激光宏观结构化金刚石砂轮磨削氧化铝工艺

为了研究砂轮表面结构化对砂轮磨削性能的影响,利用脉冲激光对树脂结合剂金刚石砂轮进行了表面宏观结构化。采用6种不同类型的金刚石砂轮表面宏观结构进行了氧化铝的磨削实验,建立了激光宏观结构化金刚石砂轮的磨削力模型,比较了6种不同激光宏观结构化金刚石砂轮与非结构化砂轮在不同磨削参数下磨削力的差异,分析了砂轮制造后的表面形貌与结构化砂轮的磨损特性。实验结果表明,砂轮宏观结构化对磨削性能有很大影响,激光宏观结构化砂轮的磨削力可以减小2. 5%~24. 5%,砂轮结构化后的表面形貌出现石墨化现象;宏观结构化砂轮沟槽边缘磨损加剧,但沟槽磨损并没有明显加快宏观结构化砂轮的磨损。     

吸气式高超声速飞行器非均匀尾喷流试验

在中国空气动力研究与发展中心0.5m高超声速风洞中,开展了非均匀喷流条件下的吸气式高超声速飞行器后体尾喷流/外流干扰测压试验研究。采用非均匀内喷管,模拟飞行器尾喷管非均匀入流,测量了飞行器后体膨胀面及水平翼表面压力,采用高清纹影观测了喷流干扰区域的流场结构,获得了不同工况下非均匀入流对尾部及水平翼表面压力分布的影响规律。试验结果显示尾喷管非均匀入流对飞行器尾部壁面压力分布及流场结构有明显影响,喷管入流的非均匀特征在吸气式高超声速飞行器喷流模拟中不可忽视。非均匀喷流核心区压力分布明显高于均匀喷流时的结果;核心区域外,非均匀喷流的作用面积略小于均匀喷流,且非均匀喷流同外流交叉干扰区域的面积和强度要略小于均匀喷流;均匀喷流在喷管出口区域存在明显的膨胀波系,交叉干扰激波及剪切层的扩张角也大于非均匀入口条件时的结果。     

一种乘波前体进气道的一体化设计及性能分析

采用特征线方法设计了具有直线初始激波、内收缩段消除激波反射、出口参数均匀可控的基准内锥流场.基于密切内锥(osculating inward turning cone,OIC)乘波体设计方法,发展了一体化密切内锥乘波前体进气道(osculating inward turning cone waverider inlet,OICWI)设计技术.基于一体化基准内锥流场和前体进气道设计技术,设计了密切内锥乘波前体进气道.采用数值软件对设计的乘波前体进气道进行了仿真分析,结论如下:①OICWI的设计是遵循气动原理的.②一体化密切内锥乘波前体进气道的前缘形状、内收缩比及出口参数可以根据需求定量准确设计.③理论设计结果和模拟结果吻合一致,证明设计方法是正确可靠的.④数值模拟研究结果表明一体化密切内锥乘波前体进气道具有较好的出口流场均匀度及较高的流量捕获率和较高的总压恢复特性.      

图像处理技术在疲劳裂纹长度测量中的应用

研究材料的疲劳断裂特性,对产品结构设计和寿命预估计具有重要意义。试验中常需测量裂纹扩展长度,以确定裂纹长度与循环载荷次数的关系。在多孔铝合金板疲劳试验过程中,采用先进的图像数据采集和处理技术来测定疲劳裂纹的实际长度,拍摄不同循环次数下疲劳裂纹扩展的CCD图像;基于MATLAB软件,采用OTSU算法和形态学方法,把CCD图像转换成二值图并进行细化处理,得到裂纹扩展骨架图;用链码方法计算出裂纹像素长度,最后根据标定系数便可获得裂纹的实际长度。与显微镜测量裂纹方法比较,该方法具有精度高、非接触、可保存裂纹扩展状态等特点。     

涡扇发动机加速过程的模糊控制

采用一种连续型比例积分公式的模糊控制器控制涡扇发动机加速过程，为了使控制满足加速过程最大转速，高压涡轮进口最大温度，压气机最低允许喘振裕度等约束条件并改善加速性能，利用遗传算法对模糊控制器中的3个量化因子进行了优化，优化后的模糊控制器完全可以加速过程要求，具有较好的动态性能，适当划分飞行包线后还可扩展到整个飞行包线。     

基于软构件的海上测控指挥显示系统设计

基于软构件技术的开发模式是软件工程化发展的必然趋势。本文首先对软构件技术进行了介绍,然后通过分析海上测控指挥显示系统功能需求,设计了系统软构件架构,并重点研究了软构件抽取方法、软构件通信模式和软构件组装实现,为提高海上测控软件开发效率、质量和系统复用扩展性提供了可靠的基础。     

可调桨距冲压空气涡轮气动特性实验与数值分析

冲压空气涡轮风洞实验主要目的是采用相似准则,模拟空中加油工作状态,测量涡轮输出功率,分析涡轮气动特性。实验分别使用励磁发电机和加油泵作为测功器,通过调桨变距并测量最大输出功率。气动特性实验表明在风洞气流速度比加油机最小飞行速度低16%的条件下,冲压涡轮输出功率即可满足加油需要。论文还采用高数值稳定性代数Baldwin-Lomax湍流模型模拟冲压涡轮全三维混合型流场,分析流场主要气动特性,讨论桨叶表面载荷的分布。数值模拟结果显示在冲压空气涡轮桨叶近轮毂区域需要进一步优化。      

基于深度学习的组合体航天器模型预测控制

利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明：该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。     

一种新的动基座快速传递对准方案及其仿真研究

针对捷联惯导系统的动基座初始对准问题,提出了一种新的动基座快速传递对准方案。该方案采用速度 姿态变化量匹配,直接对主、子惯导导航坐标系之间的失准角进行估计,可以使航向失准角快速收敛。通过仿真,研究了注入噪声和测量噪声水平、机动运动强度和幅度、复合机动运动、载机运动方向等六个因素对对准性能的影响。结果表明:其对准性能取决于水平失准角的估计精度和速度;失准角的估计精度和速度与注入噪声水平和测量噪声水平、机动运动的强度和幅度有关;复合机动运动对对准性能有正反两方面的影响。     

基于集成学习模型的飞行学员认知负荷研究

在飞行过程中,飞行员需要在短时间内接收大量信息,并做出正确的判断与决策,而过高的认知负荷会影响其感知、判断、决策等认知过程,进而影响飞行安全。首先通过飞行模拟实验获取飞行学员在执行不同飞行任务时的生理数据;然后通过时域、频域分析等方法提取呼吸和心电信号的特征,并通过统计学方法筛选出能够反映认知负荷水平的指标;最后结合支持向量机、K 最邻近、人工神经网络等方法建立集成学习模型,对飞行学员的认知负荷进行评估,并与单一算法进行对比。结果表明：本文建立的集成学习模型具有较高的准确率,能够更好地反映飞行学员认知负荷水平。