超音速进气道线性动力学

 Willoh提出的数学分析法需先给出计算点沿进气道流路各截面气流静态参数值后,才能计算小扰动下该计算点的线性动力学特性。本文提出了采用Palmer与王乃行的进气道简便静态特性计算法,以求取计算点下超音速段各道斜激波前、后气流静态参数值,再按一元、无粘、绝热、集总参数、管流求取亚音速段各截面的气流静态参数     

线性振动系统的特征值亏损问题

本文导出了线性振动系统的特征值亏损充分必要条件,给出几个有特征值亏损的例子,并得到一些有用的结论。     

线性最优调节器的加权阵选择

 本文提出了一种新的线性二次到调节器的加权阵的选择方法。使用这种方法设计的线性调节器具有状态（或输出）调节时间最短、超调量小对初始条件鲁棒性强的特点。提出的递推算法是简便的。这种方法在一个实际的飞行器控制系统设计中得到应用。     

基于细观结构的三维机织复合材料弹性性能的分析

三维机织复合材料具有复杂的细观结构,通过采用双凸透镜的几何形状来描述被压扁的纤维束横截面,引入细观结构和几何参数,建立了基于织物细观结构预测三维机织复合材料的纤维体积分数和弹性常数的方法。通过参数分析预测了结构和几何参数对三维复合材料弹性性能的影响。开发了一个具有友好界面的三维机织复合材料弹性性能的分析软件,为复合材料结构设计者选定适合的织物增强结构提供了有效的计算工具。理论计算结果与实验值的比较,表明了分析方法的正确性。     

一种变幅载荷下裂纹扩展预测模型

目前关于预测变幅载荷下裂纹扩展模型有几十种。近年来提出的一些改进后的新模型除考虑拉伸超载的“迟滞效应”外,还考虑了压缩载荷的“加速效应”。如Willenborg/Chang,MPYZ等模型。这些模型在一定范围内都能够预测变幅载荷下裂纹扩展。但这些模型目前还都是以线弹性断裂力学为基础,以应力强度因子范围⊿K为描     

K_(Imax)<K_(Iscc)时30CrMnSiNi2A钢的腐蚀疲劳与失效机理

 应用电化学-断裂力学方法研究了30CrMnSiNi2A钢在室温模拟潮湿大气（H₂O）及海洋大气（3.5％NaCl）环境中低K范围内不同电位下的疲劳裂纹扩展特性。通过动力学及断口分析,提出在K_ImaxIscc范围内高强度钢可发生循环应力腐蚀开裂,其湿腐蚀疲劳失效机理应是裂尖局部阳极溶解与氢脆共同作用,且两者对△K_th及da/dN的意义不同,从而对以往高强度钢湿腐蚀疲劳的纯氢脆模型作出修正。     

正交各向异性材料的三维弹塑性分析

本文根据Hill屈服准则以张量形式推导出正交各向异性材料的弹塑性刚度,并进而导出在三维和二维情况下对应的弹塑性刚度矩阵的显表达式。所得到的公式在形式上与各向同性材料的弹塑性刚度矩阵十分类似。所以。根据本文的公式,用有限元求解时,就能很方便地将现有的各向同性体弹塑性分析的实用程序改换为正交各向异性体弹塑性分析的实用程序。作为例子,选择了一个非线性有限元通用程序,用本文公式在其三维元素的材料库中建立了新模块,并就三维悬臂梁进行了计算。     

加强航空材料的使用性研究

 本文试图对航空材料的使用性提出确切的定义,即材料的使用性是指一个特定结构件所使用的材料在该构件的制造过程和使用期间必须具备的性能。 为了使我国自行设计的飞机尽快地赶上世界先进水平,作者根据国内外以往的研究与使用经验,对常用的航空材料、低密度材料和高温合金等在如何改进其使用性方面,提出一些看法和意见。     

在低速气流中线性弯扭升力面的等效迎角

本文用矩阵方法给出三元机翼的一个规律。机翼在反流气动力中心处的迎角是带有线性弯扭整个机翼的等效迎角。     

C_(nβ.dyn)作为大迎角稳定性判据的分析

 本文通过具体算便分析了C_(n β.d y x)迎角稳定性判据的可靠性,对使用这一判据可能造成失误的原因作了归纳,得出了一些便于使用这一判据的结论。     

基于神经网络预测模型的歼击机结构故障检测方法

提出了一种基于预测神经网络的歼击机结构故障检测新方法 ,与传统的基于模型的非线性系统的故障检测方法相比 ,神经网络方法有着非线性逼近能力强和故障检测实时性好等优点。给出了基于预测神经网络的故障检测方案 ,以及多步直接预测算法和阈值选取原则 ,最后以某型歼击机为例进行了仿真验证 ,仿真结果表明本方法能有效地检测出歼击机的各种结构故障。     

