无铅焊点热疲劳状态估计

为获取元器件焊点的热疲劳状态信息,采用了焊点剪切力测试方法和非线性最小二乘数据拟合法。以1210片式电阻器件无铅焊点为研究对象,开展了剪切力-热疲劳状态试验研究工作。依据0、300、600、900、1200、1 500个周期温度冲击下的焊点剪切力试验数据,采用非线性最小二乘的Gauss-Newton法,并利用Matlab编程的手段获取了剪切力数据的拟合曲线。以"剪切力值下降30%"的失效标准划定失效界线,利用拟合曲线推算出焊点失效时的循环周期数为1 439.04。试验证明焊点剪切力能够反映出焊点的热疲劳状态,该方法可用于焊点的疲劳状态监测、估计,满足对于焊点疲劳状态的监测需要,同样适用于其他类型焊点的疲劳状态估计。     

基于最小二乘B样条逼近的观测数据野值剔除方法

本文提出了一种适用于弹道观测数据野值剔除的方法。该方法以最小二乘B样条逼近算法为基础，用拟合残差构造加权序列并通过迭代得到B样条系数的稳键估计，对各观测值与拟合值进行比较时在3σ准则的基础上引入偏度分析方法，以确保正确识别出观测数据中的野值，并以拟合值替代之。     

观测数据野值剔除的TBS-LS逼近方法

提出了以最小二乘逼近方法为基础的数据野值判别与剔除算法。利用TBS（三角B样条）曲线同时具有局部性和整体性的优越性构造最小二乘拟合算法,并结合偏度分析与残量分析误差方法,在给定范数意义下的评价系统中,可以得到TBS-LS（最小二乘三角B样条）拟合曲线,从而可以更好地识别并剔除野值。最后给出算法以及主要结果,通过实例说明方法的有效性。     

基于数据的航空发动机排气温度裕度及剩余寿命计算方法

针对航空发动机重要监控参数排气温度裕度(EGTM)计算及预测困难的问题,根据航空工业标准实施指南,建立了一种基于数据的EGTM计算方法及剩余寿命预测模型。分解EGTM影响因素并基于修正后的相似理论对风扇转速及排气温度进行修正。对部分换算/修正公式参数的离散试验数据进行拟合,得到关系曲线。利用支持向量机学习发动机引气系统影响因素,通过遗传算法优化支持向量机的惩罚因子及核函数参数,获得经引气系统参数修正后的EGTM值。利用小波变换对EGTM进行降噪和特征提取。运用多项式回归拟合特征参数,确定单发/平均机队EGTM性能衰退率,计算EGTM剩余寿命。该模型实现了从数据输入到剩余寿命预测的全过程计算,EGTM计算结果与发动机厂商提供的结果对比拟合优度达0994。剩余寿命衰退曲线拟合效果与小波变换后EGTM曲线对比拟合优度达098。结果可作为维修计划制定及经济成本计算的理论支撑和参考依据。     

MDYB-3有机玻璃疲劳性能温度效应研究

 对MDYB-3有机玻璃进行了不同温度下等幅载荷拉-拉疲劳试验,对实验结果按照疲劳寿命的幂函数公式进行拟合,得到了几个典型温度下的S-N曲线。结果表明随着温度的升高,疲劳强度有大幅度的降低。在对实验数据线性回归分析结果的基础上进行多项式拟合,建立了考虑温度效应的疲劳寿命估算方程,并用疲劳包络线粗略地表示了不同温度下达到指定疲劳寿命时的应力水平。分析了疲劳总应变与循环次数比之间的关系,给出了不同温度下第二阶段总应变增长率与疲劳寿命之间的关系式。研究结果为飞机风挡和舱盖的设计和寿命评估提供了参考和依据。     

Large Amplitude Flexural Vibration of the Orthotropic Composite Plate Embedded with Shape Memory Alloy Fibers

研究了形状记忆合金(SMA)纤维混杂复合材料大挠度层合板的非线性自由与受迫振动特性。基于描述SMA力学行为的Brinson理论以及层合板材料性能预测的混合率,建立了SMA纤维混杂复合材料大挠度层合板的本构方程,基于对称层合各向异性弹性板的非线性理论,建立了以横向挠度和应力函数表示的板的横向振动方程和相容方程。采用Galerkin近似解法将振动方程化为时间变量的含有3次非线性项的Duffing型常微分方程,采用谐波平衡法(HBM)获得系统的固有频率方程和强迫振动稳态频率响应方程。数值计算表明,非线性板自由振动频率比与激励温度的关系具有与线性板相同的特征,马氏体相向奥氏体相转变阶段温度对板的振动频响特性曲线的影响最显著,同时也讨论了SMA纤维含量、板的纵横比以及自由振动幅值对板的非线性频率比的影响。     

