基于Adaline网的航空发动机自适应控制

根据发动机模型非线性、关系式呈隐性和具有不确定性的工作特点，提出了一种基于Adaine网的发动机自适应控制方案，该方案中的神经网络辩识器和神经网络控制器均采用两层线性Adaline网，权值采用Widrow-Hoff δ学习规则更新。仿真结果表明这种方法具有方案简单、稳定性好、实时性好等优点，可在全飞行包线内对发动机进行在线控制。     

温度模糊控制器的设计与应用

讨论了一个温度模糊控制器的详细设计步骤,将其应用到电阻炉的温度控制取得了较好的控制品质.     

某载人试验容器环控系统调节对象动态特性分析

介绍了某载人试验容器环境控制系统,就其调节对象的动态特性进行分析,给出了组份、温度、湿度调节过程的数学模型,并就被控参数的时间常数进行估算。     

基于特征的压气机叶片结构设计

对航空发动机压气机转子叶片结构进行了特征分析和归纳,提取了典型特征结构和特征参数,建立了基于UG软件的压气机叶片特征设计系统,利用该系统进行了叶片的特征结构设计和多种形式的罩量优化,在此基础上对叶片结构进行了重构。按照同样的方法和步骤,可逐步实现航空发动机各零部件的特征设计,由此达到缩短设计周期,节约成本,提高设计一次成功率的目的。     

一种基于飞机强度试验的多路故障检测技术

在全尺寸飞机结构强度试验中,对飞机姿态的实时监测尤为重要.飞机各部位安装的限位开关对飞机各重要部位的变形量进行限制保护,同时反映了飞机姿态、变形量的正常与否.如何快速准确地锁定试验异常部位,为试验人员定位并检查试验异常提供信息,赢得排除故障的时间,是研制多路故障检测装置的初衷.     

基于模糊贝叶斯网的空战传感器资源管理方法

空战中目标状态信息的不确定性、目标与我机相对态势是影响机载传感器资源分配问题的重要影响因素.针对此问题,提出一种基于模糊贝叶斯网(FBN)的空战传感器资源管理方法,以空战传感器资源管理中涉及的影响因素因果关系作为建网依据,将目标信息增量、目标威胁、飞行员指令作为证据变量驱动网络进行概率推理,从而获取空战传感器资源的分配结果.仿真结果表明,与传统方法相比,方法的自适应变间隔采样策略能够根据目标威胁及飞行员指令影响,管理空战态势不同阶段的传感器资源以满足空战作战任务需求.     

进场航班双目标调度的鲁棒优化研究

由于天气变化,导致进港飞机降落的处理时间不确定的情况经常发生.因此,需要在受到天气影响,进港飞机在跑道的处理时间不确定时提高跑道的利用率,减少飞机的延误成本.以最小化航班总延误成本和跑道总工作量为优化目标,建立降落飞机的处理时间的鲁棒优化模型,设计出Epsilon约束算法对能够快速得出进港飞机降落方案的Pareto前沿.通过实例证明了模型的可行性及有效性,对机场终端在天气变化时对进港航班的合理调度具有一定的指导作用.     

航天新型高性能材料的研究进展

文摘综合介绍了国外航天新型高性能轻质金属合金、复合材料、特种功能材料、石墨烯材料和超材料的研究与应用现状,重点介绍了我国航天新型高性能材料的研究成果,并提出了航天新型高性能材料的发展趋势。     

基于经验移植的自主空战对抗学习方法

现有的机器学习方法大多是交互式的学习模式,这类方法在训练过程非常依赖与环境之间的交互数据。空战对抗任务是一种奖励非常稀疏的训练任务,智能体在学习开始的很长一段时间内,都在探索能够获得奖励的动作。如果每一个新的任务都重新训练,是非常浪费计算资源的。因此,设计了一种基于经验移植的学习方法,使得经过训练的智能体能够将知识分享给新的智能体,提高其在新任务上的学习效率。首先,借鉴人类通过经验进行快速学习的现象,构建了基于经验移植的学习的模型;其次,兼顾知识分享和新任务的特征,明确了经验的内涵,建立了"知识+任务→经验"的融合认知方式;再次,设计了借鉴学习方法,将外部经验与任务相结合,进而转化为新个体的知识;最后,使用经验适用度作为筛选指标,分析了经验适用度对借鉴学习效率的影响,确定了执行借鉴学习的筛选边界。新个体通过借鉴学习后能够获得关于新任务的初步知识,在新任务中更快地找到能够获得奖励的动作策略,从而提升在新的任务中的学习速度。     

基于实测数据的航空发动机转子叶尖装配间隙预测

以多级转静子装配过程为研究对象,基于空间几何变换理论及形位公差理论,提出了一种多级转子叶尖间隙预测方法。具体是将转静子系统分为转子、静子、支承等3个子系统,分别针对子系统建立装配偏差子模型,进一步将各模型进行坐标统一,以配合面的实测偏差数据作为输入量,计算同一轴向位置处的转子叶尖坐标及机匣坐标,从而计算出转子叶尖间隙。试验结果表明,采用所述间隙预测模型,可准确预测转子叶尖间隙,预测最大相对误差为11%,从而为装配质量分析提供了参考依据。