外弹道节省参数的抗差估计

基于天基和地基测量的融合估计是高精度外弹道参数估计的发展趋势。然而在这些测量数据中,普遍存在粗差和模型偏差,直接影响参数的估计精度。针对此问题,本文结合双星定位系统、地面光学和雷达的联合测量,建立了基于抗差估计方法的外弹道节省参数估计模型,给出了算法流程和步骤。仿真表明,该算法确实能有效降低粗差和模型偏差对估计精度的影响,相比传统的节省参数估计方法,该算法确实有效。     

我国航空发动机材料控制标准发展现状分析

分析了我国航空发动机材料行业标准体系中材料控制标准不健全影响发动机材料制造过程控制和管理的问题,介绍了欧美航空发动机公司材料控制标准体系的特点,提出了建立健全航空发动机材料控制标准的设想.     

航空制造领域移动机器人加工系统研究综述

移动机器人加工系统在航空大部件装配领域应用广泛。由于移动机器人加工系统脱离定点作业模式进行移动加工,在实际加工过程中,其大部件待加工部分的高精度定位以及切削加工过程的加工稳定性问题必须要得到研究和解决。通过对国内外先进移动机器人加工系统的研究综述,重点研究移动状态下大部件高精度定位技术以及加工过程中的振动抑制问题,以实现移动机器人的稳定切削加工,并对有待解决的问题及未来的研究方向进行了讨论和展望。     

存储系统中两级纠错编码方案设计与验证

针对恶劣空间环境设计了一种两级存储编码方案,以应对航天系统中存储单元发生多个单粒子翻转（SEU）错误的问题。方案设计的主要思想是根据简单低纠错编码组合出高容错编码,通过编码组合,使用字间编码来纠正字内编码无法纠正的错误,从而使存储系统更加可靠;对两级编码方案提出若干优化策略,以提高编解码性能,使得两级冗余编码效率接近于原始字内编码。实验结果表明,提出的两级冗余编码方案能够较好解决存储系统中发生多个单粒子翻转错误的问题。即与单一的字内编码相比,两级纠错编码方案能够大大降低星上存储系统出现不可修复的概率,保证了星上存储系统的可靠运行。     

基于RBF神经网络和遗传算法的超声速Licher双翼优化设计研究

基于Busemann双翼的设计方法,采用径向基函数神经网络(Radial-Basis Function Neural Network, RBFNN)和基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的优化技术对Licher双翼进行了优化设计以提高设计马赫数情况下的升阻比。通过计算流体力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)方法在无黏性和黏性模式下对优化设计结果进行了验证。结果表明,与典型的Busemann双翼相比,优化后的双翼构型在无黏模拟情况下的升力和升阻比分别提高了27.3%和27.4%,黏性模拟情况下则提升了近60%和40%,表明本文采用的方法对于将双翼构型应用于未来超声速运输机领域具有很大的潜力。     

基于CFD的机翼损伤飞机再平衡问题研究

基于CFD进行研究,利用Pointwise绘制了飞机无损、左侧机翼损伤10%,20%,30%,50%时的表面网格,在此基础上,利用ICEM CFD绘制笛卡尔体网格并进行了流场解算。通过对舵面网格的调整,模拟飞机舵面偏转,确立了飞机无损时的初始平飞状态。对受损飞机进行了流场解算,结合各气动系数计算结果分析了损伤对飞行带来的影响。为提高研究效率,提出了分级调节的研究思路,综合运用迭代的方法,多次调整飞机各舵面偏角以及迎角,实现了飞机的再平衡。     

神经网络在叶片几何造型中的应用

由于神经网络特有的结构灵活性、可重新训练性和强鲁棒性 ,使得它可以成为一种有效的几何造型手段。本文介绍了使用神经网络进行叶片几何造型的算法和步骤 ,并分析比较了它和传统造型方法的优劣     

镍基高温合金电子束钎焊润湿性及界面产物

采用两种钎料对镍基高温合金进行了真空电子束钎焊润湿性试验,探讨了真空电子束钎焊主要工艺参数对钎料铺展润湿性的影响.在确定优选钎料的基础上,进行了电子束钎焊搭接试验,研究了界面结构,确定了界面反应产物及其形态分布.     

电动飞翼布局无人机设计研究

为改善无人机起降和续航性能,对采用正弯度翼型的飞翼布局电动无人机进行计算研究.建立了无人机重量模型,机翼通过后掠、几何扭转以及襟翼、升降副翼的合理配置以减小纵向配平阻力,确定了一架航时为4h的飞翼布局小型手掷电动无人机的总体参数.分别以航时和重量尺寸为算例目标,使用遗传算法对无人机总体参数进行优化.计算结果表明:相对于反弯度翼型,使用正弯度翼型的飞翼布局无人机能减小无人机重量和尺寸,延长留空时间.     

扭叶片整体叶轮电火花加工成形电极设计

针对目前整体扭叶片叶轮难于加工的现状,提出了采用分离式组合成形电极加工整体叶轮的方法。同时还对成形电极设计过程中遇到的进给方向确定,避免与相邻叶片发生干涉等具体问题进行了论述