基于参数自适应变分模态分解的行星齿轮箱故障诊断

针对变分模态分解需要人为设定模态数量以及在强噪声情况下容易造成分解错误的问题,提出了依据功率谱密度极值点自适应确定模态数量与中心频率的参数自适应变分模态分解方法,通过信号仿真分析验证了方法的有效性。基于参数自适应变分模态分解提出了一种行星齿轮箱故障诊断方法,应用于行星齿轮箱第2级太阳轮裂纹的故障诊断,行星齿轮箱传动实验台的试验结果表明:该方法能实现振动信号准确分解,有效提取和辨别出故障特征频率,实现了在强背景噪声和微弱故障信号情况下对第2级太阳轮裂纹故障的准确诊断。      

以“精”为业助力航空——走进精密制造技术航空科技重点实验室

精密制造技术作为装备制造业中的关键技术,长期以来被世界各国列为产品研发和技术应用的重点。精密制造技术航空科技重点实验室依托于北京航空精密机械研究所,以国家重点工程与型号的任务需求为牵引,紧密围绕航空武器装备的科研与生产任务,长期从事精密/超精密加工、精密测量、智能制造等基础及应用基础研究,为我国多个型号航空武器装备的研制、生产与发展做出了很大贡献,并且创造出了显著的经济与社会效益。     

基于快速扫描的飞机大型蒙皮自适应加工技术

飞机蒙皮零件具有外形复杂、尺寸大、刚性小、加工难度大等特点,近年来出现的蒙皮镜像铣技术可以实现蒙皮零件的高精度绿色加工。由于蒙皮毛坯存在成形误差,且其刚度小,装夹力和毛坯自身的重力也会引起变形,导致其实际型面与设计型面会存在一定的偏差。针对以上问题,提出了基于快速扫描的飞机大型蒙皮自适应加工技术,即通过在机激光扫描快速获取蒙皮实际型面,然后基于特征映射移植加工程序,快速生成适用于实际型面的加工程序的技术,并已将该技术成功运用于实际生产。所提出的自适应加工技术解决了蒙皮镜像铣技术的关键难题,能够高效生成加工程序并满足蒙皮零件的厚度精度和外形精度要求,有效提升了蒙皮的生产效率,为国产大飞机量产奠定了技术基础。     

飞机机翼着陆滑跑动态性能分析

飞机着陆滑跑过程中,机翼结构将受到较大的冲击作用和振动激励。为预判结构局部危险部位,给结构强度设计提供参考,需对机翼着陆滑跑过程中的动态性能进行分析。创新性地考虑了飞机滑跑速度和气动力的变化,为有限元计算提供可靠的外载输入,并合理设置约束条件,建立半机体有限元模型,降低计算规模。最后提取机翼各站位处的载荷响应峰值,做出动响应包线,预判结构局部危险部位,如机翼根部,为结构强度设计提供参考。     

谈加速度计冲击校正的必要性

本文用实验数据说明对加速度计进行冲击校正的重要性,指示了在冲击测量中产生测量误差的主要原因及解决办法。     

新型航空润滑油油膜拖动力计算研究

在自制的试验装置上测量了新型航空润滑油油膜拖动力;给出了高剪切率弹流润滑下的Ery-ing特征应力、极限剪切应力、剪切弹性模量的新型航空油流变参数拟合计算式;确定了该油本构方程;建立了该油油膜拖动力计算式, 并进行了试验验证.试验结果表明:该油在试验条件下表现为粘弹性;拖动力的理论计算值与试验测量值相当吻合.给出的拖动力计算方法可用于指导润滑分析领域的工程计算.      

高质量的复合材料钻孔

复合材料不是金属,所以在上面钻孔理应有别于金属.若用钻金属的刀具在复合材料上钻孔,那么就会使钻孔质量很差,同时也会使刀具磨损过快.     

基于SAGWO算法的UCAVs动态协同任务分配

通过分析无人作战飞机（UCAV）优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机（UCAVs）多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化（GWO）算法对数学模型进行求解;针对基本GWO算法求解早熟的缺点,给出了自适应调整策略和跳出局部最优策略,引入了二次曲线控制方法;对UCAVs动态协同任务分配特点,设计了目标任务序列编码方式,提出了基于自适应GWO（SAGWO）算法的UCAVs多目标动态任务分配方法。从静态与动态2种情况分别对该方法进行仿真验证;仿真结果表明,该方法是有效的,相比较于其他算法,其优化过程快速精准。      

国土资源“守望者” 遥感服务“及时雨”——揭秘我国首个民用高分辨率光学业务星座

正3月31日,由航天东方红卫星有限公司抓总研制的高分一号02、03、04星,以"一箭三星"的形式,由长征四号丙运载火箭成功发射。3颗星构成了我国首个民用高分辨率光学业务星座,对我国国土资源调查、监测等领域的遥感应用来说,具有里程碑的意义。太及时了!看中国资源,用中国卫星我国早已具备从太空俯瞰地球的能力。但长期以来,由于缺乏整体规划,     

复杂工况下的直升机行星传动轮系故障诊断

行星传动轮系是直升机动力传动系统的核心部件,是直升机健康和使用监测系统重要的监测对象。针对复杂工况下直升机行星传动轮系的故障诊断难题,提出了结合域对抗与深度编码网络的自适应域对抗深度迁移故障诊断方法。方法输入归一化频谱数据,基于堆栈收缩自动编码网络建立训练负载与测试负载编码网络,从训练域数据进行有监督学习提取高质量深度故障特征,并结合参数迁移和对抗学习策略,通过测试域数据无监督自适应优化测试域深度故障特征提取网络,以适应负载条件变化引起的样本数据分布差异以及恶劣噪声环境引起的样本数据波动的影响。方法在直升机行星传动轮系实验平台上通过故障注入试验进行了对比验证,证明了方法的有效性与健壮性。