平面磨削钛合金时磨削力和磨削温度的试验研究

磨削力和磨削温度是磨削过程的两个重要物理量,影响着被加工零件的精度和表面质量.我们按照正交试验法选择砂轮速度、工件速度、磨削深度为试验因素,进行钛合金磨削试验,建立了磨削力和磨削温度经验公式.并且分析了磨削力和磨削温度随磨制过程所表现出来的规律.     

燃烧室主燃孔下游气膜绝热温比研究

对单个主燃孔射流下游的缝槽气膜绝热温比进行的实验研究中，采用了CO2传热传质类比方法测量气膜的绝热温比，考虑了三种气膜吹风比和两种主燃孔射流动量比，研究结果表明：主燃孔射的引入破坏了气膜的完整性，相对于正常气膜的绝热温比值，主燃孔射流正下游区域的气膜绝热温比大幅度下降，在横向偏离主燃孔射流较远的下游区域，气膜绝热温比有一定程度的下降；气膜吹风比对气膜绝热温比的下降有较大影响，而主燃孔射流对气膜绝热温比下降影响小。     

重力测量卫星三轴稳定模型预测控制方法

基于卫星重力测量姿态控制任务需求,提出了一种基于模型预测控制的三轴姿态稳定控制方法.给出了将控制力矩和扰动力矩分别作为控制变量和测量扰动的线性化方程,并将推力大小及其变化量作为约束条件.基于离散化状态方程,提出了满足多种约束条件的预测控制方法.通过数学仿真表明了模型预测方法对内编队卫星三轴稳定控制的有效性和可行性.     

Invar钢模具制造工艺研究

复合材料零件固化后型面几乎不再做加工,因此复合材料成型模具的优劣对制品的外形及表面质量起着重要作用。采用GB／T4339～1999标准测试了几种模具材料的热膨胀系数,结果表明Invar钢与复合材料相匹配。通过对Invar钢焊接性能与切削性能进行研究,试验结果表明：采用坡口间隙2mm、堆焊电流170A、保护气体15L／min焊接工艺可得到良好的焊接接头;粗加工采用转速1300～1500r／min、进给速度400mm／min、切深2．5mm,机床运行无异常,刀具未见明显磨损;精加工采用转速2200-2500r／min、进给速度480mm／min、切深0．5mm可得到良好的切削表面。     

热塑性复合材料纤维铺放技术研究进展

自动纤维铺放技术是飞机复合材料构件自动化成型的关键制造技术之一,其又可细分为自动纤维丝铺放技术和自动纤维带铺放技术。前者适用于平面型或低曲率的曲面型,或者说准平面型复合材料构件的铺层制造;后者综合了自动纤维缠绕与自动纤维带铺放两者的优点,可实现复杂曲面型复合材料构件的铺层制造。     

激光直接制造金属零件技术在航空航天领域的应用

与传统的制造技术相比,激光直接制造金属零件技术不仅可以缩短产品研发时间、降低研发成本、快速应对市场需求,另外其设计自由度宽泛以及易于与其他制造技术进行集成的特点为制造业单件、小批量、个性化生产零件提供了可能[1-3],使之成为21世纪最具有潜力的制造技术。     

双频圆锥运动及旋转矢量的改进算法

针对作用在捷联惯导系统两个轴上的角振动频率不等的情况探讨了双频圆锥运动,在建立其运动学模型的基础上推导分析了双频圆锥运动的非互易误差特性,并通过数值计算得到了不产生该非互易误差的振动条件;同时,为了在陀螺输出子样数一定的条件下进一步提高旋转矢量的估计精度,针对角速率输入的情况研究了一种利用前两个周期角增量的改进算法,并通过误差主项计算和仿真分析验证了该方法的有效性。     

基于速度观测的电磁轴承飞轮转子系统振动控制策略

高速飞轮储能系统广泛采用电磁轴承作为转子支撑部件。PD控制是常用的电磁轴承飞轮转子系统的振动控制策略,传统的PD控制策略通过对转子位移信号的微分运算来获取阻尼控制信号,但微分运算易引入噪声干扰。噪声干扰使得飞轮转子系统的阻尼不足,影响其振动控制性能,甚至引起系统失稳。针对此问题,提出了一种基于速度观测的新型PD控制策略,通过速度观测器得到阻尼控制信号,增强了控制系统的抗噪声干扰能力。介绍了新型PD控制策略的基本原理,并借助仿真和实验验证了新控制系统的性能,结果表明,基于速度观测的PD控制策略比传统的PD控制具有更强的抗噪声干扰能力及更宽的稳定域。     

鲁棒的低秩鉴别嵌入回归

局部保持投影（Locality preserving projection, LPP）在特征提取中得到了广泛的应用。但是,LPP不使用数据的类别信息,并且采用L2范数来进行距离测量,对异常值高度敏感。本文从监督的角度考虑LPP的权值矩阵,并结合低秩回归的方法,提出一种新的模型来发现和提取特征。利用L2,1范数来约束损失函数和回归矩阵,不仅降低了对异常值的敏感性,而且限制了回归矩阵的低秩条件。然后给出了优化问题的求解方法。最后,本文将该方法应用于多个人脸数据库和掌纹数据集进行了性能测试,并将实验结果与现有的一些方法进行比较,结果表明该方法是有效的。     

基于Hopfield神经网络的非线性系统故障估计方法

针对一类故障参数是线性可分的非线性系统,在参数故障情况下提出了一种基于Hopfield递归神经网络的故障估计方法。利用Hopfield递归神经网络的自学习能力和稳定性理论,将故障参数的估计问题转化为Hop-field神经网络的稳定性问题,克服了现有数值方法存在量化误差和算法收敛性等问题。与自适应观测器和等价空间方法等相关故障参数估计方法相比,具有设计简单、易于实现和适用性宽等特点。仿真结果表明,对于常值故障和时变故障,诊断系统均具有较好的估计效果和动态性能。