航空发动机外部管路调频的有限元计算方法

利用有限元方法对航空发动机外部管路模态进行了计算,得到了管路的固有频率及模态振型;通过计算,分析了安装不同数量、位置的卡箍对管路固有频率的影响,以此为依据进行了管路调频,避免了管路共振的发生。     

航空发动机附件综合热管理性能分析

针对航空发动机舱内附件面临的热问题，提出了以隔热、通油冷却、通风冷却等为热防护措施的综合热管理方案，通过实验研究了隔热、通油冷却、通风冷却对附件温度的影响，获得了机匣温度、初始燃油温度及燃油流量等对附件表面温度及进出口燃油温升的影响规律。结果表明：隔热能够显著降低附件表面温度增长速率，在100 min工作时间内能够有效控制附件表面温度保持在200 ℃以下；附件表面温度的主要影响因素为初始燃油温度、加热功率、燃油流量，其中初始燃油温度决定附件进口温度，加热功率、燃油流量决定附件进出口温差，三者共同决定附件表面温度；通风冷却对未采取通油冷却的附件有一定的冷却效果，对采取通油冷却的附件没有明显的冷却效果。     

基于深度学习的焊缝PAUT数据智能化分析方法

超声相控阵检测技术(PAUT)凭借其突出的技术优势被广泛应用在船舶、铁路、石油石化和航空航天等诸多领域。在焊缝超声相控阵检测(PAUT)中，对检测数据缺陷的识别定位目前多采用传统的人工判读方式，判读效率较低，对检测人员的判读经验有较高要求，难以满足自动化超声检测的要求。基于深度学习中的目标检测和跟踪算法构建智能识别模型，通过对焊缝超声相控阵检测的S、B扫图特征进行融合，并结合焊缝的三维结构信息，识别并定位出缺陷在焊缝中的三维空间位置。实验结果显示: 缺陷框的平均三维IOU(预测三维缺陷框和实际三维缺陷框的平均交并比)达到0.644 9，较为接近缺陷的真实空间位置，可以实现焊缝超声相控阵检测成像结果智能识别和定位。      

IPL：运载火箭测试数据自动判读语言

为确保运载火箭测试数据的完整性与正确性，克服传统人工判读模式判读效率低、易误判漏判以及通用编程语言自动判读模式判读适应性、扩展性、复用性差的不足，提出并设计运载火箭测试数据处理领域的自动判读语言IPL（Interpretation Language），以及配套的语言解析与执行器，实现了运载火箭测试判据的形式化定义与描述，减轻了业务人员的学习、判读成本，使得海量测试数据的判读在分钟级即可全部自动完成，目前已在多种新一代运载火箭工程实践中得到成功应用。     

基于冲突分类与消解的多智能体路径规划算法设计CSCD

多智能体路径规划应用广泛但求解困难。为更好地处理多智能体路径规划中的路径冲突问题,提高求解效率,将冲突进一步分类为相向顶点冲突和交叉顶点冲突,并提出了对应的消解方式。相向顶点冲突的消解方法采用提前添加约束的方式,避免在消解其冲突的过程中产生另一个可预见的冲突;交叉顶点冲突的消解方法采用寻找最佳等待时间的方式,在消解其冲突的同时消解其他存在的冲突。两种冲突消解方法均可减小约束树的规模,在一定程度上减少算法的计算量。并提出了基于冲突搜索算法的高层节点冲突搜索算法。实验结果表明,所提出的冲突分类及消解方式有效地减小了算法高层中约束树的规模,降低了算法计算量,并在智能体密集的环境下表现出更大的优势。     

运载火箭遥测数据智能判读算法应用

在运载火箭高发射密度、高判读需求、高数据量的背景下，现有自动化判读的判据覆盖率不全、判据编写门槛高、耗时多的问题日益凸显，缺少较通用的算法对传统判读算法未覆盖的判读任务进行判读补充，进而影响运载火箭效果评估与系统性能评定。为充分挖掘海量遥测数据中隐含的参数变化规律，设计智能判读算法作为传统算法的有益补充，提升传统判读的判读覆盖率和判读效率。以液体运载火箭长期加电试验产生的遥测数据为研究对象，设计集成神经网络智能判读算法，在给出的判读指标下研究得出，集成神经网络在频率异常、丢帧等五种现有判据难以描述的判读场景下，判读性能提升30%，提高了现有判据的覆盖率，后续可为判读体系完善和智能判读落地提供研究参考。     

原子钟性能对卫星导航系统定位精度的影响分析

星载原子钟是卫星导航系统的关键设备,原子钟主要通过影响卫星钟差对定位精度产生影响,分析了GNSS星载原子钟性能对定位精度的影响.通过原理分析,建立了原子钟稳定度与卫星导航系统定位精度的关系.在不考虑控制段对星钟校准误差的前提下,将原子钟噪声与星上工作环境因素作为主要因素,分析了GPS-IIF铷钟和铯钟对钟差/定位误差的影响,并给出了分析结果.最后,利用iGMAS提供的钟差产品数据,对比了北斗和GPS部分原子钟的稳定度及其对定位精度的影响,为后续星载原子钟的发展与选择提供了一定参考.