模型大迎角高速动态特性与数据精度分析

为满足新一代高机动飞机气动性能评估、控制系统精确设计与高机动作战指标实现的需求,模型高速风洞大迎角俯仰动态特性探索及其试验数据精度的确定势在必行,且具有十分重要的工程意义。选取70°三角翼模型、SDM和Su-27飞机模型,在FL-24风洞的大振幅俯仰动态试验技术平台上对动态气动特性与试验数据精度进行了研究,获取了70°三角翼模型、SDM和Su-27飞机模型动态气动特性与重复性试验结果。研究结果表明：试验条件下,3种模型的动态数据精度较高,基本达到了高速风洞大迎角常规测力试验数据的精度水平。     

感性消费时代女性消费心理的营销策略分析

随着经济的发展和市场环境的变化,我国的消费环境已经悄悄地从理性时代转变为感性时代,女性的消费心理也随之产生一系列变化,论文根据消费的时代背景和感性消费特征,提出女性消费者的五个心理特征,并据此提出一系列的相关营销策略。     

大角度月面异面动力上升制导策略研究

针对月球探测器大角度异面动力上升入轨问题,提出了一种共面间接上升策略。该策略基于显式制导(E制导)律和轨道机动原理,经过共面动力上升、轨道滑翔2个过程和2次轨道机动,实现大角度异面上升。仿真结果表明:1)E制导律均能实现共面和异面的在线实时制导;2)与传统的平面修正上升策略相比,燃料一定时,轨道转移方法发射窗口明显较大,这在实际应用中应对突发紧急情况随时准备月面起飞有重要的工程意义。     

一种基于极大似然估计的信号盲抽取算法

针对盲信号抽取问题,根据极大似然估计原理,给出一种基于极大似然估计的分步盲抽取算法。根据信号不同的延时特性确立抽取信号,完成第一步抽取。由于初步抽取信号存在噪声污染,根据极大似然估计,估计抽取信号的概率密度函数,确立优化代价函数,利用自然梯度方法进行优化,确立最终抽取向量迭代方式,完成对抽取信号优化处理。通过仿真证明算法具有良好的收敛性和抗噪性,在SNR17 d B时,抽取信号与源信号的相似度达到95%。     

基于自适应非结构嵌套网格的旋翼流场模拟

针对直升机旋翼CFD仿真的复杂性,提出了改进的适合于格心格式求解器的非结构嵌套网格算法。采用自适应网格技术在旋翼流场仿真的整个过程中进行网格的自适应加密和疏化操作,以更好地捕捉桨尖涡等流动细节。对于频繁的自适应过程中产生的大量重复点和无用点,采用了高效的交替数字树算法(Alternating digital tree,ADT)和标记-删除-移动算法(Mark,delete,move,MDM)进行删除,节约了不必要的存储。针对格心格式的求解器,采用了基于梯度的网格间插值方式,简化了网格间数值传递的复杂性,同时不降低求解器的精度。对CaradonnaTung旋翼悬停算例和HLISHAPE 7A旋翼悬停算例进行了模拟验证,计算值与实验值吻合,表明本文建立的方法具有良好的鲁棒性和有效性。最后,与未采用自适应时求解器对桨尖涡的捕捉效果进行了对比,结果表明本文所采用的方法可以明显地提高求解器对桨尖涡的捕捉。     

基于奇异值趋势分解和LS-SVR的航空发动机性能指数组合预测

发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。      

AZ31B镁合金大应变循环变形行为研究

为了研究AZ31B镁合金在大应变幅条件下的变形机制,开展了该合金在7.嬲应变幅条件下的循环行为研究.结果表明:在拉伸阶段的最大应力值随着循环周次的增加而减小,而在压缩过程中的最大应力值随着循环周次的增加而增大,在整个循环过程中材料呈现循环应变硬化特性,拉应力是导致循环应变硬化的主要原因;随着循环周次增加,滞回曲线的不对称性基本不变.真应力-真应变滞回曲线在卸载和反向拉伸阶段出现3个拐点.在压缩过程中发生{10-12}孪生,反向拉伸过程发生去孪生行为,包申格效应对去孪生行为具有较大影响.研究表明:孪生-去孪生是大应变幅循环变形的主要变形机制;对拉伸、反向压缩过程的变形特征及机制的分析,可为低周疲劳行为的研究提供参考.     

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。      

面向学生的智能解题专家系统的研究与设计

探讨了网络在专家系统中的应用 ,给出了一个基于网络的面向学生的智能解题专家系统的模型 ,分析了设计的基本过程。从专家系统出发 ,探讨了基于知识的推理系统。最后 ,从以上设计出发 ,总结了基于该模型的系统需进一步研究的工作。     

利用边条涡抑制Y形进气道流场畸变

已用于飞机外流流场控制的边条涡技术被首次引入内流场的控制,抑制进气道出口流场畸变,改善进发匹配。针对某型飞机的 Y形进气道,有 3对边条涡片被加装在进气道内,与通常的涡流发生器不同的是,这些涡片被设计来控制整个进气道流场而不是仅仅改善局部的附面层。大量的实验结果证实,这种流场控制措施的改善效果显著,某型飞机的 Y形进气道在亚、跨和超声速等各种飞行速度,及不同攻角、侧滑角和开关放气门等飞行条件下,其出口流场畸变均减小,尤其是原流场畸变较大的情况下改善更加明显。