基于GRNN网络和遗传算法的旋翼动平衡调整

针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以旋翼转轴3个方向的加速度测量值和机身3个方向加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号之间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用改进的遗传算法对桨叶调整参数进行寻优,获得直升机振动最小时的桨叶的调整量.飞行实验表明,通过1到2次飞行调整,可使3个方向机身振动(旋翼的一阶振动)为最小,完成旋翼的动平衡调整.      

基于MLFMA的飞行器锯齿边板散射特性分析

为精确求解散射问题,采用混合场积分方程、多层快速多极子算法(MLFMA, Multilevel Fast Multipole Algorithm)和共轭梯度算法的迭代技术,并改进了多极子模式数.金属球双站雷达散射截面(RCS,Radar Cross Section)的算例表明,该方法在保证精度的前提下,降低了内存和计算时间;分析了锯齿边板的电磁散射特性,总结了锯齿边板相对于直边板在不同角域内的RCS减缩特性以及RCS减缩与入射频率变化之间的关系:随着入射频率的增高,RCS减缩效果迅速提高,且垂直极化减缩效果较水平极化减缩效果好.该结论可以用来提高飞行器的隐身性能.      

海洋环境下服役飞机铝合金零件腐蚀失效分析

对出口旅游观光用飞机的铝合金零件在热带海洋气候环境服役条件下所发生的腐蚀问题进行了分析探讨.通过铝合金零件发生腐蚀的微观形貌和腐蚀产物成分等的分析,结合飞机所处环境条件,讨论了铝合金零件的腐蚀类型和发生剥蚀的过程及原因,并分析了其发生剥蚀的机理.认为海洋环境中的氯离子是造成沿海飞机铝合金零件腐蚀的外因,而内因是飞机零件的表面防腐蚀设计与防护不足,腐蚀的发展过程是铝合金零件表面点腐蚀、晶间腐蚀直至剥蚀,腐蚀产物造成的应力是促进分层剥离的原因.针对这种表面腐蚀防护问题,提出了相应的改进措施.      

基于脑力负荷飞机座舱视觉显示界面优化设计

在飞机座舱视觉显示界面设计阶段,利用脑力负荷的综合评价,确定最佳设计方案.综合3种脑力负荷评价方法(主任务评价法、生理测量法、主观评价法),建立了飞机座舱视觉显示界面脑力负荷综合评价模型,对设计方案进行优化选择,并进行实验例证.在某型号歼击机视觉界面的不同设计方案中,利用这套评价模型,在降落任务下,得到了不同视觉界面的脑力负荷综合评价值,其中最佳脑力负荷值的设计方案也符合国军标中关于视觉界面的设计原则.在飞机座舱视觉界面脑力负荷的设计阶段,这套评价系统在设计阶段能够给出一个满意的评价结果,对于最终设计方案的确定很有帮助.      

计算机网络防御策略模型

目前计算机网络防御研究中缺乏高层且易于细化的策略建模方法,因此在分析Or-BAC模型(Organization Based Access Control model)的基础上,对网络防御控制行为进行抽象,建立计算机网络防御策略模型(CNDPM,Computer Network Defense Policy Model).该模型对保护、检测和响应等策略进行统一建模,并引入角色、视图、活动自动分配的方法,以提高分配的效率,同时给出了策略到规则的推导规则,以细化为具体的防御规则.还给出了策略的完备性、有效性和一致性的形式化描述及分析.实例分析表明,该模型表示的计算机网络防御策略,能够有效地转化为防御规则,具有较好的实用性和扩展性.      

基于协调组的RTI时间管理方法

针对目前运行支撑环境(RTI,Run-Time Infrastructure)时间管理方法中存在的时间推进效率低及网络带宽占用量大的问题,提出基于协调组的RTI时间管理方法并将其应用于BH RTI 2.3时间管理服务.将仿真系统中节点划分为不同的协调组并设置协调者,通过分组局部协调逐步达到全局的时间同步.实验结果表明,该方法在仿真节点时间推进速度及网络带宽占用量方面优于同等条件下的其他RTI时间管理方法.      

统一硬化模型在复杂加载条件下的应用

超固结土模型是能够描述土的剪缩、剪胀、硬化、软化和应力路径依赖性等特性的简单、实用的模型,与剑桥模型相比,仅增加了一个材料参数(Hvorslev面斜率).采用基于SMP(Specialy Mobilized Plane)强度准则的变换应力方法对模型实现了三维化.在模型中应用加卸载准则来反映复杂加载条件下土体的应力应变特性,模拟了随着循环次数的增加,土体会逐渐变硬,剪切模量逐渐增大、孔隙比减小、超固结程度不断增大等趋势.由循环加载以及真三轴试验数据和预测结果的基本吻合表明了模型能够合理地反映复杂加载条件下土的变形特性.      

Fixed membrane wings for micro air vehicles: Experimental characterization,numerical modeling,and tailoring

Fixed wing micro air vehicles (wingspan between 10 and 15 cm) are aerodynamically challenging due to the low Reynolds number regime (10⁴–10⁵) they operate in. The low aspect ratio wings (typically used to maximize area under a size constraint) promote strong tip vortices, and are susceptible to rolling instabilities. Wind gusts can be of the same order of magnitude as the flight speed (10–15 m/s). Standard control surfaces on an empennage must be eliminated for size considerations and drag reduction, and the range of stable center of gravity locations is only a few millimeters long. Membrane aeroelasticity has been identified as a tenable method to alleviate these issues: flexible wing structures with geometric twist (adaptive washout for gust rejection, delayed stall) and aerodynamic twist (adaptive inflation for high lift, larger stability margins) are both considered here. Recent investigations in static aeroelastic characterization, including flight loads, wing deformation, flow structures, aeroelastic-tailoring studies through laminate orientation, as well as unconventional techniques based on membrane pre-tension, are reviewed. Multi-objective optimization aimed at improving lift, drag, and pitching moment considerations is also discussed.     

基于点线关系的透视图消隐算法

准确获取建筑物的三维形体信息,在军事和民用上都有非常重要的意义.针对建筑物三维形体获取过程中的消隐问题,提出了一种基于点线关系的三维透视图消隐算法.结合后向面判别法和光线投射算法,利用三维表面模型中点、线、面的遮挡关系和视平面域上的包含性规则,进行边界线段的显、隐程度检查,实现对模型的消隐处理.实验结果表明,该算法数据结构简单,建立的透视投影计算模型正确且消隐算法有效,为地形地物透视图的消隐提供了一种新的方法与支持手段.     

基于粗神经网络的民用飞机故障诊断

针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性.