基于有限元方法的凹槽超声检测

从比较成熟的有限元基本理论出发,建立具有吸收边界的二维有限元数值模型,对含有不同大小凹槽的模型进行了数值模拟研究;由波场快照图清晰地显示了凹槽对声波传播的影响,通过对截取的时域A-扫描曲线上底面回波进行频谱分析得到的频域特征量和灵敏频率可以识别出不同宽度的凹槽。应用有限元模拟方法所得结果对实际应用有一定的参考意义。     

速度比对气-气喷嘴燃烧性能的影响

为研究应用于全流量补燃循环发动机的气-气喷嘴,开展气氢/气氧为推进剂的同轴剪切喷嘴的热试试验研究。通过测量燃烧室压力和燃烧室壁面温度,研究氢氧速度比变化对燃烧效率和对燃烧室热载荷的影响。结果显示燃烧效率受到速度比和推进剂喷射绝对速度的影响;燃烧室热载荷随速度比增大而增大。气-气喷注器的设计应选择小的氧喷注压降和适合的速度比。     

基于控制理论的压气机叶型数值优化方法

将基于控制理论的气动优化方法应用于轴流压气机叶型设计.以Euler方程作为流动控制方程,具体推导得出了其相应的伴随方程,分析了边界条件,并给出求解方法.以给定压力分布作为目标函数,将参数化叶型作为设计变量,在求得目标函数对设计变量的梯度信息后,结合BFGS优化算法得到优化方向,更新设计变量完成叶型的优化设计.通过三个算例验证了该叶型优化设计方法的有效性.      

铆接薄壁梁疲劳寿命计算与试验分析

用液压伺服疲劳试验机,对铆接薄壁纯弯梁进行了疲劳寿命试验,给出了试验结果。用应力严重系数法,计算了铆接薄壁梁的疲劳寿命。疲劳寿命计算结果与试验结果相差较大。分析认为,给出的钉孔填充系数偏高,不适于用来计算铆接薄壁结构的疲劳寿命。经过分析和研究,给出了适于计算铆接薄壁结构疲劳寿命的较合理的钉孔填充系数。还探讨了各种改进 Ｎｅｕｂｅｒ 法对计算铆接薄壁结构疲劳寿命的适用性。     

基于朴素贝叶斯K近邻的快速图像分类算法

朴素贝叶斯最近邻(NBNN)分类算法具有非特征量化和图像-类别度量方式的优点,但算法运行速度较慢,分类正确率较低.针对此问题,提出一种朴素贝叶斯K近邻分类算法,基于快速近似最近邻(FLANN)搜索特征的K近邻用于分类决策并去除背景信息对分类性能的影响;为了进一步提高算法的运行速度及减少算法的内存开销,采用特征选择的方式分别减少测试图像和训练图像集的特征数目,并尝试同时减少测试图像和训练图像集中的特征数目平衡分类正确率与分类时间之间的矛盾.该算法保留了原始NBNN算法的优点,无需参数学习的过程,实验结果验证了算法的正确性和有效性.     

基于PCA和WPSVM的航天器电特性识别方法

针对航天器电特性监测系统识别过程中存在测试数据量大、特征维数高、样本少、计算速度慢和识别率低等问题,提出基于主成分分析(PCA)的特征提取和加权近似支持向量机(WPSVM)的在线故障诊断方法.实现了对信号故障特征的主成分分析、选择和提取,并对高维特征数据实现了降维,提高了航天器电特性在线故障诊断的准确性和速度.针对PCA中的结果选取问题,提出运用数据贡献度阈值进行数据截取的方法,有效地保证了数据的有效性与一致性.结果表明:该方法充分利用了航天器电特性监测系统的有用数据特征,有效提高了识别的精度,且计算时间较短,效率较高.      

基于制动意图识别的电动汽车能量经济性

制动能量回收是提高电动汽车能量经济性的主要技术措施,准确识别驾驶意图是制动能量回收的关键。分别建立驾驶员收起加速踏板阶段和踩下制动踏板阶段的制动意图识别模型,采用模糊控制方法对制动意图进行识别,以小强度制动、中强度制动和紧急制动作为量化的驾驶员制动意图输出;依据制动意图识别结果制订了2种能量回收模式;基于欧洲经济委员会(ECE)法规线和I曲线建立了制动力分配策略和计算模型;针对不同的能量回收模式,以Cruise和MATLAB/Simulink为平台,建立了制动系统仿真模型,计算制动能量回收率和电动汽车续驶里程。结果表明:能量回收模式不同,电动汽车的制动能量回收率不同;在一个新欧洲驾驶循环(NEDC)中,考虑收起加速踏板阶段模拟发动机制动的能量回收模式能够提高制动能量回收率;NEDC循环工况的续驶里程提高了5.69%。      

基于模糊TOPSIS的FMEA方法

针对传统故障模式及影响分析(FMEA)中评价故障模式的影响因素和计算风险优先数存在的缺陷,提出了一种基于模糊逼近理想解排序法(TOPSIS)的FMEA方法。该方法采用模糊置信结构对影响因素的评价进行表示,并通过去模糊化和加权平均建立明确置信矩阵。考虑各影响因素的权重对分析结果的重要性,将主、客观赋权法相结合来分配各影响因素的权重,进而建立加权规范化矩阵,根据相对贴近度的大小确定各故障模式的风险水平。最后,举例验证了该方法的可行性和有效性。      

深空探测人工智能技术应用及发展建议

深空探测任务的探测目标距离地球越来越远,测控延时逐步增大,并且目标的先验知识有限,在遥远、未知、不确定环境下开展科学探索对探测器的自主性能需求日益强烈。随着人工智能技术的快速发展并逐步实用,在深空探测领域中应用人工智能技术提高和改进航天器自主性也将成为必须和可能。简要介绍了人工智能技术的发展历程,分析了航天领域中人工智能技术的应用实例,重点结合规划的深空探测任务特点和应用场景,梳理分析了各具体任务对人工智能技术应用的潜在需求,并提出了对深空探测人工智能技术应用的一些看法和发展建议。     

月面无人自动采样返回飞行程序设计与实现

针对嫦娥五号飞行程序多舱段、多任务、系统控制复杂的设计特点和难点,采用传统的飞行程序设计方法工作量大,状态控制困难,很难满足任务要求。提出了一种新的基于状态转移的方法对飞行程序进行系统建模,首先将整个飞行过程分解成若干模块状态机;然后针对每个模块状态机的功能划分为状态触发器、评估器、执行器和确认器,并分别开展建模设计;最后通过状态触发器和确认器将各个功能模块进行连接,形成整个飞行程序的有限状态机描述。相比传统方法,该方法具有通用性、可扩展性和可复用性等特点,对于规范飞行程序设计,描述复杂的飞行任务过程有很大的优势。采用该方法对嫦娥五号飞行程序进行了建模和设计,并给出了典型飞行过程的设计结果。在轨飞行试验结果表明,该方法可以满足飞行任务的要求,确保了嫦娥五号在轨飞行控制任务圆满成功。