基于IRCMNDE和NNCHC的滚动轴承故障诊断

针对多尺度散布熵（MDE）在粗粒化过程中易发生信息丢失、产生虚假信息,难以全面提取轴承故障信息的问题,提出了基于改进的精细复合多尺度归一化散布熵（IRCMNDE）和最近邻凸包分类（NNCHC）的滚动轴承故障诊断方法。引入精细复合多尺度散布熵（RCMDE）,将其粗粒化过程中平均值替换为最大值来表示数据段信息,以克服传统粗粒化过程的不足并突出故障特征。通过归一化操作减弱熵值计算时不同参数选择导致的熵值波动幅度,得到IRCMNDE。将IRCMNDE作为故障特征,使用NNCHC分类器对故障特征进行分类。经实验验证,该方法可达到98.98%的故障识别准确率,相比基于MDE（故障识别准确率为95.99%）和RCMDE（故障识别准确率为97.60%）的方法,能够更准确地提取滚动轴承的故障特征信息,提高承故障分类的准确性。      

低雷诺数仿生分离流翼型气动特性初探

为了探索适合低雷诺数微型飞行器的翼型形式,基于对自然界鸟类和昆虫滑翔飞行时翅膀形状的观察,设计出一种由前缘削尖平板和后缘圆弧翼型组合而成的仿生分离流翼型。数值研究结果表明,气流在削尖平板的前缘点强制分离,形成大范围低压分离流动,随后在后部圆弧翼上表面再附形成稳定低压涡流区,从而实现较高的气动效率和较强的抵抗大气湍流的能力。上削尖平板可以使流动分离点固定在削尖点。相对于单独平板,仿生分离流翼型的升力系数有大幅提高,迎角为4°时提高了112%。此外,仿生分离流翼型可以在较宽的迎角范围内（4°~20°）保持高升力,但是迎角增加,阻力也快速增大,因此小迎角情况下（小于4°）气动效率更优。      

边界条件对变循环发动机多维度仿真模型的影响研究

为了研究变循环发动机（Variable Cycle Engine,VCE）多维度仿真模型中整机零维仿真模型与核心机驱动风扇级（Core Driven Fan Stage,CDFS）三维仿真模型之间边界参数传递处理方式对计算结果的影响,建立了CDFS和前可变面积涵道引射器（Forward Variable Area Bypass Injector,FVABI）耦合三维仿真模型及CDFS单部件三维仿真模型,对比了CDFS工作特性及出口区域静压分布的差异,并采用迭代耦合方法将CDFS工作特性耦合于循环参数分析,研究了CDFS出口静压分布差异对VCE多维度仿真模型计算结果的影响。结果表明,耦合仿真模型中CDFS稳定工作范围随着内涵出口静压变化而变化,其数值喘振点的换算流量与CDFS单部件仿真模型存在明显的差异。FVABI部件的存在降低了内涵出口及FVABI出口的平均静压边界条件对CDFS出口区域静压分布的影响,而且CDFS内、外涵流量分配会显著影响CDFS出口区域的静压分布。因此,由耦合仿真模型得到的CDFS出口区域静压分布更为真实、合理。超声速巡航工况下,相较于在CDFS出口使用平均静压边界条件,VCE多维度仿真模型在使用真实静压分布之后,CDFS内涵压比和等熵效率基本不变,CDFS外涵压比和等熵效率分别降低了0.86%和2.27%,导致VCE推力升高了0.41%,且迭代次数大幅降低。     

类X?47B无人机菱形编队气动干扰数值模拟

设计了一种由4架类X?47B飞翼布局无人机（UAVs）组成的菱形编队。通过求解RANS方程的数值模拟方法,研究了菱形编队无人机气动干扰问题,详细分析了影响机理,定量给出了编队减阻效果。计算结果表明:头机气动性能基本保持不变。两侧僚机受上洗气流影响,其减阻效果明显。尾机主要受下洗气流影响,其阻力增大,对编队久航和远航不利。在重力配平条件下,两侧僚机飞行阻力的减小是由攻角减小和诱导阻力减小共同引起的。尾机在编队中飞行阻力的增大主要是攻角增大带来的阻力增加,诱导阻力增大仅带来了20%的阻力增量。从减小下洗气流对尾机的不利影响出发,对不同垂向间距的尾机升阻特性进行了研究,并参考雁群头鸟变换行为机制,给出了无人机菱形编队飞行建议。      

近临界区液氮低速喷射特性研究

针对低温推进剂在超临界环境中的喷射特性,以液氮为模拟介质,基于SRK状态方程和LES模拟方法开展数值计算研究,获得了4MPa压力下液氮跨临界射流的形态特征,射流密度分布规律与试验结果吻合良好。计算结果表明：在临界点附近,液氮射流表面会形成高比热容屏障,抑制射流内部流体温度升高,从而维持射流核心区稳定;核心区射流表面涡的形成和发展由斜压效应主导,随着射流向下游发展,斜压效应、体积膨胀和粘性效应三者对涡量输运的贡献趋于同一水平;液氮射流破碎后形成并维持大的“高密度块”形态,随着温度升高,密度块逐渐扩散消失。     

激光焊温度场研究的现状和趋势

概要介绍了激光焊温度场的研究现状,叙述了现有的模型,简述了其计算方法、热源模型以及熔体流动影响等方面的研究,最后对激光焊温度场研究的趋势作了预测.     

基于 LSTM的飞控系统状态监控

监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。     

用于省内公路干线网规划研究的启发式模型

本文阐述了一种将运量在运输线路上的配置和投资在项目上的分配相结合的启发式方法的模型。文章对这种方法的原理与应用进行了研究探讨。     

磨削表面粗糙度在线实时测量的研究

在试验研究的基础上,研制了一种新的光纤表面粗糙度在线测量系统。以光散射法为理论基础,用光纤束作为传感器,并用单片机进行数据处理和实时显示。针对外圆磨削在线检测中存在的冷却液、工件尺寸变化、环境干扰以及仪器的装夹与对中等问题进行了研究,找到了改进或解决的办法,从而更利于该测试技术的实施与推广。     

通信卫星技术综述

本文对通信卫星技术进行综述,叙述通信卫星设计过程中的限制条件;描述有效载荷、姿态和轨道控制、电源、测控、结构及热控等星上分系统的主要设计技术特征。