基于DSC 法的RTM 工艺用6421 双马树脂固化反应分析

采用DSC方法分析了RTM工艺用6421双马树脂的固化反应,确定了固化度与温度和固化反应速率与时间之间的关系,基于Melak方法分析了固化反应过程,通过数据拟合法得到了n级固化模型、自催化模型及Kamal模型方程中的各个参数值。根据相关系数R2确定了适合的动力学模型。结果表明,6421双马树脂的固化度—温度曲线呈现"S"型,固化反应速率随升温速率的增大而增大;树脂固化反应的表观活化能Ea为105.611 kJ/mol,其固化动力学模型符合Kamal固化模型,模型方程对实验数据拟合结果良好。     

基于最优样条节点的导弹主动段弹道估计方法

拟合导弹主动段弹道并估计其弹道参数是天基红外系统(SBIRS)的重要任务之一。首先采用三次样条函数对导弹主动段弹道进行描述,并建立主动段弹道的运动模型和测量模型;其次采用最大似然估计方法将导弹弹道估计问题转化为非线性最小二乘准则下的样条系数和样条节点分布最优估计问题;最后利用投影定理将样条系数估计和样条节点分布估计分离开来,并通过迭代逼近给出了最优样条节点数的确定方法。仿真实验结果表明,所提方法不仅对主动段弹道的拟合精度高,而且还减少了待估参数的数目,简化了求解过程,可在无先验信息条件下较好地解决导弹主动段弹道的估计问题。     

单点金刚石车削非球曲面测量数据样条拟合算法研究

在分析离散数据插值与逼近方法的基础上,讨论了B-样条拟合算法;并针对超精密非球曲面的测量数据,分析了B-样条拟合算法的拟合误差与阶次的关系,同时与多项式最小二乘拟合做了比较.对比结果表明,B-样条拟合能达到更高的精度,并建议在非球曲面拟合中采用4阶次B-样条、51个控制节点,能达到较好的拟合效果.     

BME680压力传感器非线性补偿和温度补偿方法及实现

为了提高微机电系统(MEMS)压力传感器的测量精度,研究了压力传感器非线性补偿和温度补偿算法,提出了一种基于单片机的传感器非线性矫正方法,设计了一款集成数据采集系统、修正系统和传输系统的柔性压力片。采用一款商用MEMS压力传感器BME680进行了试验,利用Matlab软件对采集的数据进行分段多项式拟合,基于压力片MCU实现传感器误差的非线性补偿和实时修正。试验结果表明,温度补偿算法效果明显,压力传感器的静态输出精度提高明显,10℃及10℃以上,提高到0.207%FS;10℃以下,提高到1.39%FS,达到了预期要求。     

压力传感器非线性曲线拟合方法及不确定度分析

压力传感器输入输出关系通常以线性拟合直线来表示,而实际输入输出关系并不是直线关系,本文用最小二乘法拟合压力传感器输入输出非线性方程,并给出不确定度分析,可以提高测量的准确度。     

空间监视中设备级数据-目标对应关系确定方法

基于各测量弧段的方位、俯仰,通过数学变换和多项式拟合,实现以拟合系数为特征量表征该弧段的观测。进而通过比较观测值与理论值的拟合系数,完成数据-目标对应关系的确定,达到简化设备级数据-目标对应关系快速确定的目的。     

一种估计舰空导弹脱靶量的方法

文章研究了利用舰空导弹引信多普勒频率估计脱靶量的方法。首先,将脱靶量估计表示为多普勒频率第一层低频小波系数的非线性最小二乘拟合问题,并统计验证了拟合方法的有效性;然后,通过小波多尺度分解分析了多普勒频率野值的识别准则,并给出了野值去除的具体步骤,经仿真验证该方法满足导弹试验要求。     

飞机结构细节EIFS分布的研究

 通过结构细节当量初始缺陷尺寸（ＥＩＦＳ）控制方程将各应力水平和参考裂纹尺寸下采样试件的所有裂纹形成时间（ＴＴＣＩ）值转换成ＥＩＦＳ值并组成一个数据总集,然后按三参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布进行拟合即可得到通用的ＥＩＦＳ分布参数。由于样本容量大,提高了拟合优度以及损伤度预测的精确性和可靠性。     

