稠密颗粒增强复合材料应变分布规律和刚度张量

针对高体积份数、随机分布、等轴状颗粒增强复合材料 ,研究了材料的应变分布规律 ,给出了基体和增强体应变平均值与材料微观结构参数之间的定量关系。结果表明 ,除应变平均值外 ,应变涨落是影响刚度张量的另一个重要因素 ,研究了应变涨落与材料微观结构参数之间的关系 ,并推导出了复合材料的刚度张量。与实验结果和以往的理论比较 ,预测结果与实验结果吻合良好     

层合复合材料的损伤刚度分析

渐近均匀化方法是一种便于同时求解复合材料细观与宏观性能的有效方法。本文在均匀化方法的基础上，通过层合结构的均匀化基元，建立相应有有限元方法，对层合板进行损伤刚度分析。与其它方法和实验结果的比较显示其具有良好的精度和直观方便的优点。最后应用上述方法对固体发动机壳体材料ＡＰＭＯＣ纤维复合材料的损伤刚度性能进行了分析。     

层合顺序对各向异性层合阻尼结构动态性能的影响

本文将各向异性设计引入层合阻尼薄板中，主要对几组阻尼层交替层合与集中阻尼芯层层合的各向异性阻尼结构的内耗和刚度的温频特性进行实验研究。为各向异性层合阻尼结构理论和轻量化高阻尼设计奠定基础。实验结果表明：在实验温度（0-70℃）和频率（1～200Hz）范围内。交替层合度影响不一定，结构的内耗和刚度的温度特性均优于集中阻尼芯层结构；而频率对结构内耗和刚与具体结构参数和结构总层数有关。     

外挂物、副翼操纵刚度对机翼颤振特性的影响

本文采用气动弹性模型试验的方法,研究了外挂物重量、悬挂位置和不同的副翼操纵系统刚度对机翼低速颤振特性的影响。气动弹性模型是严格地按相似律的要求进行设计的,由于机翼是对称的,故仅设计了半机翼。而试验既进行了地面振动试验,也进行了风洞试验。文中对试验结果进行了分析。最后,提出两点意见供飞机防颤振设计人员参考:1.副翼的旋转运动是发生主翼面-副翼耦合颤振的主要影响因素,故与操纵系统刚度密切相关的副翼旋转频率值对机翼防颤振设计极为重要。2.机翼携带翼下外挂物,使机翼临界颤振速度明显下降;在设计状态下,外挂物位于机翼内侧的状态与位于外侧的状态相比,机翼临界颤振速度降低更显著。     

结合邻域聚类分割的高光谱图像异常检测支持向量数据描述方法

支持向量数据描述方法在高光谱图像小异常目标检测中具有较好的检测性能,但是待检异常的几何形状受到约束和背景的选择具有盲目性影响检测效果,且检测需要对整幅图像进行遍历导致计算量大。提出邻域聚类分割和支持向量数据描述相结合的异常检测方法,首先利用邻域聚类方法分割图像,将几何尺寸小的分割块作为潜在异常目标;其次选择与潜在异常的形状和大小相适应的背景窗进行背景像元收集;最后采用SVDD方法从潜在异常中快速且准确地检测出异常目标。对HYMAP图像的实验结果表明,该算法提高了复杂地物背景下异常的检测性能,降低了SVDD用于高光谱图像异常检测的计算量。     

空间光学遥感器主镜背部形状的选择

本文阐述了空间光学遥感器中主镜轻量化的必要性．对双凹、平背、单拱和双拱4种形状主镜在重力载荷下的变形进行了分析计算，得出了背部3点支撑方式下双凹主镜最优的结论，并进一步研究了3点支撑的双凹主镜面形变化RMS值随规一化支撑半径r／R的变化规律．     

基于SVR的导航传感器自适应野值检测方法

针对Lagrange插值法无法处理连续野值的问题，提出了一种基于改进支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的导航传感器自适应野值检测方法。该方法结合了支持向量回归利用小样本数据就能够准确建模和3σ准则计算简易的优点，利用支持向量回归在线建立舰船的运动模型对测量值进行实时预测，并利用3σ准则自适应地计算阈值，然后通过比较阈值与预测残差来判别测量值是否为野值点。该方法可以自动地学习舰船的运动趋势，建立舰船的真实运动模型，而且不受连续野值点的影响，能够在没有其他传感器辅助的条件下完成野值检测。海试实测数据表明，提出的方法对离散和连续的野值点均具有较好的检测效果，同时可以更好地估计传感器的真实测量值。     

基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测

为了提高对航空发动机性能趋势预测的精度，提出利用支持向量机方法来预测表征发动机整体性能的参数一性能综合指数。建立了基于支持向量回归的一步及多步预测模型，利用该模型对性能正常衰退及性能异常发动机的综合指数分别进行预测，并与自回归(AR)模型的预测值进行比较。结果表明，基于支持向量机的预测模型比AR模型的预测精度更高，其四步预测精度由80．56％提高到88．51％。因此该模型尤其适合中、长期预测。     

基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

刚度导数法在含裂纹铆接加筋板应力强度因子计算中的应用

本文探讨了刚度导数法用于含裂纹铆接加筋板应力强度因子计算的问题。提出了选取对刚度导数矩阵有贡献元素的一种新方法,成功地解决了裂尖位于筋条轴线附近时,采用刚度导数法计算应力强度因子的困难。算例结果表明,本文提出的方法是正确有效的。文中还阐述了刚度方程降阶的方法,这种方法对于应用小容量计算机求解较大的结构分析问题,有一定的参考价值。