳米碳粉之后，聚合物对激光的吸收大幅增强，但激光烧蚀推进性能不随掺杂浓度增加而显著提升；纳米碳粉吸收激光能量形成温度极高的局部热区促进聚合物中化学能的释放，是推进性能提升的主要原因；掺杂纳米碳粉之后的GAP烧蚀深度降低，表现出面吸收特性；随着靶材厚度的增加，未完全烧蚀的工质质量增加，使得靶材的利用率大大降低，导致聚合物推进性能下降。实验中掺杂3%纳米碳粉、厚度为54 μm的GAP靶材最优能量转化效率超过250%，适合作为透射式激光烧蚀微推力器的靶材。     

基于振动参数聚类融合的空间轴承故障辨识方法研究#br#

轴承是飞轮和控制力矩陀螺(CMG)等空间惯性执行机构的核心部件，其健康状态直接影响整机性能和使用寿命.当前，由于轻载轴承在正常运转时也可能产生类似于微弱故障特征的现象，导致单一故障特征参数难以辨识正常和微弱故障状态.针对这一问题，本文提出了一种基于振动参数聚类融合的轴承微弱故障辨识方法.首先，通过轴承振动实验获得数据；然后，基于特征频率比值等方法对振动信号进行特征参数的提取；在此基础上，利用K Medoids算法对正常样本进行聚类，并根据3σ法则构建正常运转的安全边界；最后，计算不同轴承故障数据的超限概率，根据概率大小进行故障状态的识别.结果表明，该方法对轴承正常和微弱故障的辨识是可行和有效的.