基于人工免疫的直升机传动系统在线异常监测方法

 针对直升机在线监测时难以提取状态特征的问题,提出一种适用于直升机传动系统在线状态监测方法。该方法基于生物免疫系统反面选择机理,利用改进型反面选择算法并结合人工神经网络进行监测。该方法能有效地提取直升机传动系统的状态特征,并结合直升机传动系统的实际情况准确得出状态异常度。在线监测实例结果表明,该方法能较准确监测出直升机传动系统的异常状态,验证了该方法具有较好的在线性、准确性及鲁棒性。     

压力对膜盒式端面密封平衡直径的影响

膜盒式端面密封在低温液体火箭发动机涡轮泵中有着广泛的应用,作为直接影响密封工作稳定性及涡轮泵工作可靠性的重要参数,端面比压、膜盒平衡直径等如何选取一直是密封设计的重要工作.以某型低温液体火箭发动机涡轮泵的膜盒式端面密封为研究对象,研究压缩量、工作压力对膜盒应力分布、平衡直径、载荷系数和端面比压的影响.应用有限元法建立了...     

面向自动化物料传送的被动驱动托架设计与分析

针对现有的航天飞行器数字化装配生产线产品转运自动化、装配数字化的发展趋势,设计了一套兼容生产线全流程转运工作设备、适应多几何尺寸的托架.在分析作业现场产品转运流程、保证要求以及装配需求的基础上,提出了一种基于辊杠动力源的被动驱动托架总体设计方案,解析了托架关键受力部位和薄弱点,有针对性地开展了关键部件的设计、计算、校核...     

DS18B20在YWJC-1C型ECS原位检测仪中的应用

主要介绍在YWJC-1C型ECS原位检测仪中单线数字温度传感器DS18B20的测量原理、特性及其温度测量的硬件接口设计和软件设计。     

输入饱和情形下战斗机大机动动态面控制

针对战斗机大机动飞行输入饱和问题,提出了一种自适应神经网络动态面控制方法。采用径向基(RBF)神经网络逼近飞机系统的不确定性,利用双曲正切函数处理系统的输入饱和问题,根据饱和受限后的实际控制输入与期望控制输入之差定义新误差变量,结合该误差变量设计大机动飞行控制律,并构造鲁棒项抵消神经网络逼近误差、外部干扰和建模误差的影响,利用动态面控制技术避免对虚拟控制器的复杂求导并减小计算量。根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统所有信号有界,且通过选择合适的设计参数能够使姿态角跟踪误差收敛到原点的任意小邻域内。通过仿真结果的分析,验证了所提方法具有较好的鲁棒性和稳定性。      

传感器安装对平板气动热测量精度的影响

对高超声速飞行器来说,气动热的准确预测是其合理选择防热材料及热结构设计的重要依据,但目前在激波风洞试验中气动热的高精度测量仍较为困难,热流的测量精度受到诸多非理想因素的影响,但传感器安装对热流测量精度的影响却鲜见研究。选取平板模型来研究传感器非理想安装对气动热测量精度的影响,针对不同的传感器安装偏差(凸出或凹入模型表面0.1~0.5 mm),分析不同雷诺数下传感器安装对气动热测量精度的影响规律及机理。研究结果表明:传感器安装对气动热测量精度有较大影响,凸出安装会导致热流测量结果偏大,而凹入安装则会导致测量结果偏小,热流偏差会随着安装偏差的增大而增大,且高来流雷诺数下传感器非理想安装所引起的热流误差更大;以边界层当地厚度对凹凸程度无量纲化,非理想安装带来的测量偏差只与该无量纲参数相关。研究结果能够为气动热测量的实验方案设计及测量误差分析提供一定的理论指导。      

电磁场作用下包晶合金定向凝固过程传输模型的建立

建立了二元包晶合金在电磁场作用下定向凝固过程中多场耦合的数学模型,并根据包晶转变不同阶段的特点,提出了包晶转变中固相分数的计算办法。该模型可以计算电磁场作用下包晶合金定向凝固中的流动、传热、传质的过程,为电磁场作用下包晶合金定向凝固过程的数值计算及对实验结果的分析提供理论依据。     

优质复材助力中国航空工业展翅高飞——访美国雅奇国际有限公司董事长兼首席执行官Paul Marks先生

美国雅奇国际有限公司(Argosy International Inc.)作为首批进入中国大陆的外资企业,凭借多年来与世界航空企业的合作经验,在复合材料领域打下了一片天地.     

飞翼布局无人机变形机翼设计与模型验证研究

对飞翼布局无人机变形机翼和变形机翼传动机构进行了设计,根据设计结果制作验证模型进行风洞实验和外场飞行试验,以此研究伸缩段机翼对飞行器机翼整体气动性能的影响。结果表明:采用变形机翼技术,可以通过实时控制机翼的气动外形保持较高的气动效率,提高飞机在巡航状态下的升力和高速飞行状态下的机动性,满足飞机在各种任务剖面的战术性能要求。     

High Range Resolution Profile Automatic Target Recognition Using Sparse Representation

Sparse representation is a new signal analysis method which is receiving increasing attention in recent years. In this article, a novel scheme solving high range resolution profile automatic target recognition for ground moving targets is proposed. The sparse representation theory is applied to analyzing the components of high range resolution profiles and sparse coefficients are used to describe their features. Numerous experiments with the target type number ranging from 2 to 6 have been implemented. Results show that the proposed scheme not only provides higher recognition preciseness in real time, but also achieves more robust performance as the target type number increases.