飞行冲突条件下基于几何算法的改航策略研究

航班改航飞行是在空域受危险天气及飞行冲突影响时的一种重要策略。针对初始改航航迹的生成,提出了改进的几何圆切法,用其规划出临时航线,绕过危险区。为避免潜在的飞行冲突,应用几何线性规划法进行了改航策略修正。最后,通过对我国现有航路的仿真分析,表明了算法的有效性。     

基于约束规则的作业车间调度研究

介绍了一种支持人工决策的满足各种约束的动态调度方法,通过基于仿真的动态调度算法,在约束规则和人工干预综合作用下,实现按照瓶颈设备到非瓶颈设备,关键任务到非关键任务的分层和迭代作业排序,较好地满足了离散车间对生产排产的应用需求.     

航天测控装备跟踪质量考核标准分析

针对航天测控装备在役考核标准缺乏的问题,分析了航天测控（Space tracking telemetry and control,TTC）标准的现状,梳理了可用于在役考核的现有航天装备相关标准。提出了航天测控装备考核跟踪质量稳定性的参考标准,分析了标准对在役考核要求的适用性,并对跟踪质量稳定性考核科目进行了修正扩展。实际工程算例表明考核效果合理有效,跟踪质量稳定性考核标准可为在役考核标准制定提供借鉴参考。     

某型压差活门的动态特性分析

压差活门是航空发动机数控系统燃油计量装置中重要的液压部件,其稳定性和动态性能直接影响控制系统的整体性能。根据压差活门非线性微分方程,采用小偏差线性化方法,推导出了压差活门的动态数学模型,得到了压差活门的方框图以及传递函数。选取某压差活门参数建立了Simulink仿真模型,分别在频域和时域分析了其动态性能。结果表明:在频域上,比较了有无节流器时的回路增益函数伯德图,认为敏感油路上的节流器可以改善稳定性且提高控制精度,通过设计节流器的尺寸可以调节穿越频域,从而改善系统的动态性能;在时域上,分析了不同节流器尺寸下阶跃响应的动态性能,其试验结果与实际工程经验一致。     

永磁力矩电机三相绕组不对称性改进方法研究

由于力矩电机多作为驱动电机使用,且电机对低速平稳性要求很高,所以选用了一种特殊的极槽配合方式。12极39槽的选择使得电机齿槽转矩较小的同时导致电机三相绕组不对称。降低绕组不对称对电机低速平稳性的影响,对提高绕组的对称性的方法研究有着重要的意义。以一台采用12极39槽的力矩电机为例,提出了一种绕组不对称性的改进方法,通过改变绕组的排列方式提高了绕组的对称性,且保证了电机的低速平稳性。最终通过理论研究与仿真分析验证了不对称性改进方法的有效性。     

变势能阱双稳态气动弹性能量收集的性能增强研究

提出一种新型的磁耦合变势能阱双稳态压电颤振能量收集器,设计了外部磁场作用下颤振能量收集系统的双稳态构型,并利用弹性支撑的外部磁铁的运动实现了变势能阱技术,解释了变势能阱双稳态对颤振能量收集系统的性能增强机理。建立了磁力-压电-气动弹性耦合的颤振能量收集系统的动力学分析模型,根据非线性磁偶极模型以及平衡点稳定性理论,讨论了系统出现双稳态构型的参数条件。对磁耦合双稳态颤振能量收集系统的动态特性进行了数值仿真研究,结果显示,双稳态构型能够使无磁力颤振能量收集系统的超临界颤振行为转变为亚临界颤振,发生极限环振动的风速能够降低50%以上,拓宽了能量收集器的有效工作风速范围,并分析了磁铁间距、磁偶极矩对能量收集性能的影响规律。采用弹性支撑的外部磁铁的运动来自适应调节内外部磁铁之间的距离,达到变势能阱的目的,有效地降低了双稳态的势能阱深度,使系统更容易发生双稳态势能阱间的跃迁运动,从而在双稳态的设计基础上,实现了能量收集工作风速范围和输出电功率的同步提升,为低风速下的能量收集提供了一种有效的设计途径。     

基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

基于电力综合集成的多绕组双流发电机技术分析

为解决采用传统发电机的移动电站输出电源种类单一,而采用多台发电机又会造成底盘过载影响机动性的问题,文章基于电力综合集成技术,分析研究实现发电机的双流发电的关键技术,突破发电机多绕组发电及励磁解耦等难题,减小了电机体积、降低了电机重量,有利于移动电站的多功能化与小型化设计。     

无人机涡喷发动机的神经网络自适应PID控制

将基于RBF神经网络的辨识网络与基于BP网络的控制器相结合，组成自适应PID神经网络控制系统。RBF神经网络采用离线学习在线修正权值和阈值，为加快收敛速度，应用带惯性项的梯度下降法。大量仿真结果表明，RBF网络较ELM，标准BP及改进的BP等网络具有明显优点。对某型无人机涡喷发动机控制系统的仿真结果表明此控制方式具有鲁棒性好、响应速度快、稳态误差小等优点。     

基于形貌优化法的无轴承开关磁阻电机减振降噪

脉振的径向电磁力作为激励源作用于12/8极单绕组宽转子齿无轴承开关磁阻电机（Bearingless switched reluctance motor with wider rotor teeth,BSRMWR）的定子齿面并传送至定子轭部及机壳,会引发较大的振动噪声,阻碍其推广应用。针对这一问题,本文从本体结构的角度入手对电机壳体进行优化改进。采用三维多物理场有限元模型,建立了BSRMWR电磁-结构-振动-声场耦合模型。通过对BSRMWR电磁场进行瞬态分析,得到径向电磁力。将模态应变能方法应用于BSRMWR的壳体得到电机外壳结构有较大的应变能,说明电机壳体结构的薄弱。基于此,通过形貌优化的方法对电机的壳体结构进行优化。结果表明,采用形貌优化后机壳结构的BSRMWR,其振动和噪声均有显著改善。