一种新型的小流量散流流量计

本文介绍和分析了一种适用于小流量散流的流量计及其非线性处理方法。该流量计有其独特的特点并已成功地获得了实际应用。     

基于VMD-CWT和改进CNN的直升机轴承故障诊断

由于直升机自动倾斜器滚动轴承振动信号具有非平稳、非线性特点,并夹杂非敏感故障特征信息,导致网络模型对周期信号过于敏感,不能充分利用故障信息的问题;针对此问题,提出一种变分模态分解(VMD)与连续小波变换(CWT)联合提取敏感故障特征的方法.研究表明:在相同模型训练下,该方法相对其他方法最高可提升模型准确率20.8％.为...     

浆料-烧结法制备ZrB2-SiC-B4C涂层及性能研究

通过浆料刷涂-烧结法在Cf/SiC复合材料表面制备了ZrB2-SiC-B4C超高温陶瓷涂层,研究了浆料中粉末填料、稀释剂的质量分数及高温烧结温度对涂层形貌、成分和相组成的影响。结果表明:当粉末填料与树脂质量比为1∶1、稀释剂与树脂质量比为1∶2、高温烧结温度为1 500℃时,在Cf/SiC表面可形成致密、结合力强的ZrB2-SiC-B4C涂层。涂层内部相组织均匀,Ra1μm,孔隙率约为4. 2%,平均拉伸剪切强度约为5. 4MPa。1 500℃等温氧化30 h后,有涂层Cf/SiC复合材料的失重率约为10. 7%,涂层表面形成了完整的含有ZrO2-SiO2的复合氧化膜,为基体提供了有效的氧化防护。这说明Cf/SiC复合材料表面涂覆ZrB2-SiC-B4C涂层有望满足高温燃流环境的使用要求。     

基于多噪声数据训练CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断

针对传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在直升机自动倾斜器滚动轴承噪声环境下诊断效果不佳的问题,提出一种基于多噪声数据训练CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在原始振动信号中随机添加不同大小的高斯白噪声,然后利用小波变换方法构造不同噪声下的时频图,最后利用CNN对不同噪声下的时频图进行故障分类。利用课题组和美国凯斯西储大学的公开轴承数据集开展真实诊断实验,结果表明,与传统CNN相比,极大地提高了在噪声环境下的故障识别率。     

过驱动飞行器积分滑模容错控制方法

针对过驱动飞行控制系统中执行器故障时的协调分配问题,提出了一种基于积分滑模的容错飞行控制器设计方法.引入虚拟控制思想,构造了多执行器故障条件下飞行器层级结构控制的数学模型.运用小增益定理,推导了系统闭环稳定的充分条件,并基于线性矩阵不等式,建立了最优状态反馈的凸优化模型.以积分滑模面切换函数为变量,选取李雅普诺夫能量函数,设计了渐近稳定的积分滑模控制器.仿真结果表明,该方法可综合考虑执行器完好和故障时的控制效能,能够实现多操纵面容错飞行控制,具有较好的鲁棒性.     

基于神经网络的直升机自动倾斜器轴承故障诊断方法

为了进一步提高直升机的安全性,利用BP神经网络和RBF神经网络对直升机自动倾斜器轴承进行故障诊断。完成了直升机自动倾斜器轴承故障植入试验,获取了自动倾斜器轴承的故障振动数据,并进行了振动数据的特征信号提取。采用振动数据特征信号的多参数融合作为神经网络的输入,对自动倾斜器轴承故障进行诊断,获得了较高的故障诊断率。采用基于神经网络的故障诊断方法,自动倾斜器轴承各类故障的最高故障诊断率均大于89%。     

工程数据库在某型发动机试车中的应用

分析了某型发动机试车特点,并研究利用商用数据库管理系统和图形文件相结合的方式实现工程数据库对某型发动机试车数据的管理。同时还分析了某型发动机试车工程数据库的E-R模型、客户/服务器体系结构、数据处理程序和工程数据库的接口、客户端功能模块的开发。某型发动机试车数据库的开发提高了发动机的试车效率,保证了试车数据的安全性和一致性。      

基于PDM的企业工艺信息集成系统

提出了一种基于PDM的企业工艺信息集成系统,介绍了系统组成与基本结构,并设计了系统的工作流程,对其中的关键技术进行了探讨.     

利用通用轨迹设备(UTD)测量旋翼锥体

直升机旋翼锥体检查是一项直升机常规视情检查项目。由于旋翼锥体直接影响直升机的振动,且使用频度较大,所以对于旋翼锥体测量方法的研究,层出不穷。本文主要介绍利用美国SPS公司的通用轨迹设备(UTD)测量旋翼锥体的方法,并研究了在实际使用过程中安装位置选择等问题,并对实际调整效果进行了验证。     

两类混合优化控制分配算法的灵敏度分析

在研究指令灵敏度的基础上,定义了一种描述控制分配算法响应飞机包线范围内工作状态变化的灵敏度.阐明了控制分配模块的功能,对比研究了两类实时性较好的混合优化控制分配算法:线性混合优化法和二次混合优化法;分别采用单纯型法和有效集法进行求解,结合指令灵敏度和状态灵敏度的定义分析了两类混合优化方法的灵敏度.计算结果表明,在虚拟指...