基于广义回归神经网络的传感器故障检测

为了研究航空发动机试验中精确数学模型未知的多传感器故障诊断问题,采用基于广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)组的故障检测方法,提炼出传感器之间的约束关系和故障规律,构建了一组多输入多输出GRNN,用于估计传感器输出,与测量值生成残差,通过与门限值比较判断可疑传感器,找到神经网络组中的具有最小可疑传感器数的GRNN。采用可疑传感器的估计信号做为重构信号交叉验证其它GRNN。通过验证即可确定可疑传感器为最终故障传感器。为了控制神经网络的回归精度,将多输入多输出神经网络分解为多个多输入单输出网络。通过仿真数据验证了该方法用于传感器故障检测的可行性。     

符合适航认证要求的燃油温度计算方法

基于适航认证需要,以某型飞机中央翼油箱隔舱在规定工况下实测的燃油温度变化曲线为输入条件,借助于MATLAB多项式分段拟合功能,获取了各个阶段燃油温度变化规律的高阶函数表达式;采用Monte Carlo评估模型中规定的指数衰减方程来表征燃油温度变化规律,其中环境总温(TAT)由评估模型中所指定方法获取,平衡温差和时间常数...     

基于模糊奇偶方程的非线性系统传感器故障诊断

 给出了一种非线性系统传感器的故障诊断方法。该方法将T-S 模糊模型、全解耦奇偶方程和参数估计相结合,同时对非线性系统的多个传感器的故障进行检测、隔离与识别。设计出用于产生残差的线性系统全解耦奇偶方程,并给出了全解耦奇偶向量的存在条件,全解耦奇偶方程产生的残差仅对一个传感器故障敏感,而对系统状态、扰动输入和其它传感器输出解耦。引入T-S 模型将全解耦奇偶方程推广到非线性系统中得到了模糊奇偶方程。传感器的故障模型表示为刻度因子和偏差的形式,根据残差信息应用卡尔曼估计方法可识别出故障模型的参数。最后给出了某型号飞机控制系统传感器的故障诊断仿真实例。     

压力传感器的输出特性校正

压力传感器对温度、电源波动等多种干扰因素比较敏感，致使测量精度大大下降。本文在压力传感器静态标定试验的基础上建立了它的输出特性校正模型，并利用矩阵奇异值分解的方法成功求解了该模型最小二乘解中范数最小的唯一解。经验证，该模型显著改善了传感器的非线性度，有效消除了工作环境的影响，并使测量精度提高了一个数量级。     

神经网络宽度对燃烧室排放预测的影响

为研究神经网络宽度对航空发动机燃烧室排放预测的影响，基于录取的全环燃烧室排放试验数据，构建了以燃烧室进口空气温度、进口空气压力、供油流量和油气比为输入，CO和NOx排放指数为输出的神经网络预测模型，确定了最优网络宽度。结果表明，存在一个最优的网络宽度值，使得神经网络预测模型的拟合优度和预测精度达到最佳，本文最优的网络宽度为24。通过拟合优度、误差分析和敏感性分析验证了构建的神经网络模型的准确性和泛化性。基于最优网络宽度的神经网络预测模型能够很好地挖掘输入参数与排放指数之间的映射关系，可作为给定工况参数下燃烧室排放预测工具。最后，基于敏感性分析，结合燃烧物理机理和试验现象对构建的神经网络可解释性进行了探讨。     

屏幕拟合法在平面连杆机构离散点轨迹综合中的应用

屏幕拟合法是基于轨迹图谱、图形逼近理论及计算机可视化技术的一种平面连杆机构离散点轨迹综合的新方法。用三次B样条曲线将离散点拟合成连续的目标曲线。通过连杆曲线图谱，先初选一个与目标曲线形状接近的连杆曲线，通过调整连杆机构的尺寸参数和图形变换，改变连杆曲线的形状和位置．使其与目标曲线逐渐逼近，直到用肉眼观察完全重合为止。将连杆机构与目标曲线同时放大，在放大状态下再次调整机构参数和对图形进行变换，使两条曲线继续逼近，如果拟合误差满足精度要求则输出设计结果，否则重复上述过程，直到满足精度要求为止。此方法可用来满足任何形状和精度的轨迹拟合要求。