模态参数识别的特征系统实现算法:研究与比较

以 GARTEUR飞机模型的飞行颤振和地面共振试验为例,对模态参数识别的特征系统实现算法的4种变形特征系统实现算法(ERA)、快速ERA(FERA)、相关ERA(ERA/ DC)和快速相关ERA(FERA/ DC),进行了深入的理论分析和仿真研究。结果表明:与ERA相比,ERA/ DC的阻尼识别精度在10%和30%噪声下可以提高6～60倍;FERA的识别速度可以比ERA提高4～1 0倍,且精度较高;而FERA/ DC的识别速度可以比ERA/ DC提高 3～5倍,并且精度不会降低。     

图象序列中机动目标的形心跟踪

从边检测边跟踪的角度探讨了图象序列中机动目标的形心跟踪问题,深入分析了强高斯噪声背景下目标形心估计的统计性质及用于形心估计的图象预处理方法。指出经典的图象二值化变换分割后作形心估计的方法面临着估计偏差和方差的矛盾,提出了用自适应交互三模型(ATIMM)跟踪图象序列中机动目标的方法,同时发现在了解目标形状的条件下,空间匹配滤波,二值变换点集聚类和 ATIMM三者的结合对图象序列中的机动目标具有最好的跟踪性能。     

神经网络及模糊控制在飞机防滑刹车系统中的应用

提出了一种新的神经网络 -模糊逻辑刹车系统控制方案。利用神经网络解决刹车系统中存在的非线性识别问题,实现刹车过程的轨迹跟踪;利用模糊控制克服参数变化和环境因素造成的不利影响,同时避免不精确建模造成的误差,最后利用所设计的控制器对某型飞机进行了仿真研究。结果表明 :新的控制方案能极大的改善飞机的刹车性能。     

证据推理冲突问题研究

证据推理是一种重要的人工智能方法,广泛应用于数据融合、数据挖掘和智能决策。但 Dempster组合规则对于高冲突情况的处理不是十分合理的。首先研究了几种组合规则的改进方法和造成其缺陷的机理,给出一类组合规则的改进方法,基于有无先验给出两类算法。仿真结果表明新的证据推理组合规则在处理冲突方面的性能得到了明显的改进。     

基于人工神经网络的预腐蚀铝合金疲劳性能预测

 通过对BP神经网络算法分析和收敛性改进,从获得的预腐蚀和疲劳试验数据中通过训练建立了LY1 2CZ铝合金腐蚀性能和疲劳特性与预腐蚀温度和时间的映射模型,从而可预测铝合金在一定预腐蚀环境谱下的最大腐蚀深度和疲劳特性。神经网络算法采用 BP算法 ,网络结构采用2-4-2形式。结果表明 ,神经网络用于预腐蚀铝合金的腐蚀状况和疲劳性能预测是可行的     

某型发动机离心通风器传动齿轮失效原因分析

国产某涡喷型发动机到寿送修时，发现附件传动机匣内一对伞型齿轮和轴承失效，考虑以往两次同类失效情况，通过对失效件的分析，找出失铲的原因，提出了改进措施，并使这些改进措施在同类机中获得了成功的应用。     

高温相变单元管蓄热过程数值模拟

对以高温共晶盐 Li F-Ca F2 为相变材料 (PCM)和以干空气为工质的相变蓄热系统 ,采用焓方法建立了以控制体单元为对象的单管相变蓄热模型。在模拟空间站太阳能吸热 /储热器轨道运行参数下进行了数值计算。计算结果与地面模拟试验数据进行了比较 ,吻合良好。     

塞式喷管底部二次流的数值模拟研究

从 N-S方程出发 ,采用二阶精度的 NND格式对塞式喷管的流场进行了数值模拟 ,重点研究了一线性塞式喷管底部二次流在低中高空的特性。研究表明 ,塞式喷管底部回流区的消失不仅与二次流流量大小有关 ,而且与底部压强有关 ;加入二次流会使塞式喷管的推力上升 ,但在大多数情况下其比冲会下降 ,只有特定压强比条件下 ,加入少量的二次流比冲才会上升     

马赫数对侧压式高超音速进气道及等直隔离段三维内流场的影响的数值分析

用 N-S方程和 RNG k-ε紊流模型计算了 RBCC用侧压式高超音速进气道三维内流场 ,重点分析了马赫数对流场的影响。从出口截面上气流参数的均匀程度来看 ,Ma3 时比 Ma6时的更均匀 ;从压缩气流的主要部位来看 ,Ma6情况下在支板前肩点之后到喉部截面之前的这个等宽度收敛通道内 ,而 Ma3 时主要是在前肩点之前的收敛通道内 ;从对气流的压缩程度来看 ,Ma6比 Ma3 更大 ;从唇口激波的强度来看 ,Ma6比 Ma3 更强 ;从进气道的流量捕获率来看 ,Ma6比 Ma3 更高 ;高超音速进气道内靠近侧壁以及侧壁和顶板的角区附近是最有可能出现亚音速的区域。     

燃油计算机可靠性分析

简要介绍了燃油计算机系统结构及可靠性模型 ,针对单机系统与双机系统 ,从可靠性及可用度两个方面作了分析、计算与比较 ,对马尔可夫过程进行可用度计算作了较为详细的推导。