大口径蝶阀数学建模与流场特性分析

为了获得大口径蝶阀的输入输出特性模型,开展了蝶阀运动特性实验和数值模拟仿真研究。在给定工况下,计算蝶阀在不同开度下的速度、压力、力矩和压降,获取了蝶阀内部流场特性;同时,根据流速分布、压力分布、湍流动能和湍流强度等表征蝶阀流动特性的参数,通过拟合建立了蝶阀特性数学模型,并与实验数据进行了 对比分析。结果表明:不同开度时,蝶阀呈现不同的流场特性,当开度大于等于5365%时,蝶阀流体在入口和出口处的流速较饱满,流通性能相对较好,流态平稳。经实验数据修正后的蝶阀数学模型置信度高,利用它进行蝶阀运动特性数值模拟分析是可行性的。     

高能束流加工技术的应用与发展

高能束流加工技术具有独特的技术优势,被誉为本世纪先进制造技术之一,受到越来越多的重视,应用领域不断扩大.经过多年的发展,高能束流加工技术已经应用到焊接、表面工程和快速制造等方面,在航空、航天、船舶、兵器、交通、医疗等诸多领域发挥了重要作用.     

基于LMI极点配置的高空台飞行环境模拟系统PI增益调度控制研究

针对高空台飞行环境模拟系统的温度和压力在整个工作包线内的鲁棒性能控制问题,提出了一种基于LMI极点配置的PI增益调度控制设计方法。在考虑变比热容腔微分方程、管道热传导、调节阀流量特性、液压伺服动态、传感器增益对飞行环境模拟系统造成的建模不确定性的基础上,建立了完整、准确的飞行环境模拟系统非线性模型;对非线性模型进行了线性化,并根据线性模型推导了基于LMI极点配置的PI控制器设计算法;在飞行环境模拟系统的工作包线内选取了36个稳态点设计了基于LMI极点配置的PI增益调度控制器;设计了两种飞行环境模拟试验来验证设计的PI增益调度控制器的鲁棒性能。仿真结果表明,飞行环境模拟系统温度的稳态误差和动态误差均小于0.1%,压力的稳态误差小于0.5%,动态误差小于0.7%。     

高空台飞行环境模拟系统温度延时不确定性μ综合设计

针对高空台飞行环境模拟系统温度大延时特性的控制问题,提出了一种考虑温度延时不确定性的两自由度μ综合控制设计方法以提升其温度的控制精度。在考虑变比热容腔微分方程、管壁传热、调节阀流量特性、液压伺服动态、传感器增益以及温度延迟对飞行环境模拟系统造成的建模不确定性的基础上,建立了完整、准确的非线性延时模型。在考虑执行机构参数、温度延时不确定性的基础上,提出了两自由度的μ综合控制设计方法。为了确保设计的控制器具有良好鲁棒伺服跟踪性能,基于分频设计的思想设计性能加权函数和控制量加权函数,并运用D-K迭代算法设计控制器。假定了包含"等马赫数爬升"和"平飞加速"的试验过程来验证μ综合控制器的伺服跟踪性能,仿真结果表明,飞行环境模拟系统温度和压力的稳态和动态误差分别均不大于1.5%和3%。     

油库机构和编制定量设置方法

借助于泰勒的科学管理思想,对油库的机构设置和定编进行了讨论。本文对油库核心子任务的工作量做了计算。通过最优任务分配模型,利用聚类分析方法将相关性强的核心子任务归类成同一岗位,再将相关性强的岗位归类成同一机构,得出了油库核心业务的机构及机构数,同时也得到了每个岗位的编制数。     

参考系选择对Kepler广播星历参数拟合精度的影响

通过对MEO、IGSO、GEO三类导航卫星广播星历的开普勒轨道根数拟合方法及其拟合精度的分析研究,得出结论:开普勒轨道根数拟合导航卫星广播星历的方法,能很好吸收坐标变换过程中岁差、章动、极移、地球自转等因素对卫星星历拟合精度的影响。     

民用飞机部附件健康管理方法研究

民用飞机部附件的健康程度直接影响民用飞机的安全性,研究的目的是基于当前飞机维护现状．提出一种民用飞机部附件健康管理方法。在详细阐述了民用飞机健康管理内容的基础上．确定了基于维修现状的健康管理技术,指出了民用飞机部附件健康管理的关键技术,希望为我国自行研发民用客机提供技术支持。     

一种非理想Boost变换器控制方法的研究与实现

为改善实际Boost变换器在大信号扰动下的控制性能,以CCM非理想Boost变换器为控制对象,提出一种PWM复合控制策略。应用补偿策略设计了非理想Boost变换器的前馈跟踪器,在此基础上引入了电流P型调节器和电压PID调节器,构成最终的PWM控制器。仿真和实验均表明,该控制策略不仅有效解决了非理想Boost变换器寄生损耗精确补偿的问题,而且提高了Boost变换器输出电压在大信号扰动下的动态响应。     

基于CCD自动巡线智能小车设计

为实现小车的自动巡线,采用CCD摄像头识别不同颜色的跑道,在测试时选择了黑线。CCD具有128×1个像素,每次可采集128个线阵的数据,将其二值化后转换为128个8位二进制数,通过A/D接口输出,与STM32微处理器连接。用软件进行采集处理,采用中值算法,找到黑线两边的边缘,确定黑线的中心点。计算出小车的中心点与黑线的中心点之间的偏移量,控制小车的左转、右转还是直行。用编码器对车轮测速,用速度PID算法控制小车的行驶,以实现自动巡线。测试结果表明:该CCD巡线智能车能够实现自动巡线功能,不仅可自动循迹黑线,还可循迹其它颜色的线条,使得小车的巡线速度得以提高,为自动循迹小车提供了一种新方法、新思路。     

一种深度学习分割遥感影像道路的损失函数

传统的根据光谱特征或形态学算法来分割道路,存在精度低、阈值难确定等缺点,而深度学习中已有的方法并未考虑道路的特性,只是利用通用方法来分割道路。针对上述不足,提出了一种针对道路特有形态的深度学习损失函数——形态损失函数。首先使用连通性算法将预测结果划分为若干个相互分离的连通区域,分别计算这些区域的面积与外接圆面积的比值,然后取平均值作为此批训练数据的形态损失函数,最后将形态损失函数按一定的比例与交叉熵损失函数求和,得到最终的损失函数。通过在公开的遥感数据集上使用深度学习网络进行对比试验,附加了形态损失函数后平均交并比（MIoU）、准确度（ACC）及F1 Score均有提高。从预测的图形来看,附加了形态损失函数后,预测的道路更为连续。所提出的形态损失函数可用于提高光学遥感影像道路分割的精度。