考虑小载荷强化的模糊疲劳寿命预测理论

在实际工程应用中,多选用Miner法则进行疲劳寿命预测。由于小载荷特别是在疲劳极限附近的载荷对结构或材料的损伤不容忽略,考虑到小载荷的每一次循环对材料产生损伤的同时还产生了强化作用,建立了基于小载荷强化损伤的寿命预测模型以及相应的模糊疲劳寿命计算公式。该模型不但考虑了低于疲劳极限的载荷的强化作用,还引入隶属函数来描述小载荷的累积损伤的模糊性,完善了Miner法则的适用范围,提高了预测精度。两个不同载荷谱的疲劳寿命预测实例验证了该模型的有效性。     

一种基于正弦图的工业CT系统转台旋转中心自动确定方法

构建一个工业CT成像系统,转台旋转中心的确定是非常关键的步骤,其定位误差会引起CT图像上的伪影。本文在详细分析了现存旋转中心确定方法不足的基础上,提出了一种新方法,该方法利用隐含在正弦图中的对称投影信息,并根据经过旋转中心的射线束在两个对称投影视角下透过的物体路径相同这一规律来定位旋转中心。相对现有算法,该方法适用于射线源与旋转中心的连线不严格垂直于探测器的情形,无需使用模体,亦无需知晓任何几何参数,实时且基本不受随机噪声影响。实验数据验证了该方法的有效性。     

复杂背景下红外弱小运动目标检测的新方法

提出了一种用于检测不同类型复杂背景下红外弱小运动目标的新方法。该方法能够根据图像信息自动选择背景预测算子;同时,针对不同类型复杂背景中目标和背景特性的差异,提出了“局部小目标可辨识度”的概念,并定义了一种有效的方法将其量化。在此基础上,采用蒙特卡罗实验方法构造了一种新的阈值函数,实现了单帧目标的检测,然后采用移动加权管道滤波提取目标的运动轨迹。实验结果表明,该方法对不同类型复杂背景的红外弱小运动目标具有很好的检测性能。     

航空CAE品牌调查报告

计算机辅助工程(CAE)是用计算机对工程结构与产品的性能及其生产加工过程,进行分析、模拟、预测、评价、优化,是工业装备和产品创新设计的核心技术,也是国防和军工装备研制的战略技术.经过几十年的发展,CAE技术在航空、航天、机械、汽车、船舶等领域获得成功应用,已成为制造业信息化深化应用的关键技术.     

基于单学科可行法的多学科可靠性设计优化

 近年来对多学科系统中不确定性的研究逐渐增多。针对该问题的计算复杂性,利用序列优化及可靠性评估（SORA）框架,提出用单学科可行（IDF）方法来求解多学科可靠性设计优化（RBMDO）问题。此方法将可靠性分析和多学科设计优化分离开来,分为确定性多学科设计优化和可靠性分析两个问题顺序执行,以提高计算效率。可靠性分析和优化的过程都采用多学科设计优化中高效的方法——IDF方法。最后通过例子验证此方法的有效性,算例结果表明,采用基于IDF的方法,学科1和学科2所用的函数计算次数分别减少了28.9%和25.0%。     

不同管制方法下空域运行的燃油经济性与仿真分析

为了提高空域运行的燃油经济性,提出了不同管制方案下空域运行的燃油经济性模型,通过仿真实验．对比分析了不同管制方案和飞机群体在空域运行的燃油消耗量。实验结果表明：通过使用该模型可以从管制方法上节省整体空域中飞机群体的燃油消耗,同时证明了该模型的可行性。指出了不同管制方法对空域运行的燃油经济性的影响和空管绩效评估的一项新指标。     

Elman网络在某型自动驾驶仪飞控盒多故障诊断中的仿真研究

目前采用传统故障诊断方法对复杂系统进行故障诊断时,还存在许多缺点,尤其在多故障同时发生的情况下,传统故障诊断方法难以准确定位故障点。为此,基于Elman神经网络,结合故障字典法,设计了一种基于Elman网络的综合故障诊断方法。为验证该方法的准确性,以某型飞机自动驾驶仪飞控盒的几种主要故障为诊断源,仿真研究了所设计的综合故障诊断方法。仿真结果表明,与传统故障诊断方法相比,所设计的基于Elman网络的综合故障诊断方法在进行多故障诊断中对故障的准确定位是有效的和快速的。     

生物流化床污水处理研究进展

通过对生物流化床技术的发展的综述,指出了目前生物流化床技术的主要故障,并从载体的实用、反应器的设计及工艺研究等方面进行了对比,提出了降耗、除污、开发高效微生物菌种等改进的方向.     

含八氢基笼形倍半硅氧烷的双马来酰亚胺树脂

利用硅氢加成反应和烯加成反应,以八氢基笼形倍半硅氧烷(T8H8)、二烯丙基双酚A(DABPA)和双马来酰亚胺(BMI)为单体合成了改性BMI树脂,采用FT-IR、DSC、TGA分别表征了树脂的结构、固化行为及热性能.研究结果表明,T8H8-DABPA-BMI固化树脂的玻璃化转变温度达到323℃,热分解温度(5%失重,T5d)为422、800℃热分解残重率为50.7%.     

飞机发动机混沌振动信号盲分离检测方法

发动机混沌振动信号携带着丰富的状态信息,依据混沌振动信号进行状态监测及故障诊断是一种很有前途的技术手段,但由于混沌信号具有伪随机特性及在低频段具有宽频谱等特点,使得传统的方法很难将其从振动信号中分离。在提取混沌振动信号方面,使用快速独立分量分析（Fast ICA）盲分离方法分离出飞机发动机振动信号中的混沌信号。利用功率谱和Lyapunov指数（LE）方法进行了判定,根据计算结果对发动机状态做出判断,验证了盲分离方法分离混沌振动信号的有效。盲分离检测混沌振动信号的方法不仅使依据混沌信号判断飞机发动机状态成为可能,也为利用混沌信号进行状态预测和控制提供了一种方法。