小型固体发动机喷管堵盖方案探讨

结合某型号几种小型发动机的研制过程，介绍了几种小型发动机喷管堵盖发，并对各方案的优劣进行了比较，给出了方案实施途径。     

模型化的造型技术

模型化方法是工程设计和科学探索的有力手段。采用这种方法不仅可以极大地减少出现代价昂贵的失误的可能性,而且可以进行一些原本无法进行的探索和研究,预估河床腐蚀率就是一例。该方法不仅可以用小比例模型来模拟大尺寸结构,从而大大降低成本,便于试验,而且可以用大比例模型来模拟微型结构,从而更为方便明了。模型化方法可以广泛应用于水利,建筑、船舶及航空航天诸多领域。本文采用简明实用的量纲分析方法,结合实例详细说明了模型化的造型技术,即如何从具体原型出发来构造一个试验模型。     

半自动顶针孔研磨器

在精密加工中,许多轴类零件的外圆几何精度的高低,与加工这些轴类零件的基准——顶针孔的质量有着直接的关系。为了保证顶针孔有较高的质量,一般要经过精密研磨。即将带有顶针孔的零件在每分钟300～500转的速度下作旋转运动,再将研磨顶尖(一般用铸铁制成)置于零件顶针孔中,并     

高压涡轮变叶顶蜂窝角度二次流动特性研究

为减少叶顶泄漏流带来的气动损失，本文对高压涡轮叶顶复合蜂窝的排布角度进行寻优，并分析其气动性能。研究过程保持叶顶蜂窝几何形状不变，改变复合蜂窝在叶顶的排布角度，降低叶顶二次流的总压损失系数和叶顶相对泄漏比。以叶栅出口下游30%轴向弦长位置的面平均总压损失系数为目标参数，利用Isight软件嵌套图形-网格自动生成流程，对0～57°旋转角度内的蜂窝排布方式进行遍历寻优，得到低总压损失的蜂窝排布方式。研究表明，最优排布结果与平叶顶相比，叶栅总压损失降低5.21%，与基准角度蜂窝相比降低1.34%。最优排布方案对叶顶泄漏流的阻碍效果更明显，增大了蜂窝对气流的耗散能力，降低了跨叶顶的横向驱动力，减少了泄漏涡的损失。     

基于集成学习模型的飞行学员认知负荷研究

在飞行过程中,飞行员需要在短时间内接收大量信息,并做出正确的判断与决策,而过高的认知负荷会影响其感知、判断、决策等认知过程,进而影响飞行安全。首先通过飞行模拟实验获取飞行学员在执行不同飞行任务时的生理数据;然后通过时域、频域分析等方法提取呼吸和心电信号的特征,并通过统计学方法筛选出能够反映认知负荷水平的指标;最后结合支持向量机、K 最邻近、人工神经网络等方法建立集成学习模型,对飞行学员的认知负荷进行评估,并与单一算法进行对比。结果表明：本文建立的集成学习模型具有较高的准确率,能够更好地反映飞行学员认知负荷水平。     

求解TSP问题的遗传算法

无人侦察机的巡航问题,如果不考虑其它约束条件,实际上是一个 TSP 问题。目前还没有求解 TSP 问题的比较有效的实时算法,我们首先利用改良圈算法求得一个较好的初始种群,再应用遗传算法就可以实时地求得一个较满意的解。     

基于距离测量的机器人误差标定及参数选定

为消除机器人运动学标定中的模型奇异问题,研究距离平方差模型的可辨识参数.采用修正DH（Denavit-Hartenberg）模型描述机器人连杆结构,六参数描述末端关节到工具坐标系的变换,推导了连杆参数误差到机器人末端距离平方差的线性模型,从冗余关系式和物理解释角度讨论冗余参数,确定可辨识参数,使用迭代的最小二乘法辨识参数完整且非奇异的模型.结合某6旋转关节机器人,以激光跟踪仪为测量仪器进行标定实验,在设计末端执行器时目标测量点偏离末端关节轴线以保证倒数第二关节参数的辨识.结果显示,距离平方差模型避免了测量坐标系到基坐标系的转换,检验点的距离误差均方根降低93.1%,完整性和非奇异性提高了参数辨识的有效性.      

多退化变量下基于Copula函数的陀螺仪剩余寿命预测方法

针对惯性导航系统中陀螺仪多退化变量条件下的剩余寿命（RUL）预测问题,提出了一种基于Copula函数的多退化变量剩余寿命预测方法。首先,针对退化变量间不同的退化轨迹,采用不同的方法进行退化建模,并对于陀螺漂移系数样本标准差数据波动性随时间递增的特性,提出了一种方差时变的正态随机过程退化建模方法,得到了陀螺仪剩余寿命的边缘分布函数。然后,通过Copula函数来描述退化变量之间的相关性,将得到的剩余寿命的边缘分布进行融合,得到了陀螺仪剩余寿命的联合分布函数。最后,通过陀螺仪实例分析验证了方法的适用性和可行性。