设计特征模型中的装配特征识别

研究了由设计特征模型识别装配特征的算法 ,该算法采用凹凸特征模型为中间模型实现设计特征模型向装配模型的转化。识别算法用特征设计与特征识别相结合的方法有效地识别出设计特征指定面的所有凹凸特征 ,利用判别装配特征的充分必要条件得到所求的装配特征。该方法克服了传统算法的缺点 ,提高了装配特征识别的有效性和可靠性     

基于递阶残差神经网络的结构故障模式识别

提出了一种基于递阶残差分类神经网络的结构故障诊断新方法,与传统的基于模型的非线性系统的故障诊断方法相比,神经网络方法有着非线性逼近能力强和故障模式识别实时性好等优点。文中进行了残差特征提取和残差分类研究,设计了3层递阶残差结构分类器,提出了故障模式识别算法。最后以某型歼击机为例进行了仿真验证,仿真结果表明本文方法能有效识别歼击机结构故障的有无、位置、类型和程度。     

基于径向基神经网络的不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

 针对能够采用仿射非线性表示的含有不确定动态的非线性系统 ,提出了一种鲁棒自适应控制方法 ,该方法根据离线辨识出的受控对象的已知部分 ,采用神经网络在线辨识其未知部分 ,并针对辨识得到神经网络模型采用反馈线性化方法设计出自适应控制器 ,同时引入滑模控制方法以增强控制系统的鲁棒性 ,从而实现鲁棒自适应控制。通过对具有未建模动态的非线性直升机空气动力学模型 ,设计了总距通道系统。仿真表明该方法是有效的。     

基于神经网络的自适应状态观测器

利用ＢＰ神经网络动态系统对一类非线性时变系统的状态进行了估计。利用神经网络的“学习－遗忘”特性,提出了非线性时变系统的自适应状态观测器,对其结构及特性进行了讨论。仿真结果表明这种自适应状态观测器能跟踪系统参数及状态的变化。     

装夹规划中确定工件定位基准的神经网络决策机制

以量化数值形式表示与工件定位装夹相关的特征向量信息 ,利用 BP神经网络的自学习和分布式信息处理能力来获取装夹定位知识 ,模拟有经验工艺人员的形象思维 ,进行并行推理 ,从而产生可行的工件定位基准方案。算例表明 ,该方法能够提高对工艺性要求高、结构复杂零件的非线性处理能力 ,以及推理过程中的容错能力 ,是一种确定工件定位基准的有效决策机制。     

平衡交通运输网络设计的最优化数学模型

分析了影响交通运输网络发展的因素,总结了课题研究的程序。综合运用了“系统最优原理”和“用户最优原理”,给出了多目标、多运输方式与运送对象的平衡交通网络设计的一般表达式。系统最优与用户最优方法同时又能用于研究国家和省级铁路、公路系统的交通运输问题。文中对这个非凸规划问题给出局部最优解的算法。     

PREDICTION OF MECHANICAL PROPERTY OF WHISKER REINFORCED METAL MATRIX COMPOSITE: PART-I. MODEL AND FORMULATION

Whisker reinforced metal matrix compositespossess good transverse strength,low cost,high workability and other properties over unre-inforced alloys.They are applied increasingly inaerospace,automotive,electronics,sportinggoods and many other areas.Creation of thosecomposites has led to the development of newtest methods,manufacturing techniques,predic-tion theory and design practices[1,2 ] .　　The pioneer works on prediction of the elas-tic moduli of composite were traced back toVoigt[3] and …     

基于非线性预测的逆传播神经网络算法优化策略研究

逆传播神经网络算法是人工神经网络用于非线性预测的主要学习算法。它具有思路清晰，结构严谨，操作性强等特点，但同时也存在预测精度低，收敛速度慢等问题，本文从神经网络模型的结构出发，对学习算法提出了一系列改进和优化措施，以加快网络的学习速度，并增加模型的稳定性。     

SENSOR FAILURE DETECTION AND SIGNAL RECOVERY BASED ON BP NEURAL NETWORK

Manyhighpefformancecontrolsystemsmusthavefauhtolerantabilityagainstsensorfailures.Theapplicationofprevioussensorfailuredetectinnmethods,mostlybasedonanalyti-calredundancy['Jlislimitedbecausetheyrequireaprecise.mathematicalmedel.BPneuralnetwork(BPNN)isabletolearnanycomplicatedcontinuousnonlinearfunctions,therefore,itcanbeusedtodetectsensorfailuresandrecoverthesignalforthefailedsensor'Recentpubli-cationshavedemonstratedtheuseofBPNNfordetectingsomkindofsensorfailuresandre-coveringthefailedsen…