变批次长度的非线性分布参数系统迭代学习控制

针对一类离散的非线性分布参数系统,提出了一种批次长度随机变化的迭代学习控制问题.该类系统由抛物型偏微分方程构成.该方法采用伯努利型随机变量来描述迭代长度随机变化的情况,并根据分布参数系统的性质以及P型分布更新控制算法设计了迭代学习控制器.基于压缩映射原理,给出了系统输出误差收敛的充分必要条件并加以证明.结果表明,所提出...     

基于MSC. Fatigue的捡膜弹齿疲劳寿命分析与优化

应用MSC. Fatigue疲劳分析软件,对捡膜弹齿进行强度和疲劳寿命分析,得到捡膜弹齿的应力云图和疲劳寿命云图,通过仿真分析,找出捡膜弹齿折断的原因,并进行优化,为捡膜弹齿的设计提供理论依据.     

静电纺丝法制备仿生MAV翼初探

静电纺丝法是一种制备超细纤维的重要方法。本文以聚乙烯醇（PVA）为原料,通过实验研究了静电纺丝法制备纳米纤维非织造物的方法,分析了PVA溶液浓度、粘度、表面张力、电导率、流量以及实验电压和接收距离等各种实验参数对纤维形貌的影响,并利用光学显微镜和CCD得到了纳米纤维的微观形貌。由于静电纺丝法得到的纳米纤维非织造物直径小,有较高的比表面和较大的比强度,用金属丝制作的仿生翅膀骨架做接收装置,利用静电纺丝法得到了质量轻、易控制的仿生MAV翼。     

边界条件对三维空腔流动振荡的影响

基于全隐式无分裂方法,数值求解三维非定常雷诺平均的N av ier-S tokes方程,紊流模型采用修正的B-L代数模型。运用此方法,本文数值模拟了三维开式空腔的超声速、跨声速、亚声速流动。研究了空腔口处剪切层的非定常运动现象,着重探讨了入口边界条件对三维空腔流自持性振荡的影响。数值计算结果表明,与层流速度型相比,入口条件为紊流速度型和特征边界型得到的结果能够吻合。     

脉冲展开式飞网质量分布与展开稳定性优化

针对脉冲展开式飞网的展开稳定性问题,从网面质量分布角度开展研究。首先基于传递矩阵方法、集中质量法和反比例函数推导建立了较优的网面质量分布模型。然后结合遗传算法优化得到了网面最优的质量分布状态,并通过大量数值仿真和回归分析得到了网面质量分布经验公式。提出的网面质量分布模型有效降低了网面质量分布问题中的优化变量个数,提升了网面质量分布最优解的求解效率。网面质量分布最优解所对应的网面展开稳定性得到大幅提升,网面质量分布经验公式对应的网面展开状态与最优解对应的网面展开状态基本一致。结果表明,将网面质量分布模型和网面质量分布经验公式应用到脉冲展开式飞网将有效提升飞网的展开稳定性。     

加大质量工作力度完善质量保证体系

4月19～20日,国防科工委在京召开2004年国防科技工业质量工作会议.本次会议的主题为"加大工作力度、强化监督检查、完善保证体系、提高质量水平."会议总结了国防科技工业近两年来的质量工作,认真分析了质量形势,研究了当前国防科技工业质量工作方面存在的问题,表彰了2004年国防科技工业质量先进单位和先进个人.     

多源传感监测线性退化设备数模联动的剩余寿命预测方法

随着先进传感与监测技术的快速发展,实时获取随机退化设备的多源传感监测数据已成为现实,如何有效融合多源传感监测数据以实现随机退化设备剩余寿命的精准预测成为剩余寿命预测领域的研究前沿。针对多源传感监测的线性随机退化设备,提出了一种考虑随机失效阈值的数模联动剩余寿命预测新方法。该方法在离线训练过程中,基于多源传感历史数据提取的复合健康指标及据此线性随机退化建模预测的寿命,构建综合寿命预测值与设备实际寿命的均方误差及寿命预测方差的优化目标函数,形成复合健康指标提取与随机退化建模的反馈闭环,对多源传感器融合系数和复合健康指标对应的随机失效阈值分布参数进行优化调整,以实现复合健康指标提取与随机退化建模的自动匹配,即数模联动。在线预测时,根据提出的数模联动方法,融合实际运行设备的多源传感监测数据以获取复合健康指标,然后采用随机模型对其演变过程进行建模。同时,为使模型实时反映设备当前状况,提出了一种退化模型参数的贝叶斯更新方法,在此基础上基于首达时间得到了考虑设备失效阈值随机性的剩余寿命概率分布。最后,基于航空发动机的多源传感监测数据,验证了所提方法在改善复合健康指标特性和提高剩余寿命预测准确性方面的...     

折翅也能飞 美国测试新概念自适应容损飞控系统

如果你驾驶一架 F/A-18这样的战斗机,作战中飞机右侧机翼大半被敌人的炮火轰掉,那么你有可能成功驾驶飞机返航么?一般而言,几乎可以确定地说,不可能。但实际上如果你的头脑能够转得飞快,行动速度也够快——当然这实际上几乎已经超出了人的生理极限——那么你还是能够把这样一架大黄蜂飞回来的——即使其右翼的60%都被炸飞!研究表明,要想做到这样的事情,大多数飞行员都无法胜任,但计算机却有可能借助特定的飞控软件完成如此高难的举动。最近美国罗克韦尔·科林斯公司