针对异物夹杂类缺陷的双道偏置补焊方法

异物夹杂类缺陷是搅拌摩擦焊接过程中一类典型缺陷。一旦发生该类缺陷,只有对焊缝进行挖排来去除异物后,才能实施补焊。针对挖排造成焊缝材料缺失,现有的方法是通过熔焊或赛填固体颗粒来进行填充。上述方法不仅会在焊缝中引入有异于母材的材料,而且工艺过程繁琐。特别是熔焊的焊接热会对补焊区域周围的母材造成影响,从而造成补焊接头强度的削弱。针对现有补焊方法的不足,本文提出一种双道偏置补焊方法,实施过程简便,可实现等强度补焊。经试验证明,该方法可获得与原始焊缝具有相等强度的补焊焊缝。     

连续变迎角试验数据自适应分段拟合滤波方法

针对常用的阶梯变迎角数据处理方法处理连续变迎角试验数据时,不能去除低频振动分量的问题,基于试验数据中的近似对称、局部线性等特点,提出一种将数据进行分段二项式拟合的处理方法,并详细论述其基本原理,重点介绍基于方差极小值动态确定数据分段长度的方法。基于测试信号的实验结果表明所提方法可将低频分量信号滤除近70%,有效提高数据处理精度。经标模试验测试验证,所提方法可成功应用于某些试验。      

多指标决策TOPSIS法的一种改进

在多指标决策理想点法中,基于靠近理想点和远离负理想点这两个基准,本文定义了一种新的相对贴近度的计算公式,由此给出了TOPSIS法的一种改进,将改进后的TOPSIS法用于多指标决策的方案排序,得到的结果将更加合理客观。     

光纤连接器端面研磨的技术关键

简要地介绍了连接器的生产中最关键的研磨工艺，对研磨工艺流程，研磨质量跟踪表和研磨质量指标通过实际生产过程进行研究。而且利用跟踪记录的研磨数据，并根据研磨质量的指标，找出一套最佳的研磨工艺。从而生产出高质量的连接器。     

第三代飞机航空电子系统集成

介绍了航电系统集成实施的背景,叙述了为完成系统集成工作组建的系统集成环境,开发的数字化检验系统、建立的质量保障体系以及航电系统集成工作所取得的初步效果。     

科技期刊信息化建设的思路与实践

面对信息化时代带来的机遇和挑战,科技期刊如何应对,以适应潮流的发展,满足更多科技工作者的需求,抓住广大读者的需求,近而提升科技期刊的影响力。文章通过对《航天器工程》期刊编辑部信息化建设和网络建设,结合实践经验,对科技期刊信息化建设进行了分析。     

导弹机动突防滑模制导律

为了得到一种用于导弹机动突防的制导律,我们在制导律设计中令视线角速率跟踪正弦有界震荡信号.在导弹机动突防过程中,导弹自动驾驶仪的惯性滞后会影响制导精度.我们利用递推李雅普诺夫设计方法推导出了一种考虑自动驾驶仪惯性的运动跟踪滑模制导律,它可以令视线角速率跟踪给定的指令信号.仿真结果表明,这种制导律可以令导弹机动突防成功的概率提高到89%,而且在自动驾驶仪滞后情况下的制导精度很高,脱靶量仅有0.3mm.     

冲压发动机风洞引射器引射性能模拟

蒸汽引射器是冲压发动机试验台用来实现高真空度的重要设备,其工作环境复杂,性能优化较为困难。简化并建立蒸汽引射器的模型,通过Fluent软件对其工作情况进行数值模拟,分析工作状态下引射器内流场变化情况,并利用控制变量法分析引射器中水蒸气含量、工作流体压力、引射流体压力等工况参数对引射器工作能力的影响。通过与试验数据的对比,验证模拟结果的可信度。结果表明:引射流体流量增大时,引射器效率升高;引射流体中水蒸气从0变化到50%时,引射系数由0.45降至0.36。而当工作流体入口压力由1.07 MPa升至1.42 MPa时,引射系数由0.41降低至0.33;引射流体入口压力由12 kPa升至54 kPa时,引射系数由0.12升高至0.43,故在优化设计时应综合2个入口压力的影响。     

面向空间容迟容断网络的路由算法研究

将空间网络作为一种典型的容迟/容断网络(Delay/Disruption Tolerant Network,DTN),同时利用空间网络星座拓扑的规律性和可预见性,通过构造链路通断时间图,快速建立虚拟拓扑路由表;针对路由过程中可能出现的链路中断问题,设计了拥塞控制机制、正常中断机制和链路失效机制来提高路由效率;在The ONE网络仿真平台中对提出的时间图路由算法(Time-GraphRouter)进行了仿真,并与传染路由(EpidemicRouter)、转发等待路由(SprayAndWaitRout-er)、预测路由(ProphetRouter)三种路由机制进行了对比。仿真结果表明,文章提出的路由算法的平均投递率达到了0.98以上,综合性能优于其他三种路由算法。     

基于目标分解和SVM的极化SAR图像分类方法

极化SAR图像分类是新体制雷达应用研究中的一类基础前沿问题。文章提出了一种基于目标分解及支持矢量机(Support Vector Machine,SVM)的极化SAR图像分类方法。首先根据Cloude分解和Freeman分解两种方法提取极化SAR图像的多类散射特征,从而构造出图像各像素的特征向量。接着利用样本区域像素的特征向量对SVM进行训练,获得经训练的SVM。最后,以各待分类像素的特征向量为输入,利用经训练的SVM即可完成极化SAR图像的分类。对两幅AIRSAR实测极化SAR图像数据分类的结果表明,文章方法能够有效地利用多类散射特征的互补信息,具有较高的分类精度。