冯子明 航空信息化专家

我国航空企业数字化制造已经有哪些成就,为我国航空企业带来怎样的影响?冯子明:目前国内飞机数字化设计制造水平在不断地提高。数字化的软硬件环境已初具规模,飞机设计已由三维几何模型设计向全信息三维模型设计方向发展     

基于自回归与最小均方理论的振动环境下 光纤陀螺仪滤波方法

针对振动应力下光纤陀螺产生测量误差增大的问题,从振动对光纤环的影响机理出发,分析了振动应力下光纤陀螺干涉信号的表现形式,提出了基于自回归最小均方滤波理论的光纤陀螺滤波方法,将AR模型的平稳性和最小均方根滤波的自适应性相结合,提取平稳数据的特性参数,对高频信号进行滤波,降低非互易相移产生陀螺角速度误差值的干扰.试验表明,该方法简单可行,有效地降低了振动应力下光纤陀螺输出信息的噪声,抑制了由振动引起的陀螺漂移.     

高超声速钝头体边界层转捩试验

为研究高超声钝头体边界层转捩以及头部钝度对转捩的影响,在FD-14和FD-14A两座激波风洞中开展了热流、压力扰动和高速纹影显示等综合测量。试验结果表明,转捩雷诺数关于钝度雷诺数的变化显示出转捩反转的趋势。压力扰动的功率谱密度（PSD）分析结果以流向离散分布云图形式显示,边界层高速纹影图像显示了第二模态波的发展、湍流的生成和熵层对边界层结构的显著影响。大头部钝度带来的强熵梯度熵层流动对边界层压力扰动频谱特性和流动结构影响显著,在转捩反转机理中起到重要作用。此外,马赫数对转捩的影响不容忽视。     

基于硅基MEMS工艺的快速控制反应镜制作

快速控制反应镜(以下简称快反镜)是光电精密跟踪系统中必不可少的组成部分,在消费电子、医疗、天文望远镜、激光通信等领域中有着广泛应用。基于硅基微电子机械系统(micro-electromechanical system, MEMS,)工艺制作微型快反镜,对于实现快反镜和跟踪系统的小型化、轻量化有重要意义。陈述了一款硅基快反镜的结构设计、工艺选择以及制作攻关过程。通过加工便利性、加工精度、加工可靠性与制作成本的综合分析比较,确定了MEMS深硅刻蚀工艺制作小型化快反镜可动结构技术思路。快反镜的制作中,通过“化面为线”的版图优化减少刻蚀面积解决了深硅刻蚀不匀问题,通过清洗方法的对比和择优解决了反射镜面表面清洁度问题,通过改变金属化方法解决了镜面的面形精度控制问题。测试结果表明,此款基于硅基MEMS工艺的小型化快反镜满足了设计和应用需求。     

浅谈企业内部控制制度

内部控制是衡量现代企业管理的重要标志,本文结合目前企业的管理经验,对建立企业内部控制制度的意义、作用、内容、基本原则、应注意的问题进行了论述.     

含多部位损伤搭接结构应力强度因子三维有限元分析

应力强度因子(Stress intensity factor,SIF)分析是含多部位损伤(Multiple site damage,MSD)结构剩余强度和裂纹扩展寿命预测的基础和关键。考虑接触与摩擦,建立了含MSD搭接结构的三维有限元模型,研究了不同裂纹长度、铆钉类型以及损伤模式下裂纹尖端SIF分布情况和变化规律。结果表明,搭接件孔边裂纹Ⅰ型SIF起主导作用,Ⅱ型和Ⅲ型SIF可忽略不计。由于次弯曲、铆钉变形和板厚度等因素,SIF在外表面最小,接触面一侧较大,最大值多位于蒙皮内部。MSD会使裂纹间的干涉作用增强,SIF增大,且裂纹间距离越近干涉作用越强。裂纹长度相同时,埋头铆钉的孔边裂纹SIF积分均值大于平头铆钉,且接触面的SIF埋头铆钉大于平头铆钉,外表面则相反。     

惯性推算误差抑制的神经网络自学习模型设计与验证

惯性推算误差抑制是提升复杂场景下组合导航定位性能的关键,现有采用运动约束或系统误差高阶建模的方法从运动学模型及传感器误差模型出发,通过经验确定参数及模型的最优解。深度学习隐式模型能够挖掘数据之间的隐含关系,进行自主化参数寻优,并在提升惯导误差建模精度方面具有一定优势。总结了现有主流网络模型设计的优缺点,通过对比不同的输入输出方案进行优选,最终利用卷积神经网络构建了一套惯性误差抑制的轻量化神经网络自学习模型,并利用实测车载数据验证了该模型的有效性。实验结果表明,在GNSS信号失锁300 s的路段I和失锁285 s的路段II,网络模型速度约束的算法相较于纯惯性推算和传统NHC算法均有一定提升,融合NHC及网络模型速度约束的算法在水平定位精度上分别改善了41.7%~47.4%和26.7%~36.6%,一定程度上抑制了惯性推算误差。     

探讨培养高职学生语文职业能力的途径

从弱化传统语文重视知识传授的做法、注重语文教学与专业学习的结合及加强语文能力的实践训练等方面,探讨培养高职学生语文职业能力的途径。     

带轴对称台阶的圆锥高超声速边界层转捩试验

在Ma 6风洞内,通过高频脉动压力测试技术和基于纳米粒子示踪的平面激光散射(NPLS)技术,分别对带前向、后向轴对称台阶的圆锥高超声速边界层转捩进行了试验研究。采用功率谱密度分析和互相关计算等方法对脉动压力数据进行分析,得到了边界层中扰动波的发展规律,定量分析了第二模态波的相关参数。结果显示：两种模型中第二模态波在沿流向向下游发展的过程中,其幅值均先增大再衰减、特征频率均逐渐减小;特征频率和传播速度整体上均随雷诺数的增大而增加(后台阶模型中特征频率由100 kHz增至196 kHz,前台阶中则由 97 kHz 增至174 kHz)、波长变化规律则与之相反(后台阶中由6.35 mm降至4.54 mm,前台阶由7.35 mm降至 4.66 mm );后台阶模型中第二模态波初次出现位置比前台阶中更靠近上游,边界层转捩位置较前台阶前移。将NPLS结果与高频脉动压力测试结果进行对比,两者吻合较好。     

基于CMPSO算法的永磁同步电机转动惯量识别研究

永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上,用柯西变异粒子群优化(CMPSO)算法代替待辨识参数自适律设计环节,以实现PMSM转动惯量识别。该转动惯量辨识方法充分利用了CMPSO算法的快速高效收敛性,仿真结果和试验结果表明了可行性、正确性和准确性。