积极推进产学研结合不断提高人才的培养质量

本文探讨了高职高专积极推进素质教育,走产学研相结合的道路,加强学生实践能力的培养和实际动手操作能力的提高,改进教学方法和手段,改革办学模式,实现人才从知识型向能力型、创造型转化的途径与机制.     

测轨时序差分观测权阵的解析表达式

基于相关权逆阵和二次差分矩阵的对应关系,利用Delta函数的性质,推导了时序差分组合的相关权矩阵公式,并利用M atlab对解析表达式进行了数值验算。该公式可以直观地反映出差分组合观测量的统计相关信息。     

落锤式弯沉仪

介绍了一种目前国际上广泛采用的测量公路强度的设备,对其工作原理及各组成部分作了详细描述。这是一种模拟行车轮载,采用动态力方法评价公路强度的先进设备,其基本原理是:由自由落体的重锤产生一作用于路面的脉冲力;测量路面感受力后产生的向下弯沉值;通过脉冲力与路面弯沉的关系,评价路面的强度。     

ZY4型双电桥校验器的半自动检定系统

主要论述ZY4型双电桥校验器的半自动检定系统的结构、硬件组成、软件设计及应用方法.     

UPML吸收边界及其内部区域的统一建模方法

利用C＋＋语言的多态性实现了在FDTD计算中单轴各向异性完全匹配层（UPML）吸收边界与吸收边界内部计算区域的统一建模。首先构造基类一Yee元胞类及其继承类来分别封装UPML内部介质和UPML的电磁特性；然后分别创建基于以上两个类的对象数组来给UPML及其内部计算区域开辟计算空间;再构造基类类型的指针数组，并用以上数组的地址赋值；最后，所有的计算在指针数组空间完成。该方法避免了UPML与其内部计算区域间的数据传递，简化了编程。数值实验验证了UPML的吸收效果，证明了方法的有效性。     

天线连接框的机加工工艺研究

文中主要介绍了某卫星舱体复合材料壁板即东板中的大型预埋件—天线连接框零件的结构特点和加工难点,以及初样阶段零件加工工艺方案的制定,分析了出现的一些问题,并详细介绍了在正样阶段机加工工艺的改进措施。     

采样控制系统H_∞设计方法及在飞行仿真转台中的应用

给出了一种基于提升技术的采样控制系统Ｈ∞设计方法，并结合某高频响电动仿真转台系统的实际情况，给出了一种能够考虑系统中连续信号的全部信息，以系统的连续指标为设计目标的仿真转台系统数字控制器设计方法。仿真表明方法可行并具有优越性。     

基于贝叶斯纠错的AR辅助飞机装配数据纠错方法

增强现实(Augmented Reality)技术用于飞机装配中可以有效提高装配效率。通过无线网络的使用,增强现实设备可以便捷访问各种人工智能服务,将自然场景下的光学字符识别(Optical Character Recognition)技术作为云服务用于AR辅助装配中减少人工录入以加速装配过程。针对AR辅助飞机线缆装配中线缆识别存在错误的问题,基于贝叶斯纠错器,结合航空线缆规则提出一种数据纠错的后处理流程,使用噪声通道模型对线缆的识别结果数据进行推理纠错,并构建了基于云服务的AR辅助线缆装配体系。在该系统的环境下,进行AR辅助的航空线缆装配试验,将导线识别准确率从88%提高到98%,验证了该系统具有一定高效性的同时保证了正确性。     

循环热载荷下CMAS 侵蚀对EB-PVD 热障涂层微裂纹特性的影响

为考察钙镁铝硅酸盐（Calcium-Magnesium-Alumino-Silicate,CMAS）侵蚀对柱状晶间微裂纹附近温度场、应力场以及能 量释放率的影响规律,建立含微裂纹的电子束物理气相沉积（Electron Beam-Physical Vapor Deposition,EB-PVD）热障涂层数值模 型。分析了材料常数、裂纹角度及裂纹长度对微裂纹尖端场的影响,详细讨论了循环热载荷下CMAS 对微裂纹特性的影响规律,获得 了CMAS 侵蚀对应力场分布影响的3 个不同阶段。结果表明：裂纹尖端应力随CMAS 侵蚀深度和涂层间热失配的增加而显著增大; 随着CMAS 侵蚀时间的延长,涂层的隔热性能降低,裂纹尖端应力显著增大,易造成涂层的分层剥落失效;随着CMAS 侵蚀深度的增 加,裂纹尖端温度场和应力场以及能量释放率明显变化,且受裂纹角度影响显著。     

基于AFSA 优化级联随机共振的轴承故障诊断方法

针对航空发动机转子系统中轴承故障诊断困难的问题,提出基于人工鱼群算法（AFSA）优化的级联随机共振轴承故障诊 断方法。建立1 个2 级级联随机共振系统对轴承微弱故障信号进行增强,以故障信号的输出信噪比为优化目标函数,采用AFSA 算 法同步优化双稳态随机共振系统的结构参数a 和b,采用优化后的级联随机共振系统分别处理仿真信号和试验信号,提取故障特 征频率验证算法的有效性。结果表明：所建立的故障诊断算法具有良好的滤波降噪特性,提取的滚动轴承故障特征频率与理论值的 误差小于0.1%。