基于开放式知识表示的智能化产品设计

基于知识的智能化产品设计是CAD技术的发展方向之一,但现有知识表示方式缺乏对产品设计人员的开放性,不利于设计人员理解和维护设计系统中的知识。针对这一不足,研究机械产品设计领域常见的公式、表格、二维映射图、过程、规则等类型知识的开放式表示方法,给出了其BNF(Backus Naur Form)范式描述,并研究了各类知识的推理方法。所研究的开放式知识表示及相应推理方法具有以下优点:1)知识不再固化于设计系统;2)知识便于设计人员自行录入和维护。最后以基于知识的航空发动机涡轮叶片气膜孔设计为例,验证了该方法应用于工程实践的可行性。     

介质材料复介电常数变温测量技术综述

介绍了在微波及毫米波段介质材料复介电常数在-253—1400℃的变温测试方法，即网络参数法和谐振腔法，并对这些方法进行了优缺点分析，总结出变温测试方法的概况、趋势及技术特点。     

利用大迎角试飞数据辨识飞机气动导数

基于用局部线化代替非线性概念．探索了利用大迎角飞行试验数据辨识飞机空气动力参数问题。在准定常假设条件下，提出了迎角分割算法和时间分割算法，针对歼教七飞机的失速飞行试验数据，用最小二乘回归方法和最大似然法验证了上述大迎角参数辨识的思想，取得了较好的结果，为进一步开展大迎角参数辨识技术的工程应用奠定了基础。     

未来直升机技术发展展望

进入21世纪,数字化、信息化、先进材料、飞控和航空电子技术的迅速发展,为传统直升机技术性能进步起着重要推动作用,使直升机在日益激烈的市场竞争环境中,面对空管部门越来越苛刻的飞行标准,能够直面未来挑战,充分利用其独特的性能特点,继续发挥在军民用领域无以替代的重要作用     

振动传递路径系统的传递可靠性灵敏度

基于Kronecker代数、矩阵微分理论、向量值、矩阵值函数的二阶矩技术及随机有限元方法,实用有效地提出了具有随机路径的振动传递路径系统的传递可靠性及可靠度灵敏度的分析方法.在考虑传递路径参数,包括质量、刚度、位置参数不确定性的条件下,对振动传递路径系统的传递可靠性和可靠度、灵敏度进行了理论分析和数值计算,给出了随机振动传递路径系统传递可靠度及可靠性灵敏度的一般数学表达式,据此可以考虑工程实际中大量的传递系统中固有的不确定性,为解决不确定振动传递路径系统的问题提供有效方便的途径,为其结构的动力修改提供理论基础.      

高超声速表面摩擦应力油膜干涉测量技术研究

针对高超声速摩阻测量的需求,将基于表面图像的摩擦应力油膜干涉测量技术（SISF）应用于Φ0.5m常规高超声速风洞。通过平板模型的风洞实验,进行了硬件设备平台研制、模型表面材料、油膜物性参数的影响特性以及干涉图像数据处理方法研究。结果表明,建立的SISF硬件设备和技术能够获得清晰的干涉条纹,平板模型表面摩擦应力测量结果与数值模拟结果一致,研制的SISF系统可以可靠地应用于高超声风洞模型表面摩擦应力测量。     

要素收益率与生产率动态关系之定量研究

研究了生产要素的收益率和生产率的动态关系,并导出了相应的公式.对几个主要公式进行了实证研究.统计检验表明,这些公式与实际数据符合很好;从而下面关系式的正确性就得到了证明:①全要素生产率增长率等于资本生产率增长率与劳动生产率增长率之加权和;②资本收益率增长率等于资本生产率增长率与分配向资本倾斜率之和;③劳动收益率增长率等于劳动生产率增长率与分配向劳动倾斜率之和;④资本生产率增长率与劳动生产率之加权和等于资本收益率增长率与劳动收益率增长率之加权和,最后,就有关问题进行了讨论.     

带BP神经网络的卡尔曼滤波算法在GPS/SINS组合导航系统中的应用

针对带权值调整的Kalman滤波器,运用L-M的BP算法,将BP神经网络嵌入该滤波器中,与BP神经网络滤波器相比,减小了层数,提高了网络训练速度及精度。以GPS/SINS组合导航系统为例进行了仿真,结果既能抑制滤波发散,又能提高滤波精度。     

基于飞/发一体化的Ma=8~10飞行器任务性能快速评估与分析

针对典型飞行马赫数Ma=8~10高超声速飞行器/超燃冲发动机一体化构型,建立了飞/发性能一体化模型,可以快速评估飞行器气动力、发动机性能和飞行任务性能。对比了在起始推重比为0.3、0.4、0.5和0.6下的飞行器飞行性能,以燃料消耗最小为目标,基于飞/发性能一体化模型,利用MATLAB优化工具箱中的序列二次规划（SQP）算法,得到了该飞行器的最优起始推重比为0.422。给出了Ma=8~10飞行器/发动机的概念方案总体参数,在载荷质量为1 000 kg下,飞行器总质量为5 943 kg,发动机推力为2 505 daN。该飞行器在攻角范围为4.1°~3.8°下总的飞行时间为489 s,飞行距离为1 360 km。     

基于随机Wiener过程的航空发动机剩余寿命预测

针对目前剩余寿命(RL)预测方法没有综合考虑发动机个体性能退化的差异性和多阶段性的问题,提出了基于多阶段性能退化模型预测航空发动机剩余寿命的方法。首先,该方法采用多阶段Wiener过程对航空发动机进行退化建模,并假设退化模型参数服从随机分布来描述发动机个体的差异性。然后,根据历史性能退化数据与历史失效时间数据,利用期望最大化算法对模型参数的先验分布进行估计。当获得单台发动机的实时退化数据后,使用Bayesian方法对模型参数进行更新,从而实时更新航空发动机的RL分布,最终实现对单台航空发动机的RL预测。实验结果表明,该方法预测精度较高,能为航空发动机维修计划的制定提供依据。