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通过使用Matlab编程处理日本东丽T300、国产GCF-1和GCF-2等3种碳纤维样品断面的扫描电镜照片,采用二值标签算法获得了碳纤维的直径及圆度等碳纤维物理特征定量数据。建立了采用直线方程切线法寻找并计算碳纤维表面沟槽的数量及尺度的方法,发现3种碳纤维样品的边缘沟槽的深度及宽度的分布均符合Weibull分布的特征。3种碳纤维的表面物理特征随温度变化的规律相同,说明其在结构上存在着一致性。经过不同温度热处理后3种碳纤维样品的圆度值变化不大,平均直径随着热处理温度的升高逐渐减小,并且表面沟槽的数量及分布的变化规律相同,说明其结构存在一致性。3种碳纤维的圆度等表面物理特征存在一定差异,T300的圆度小于国产GCF-1及GCF-2碳纤维。 相似文献
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利用BP网络进行发动机故障诊断的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
范作民 《中国民航学院学报》1996,14(3):1-9
探讨了利用人工神经网络的BP网络进行发动机故障诊断的特点。通过发动机实际故障样本和模拟故障样本对BP网络的故障诊断功能进行了研究,并且对BP网络与主因子模型两种算法进行了比较。 相似文献
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发动机故障诊断主状态量模型的数学模型 总被引:2,自引:0,他引:2
发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发动机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度,故障方程组通常是亚定的。主状态量模型是求解亚定的故障方程的有效方法。主状态量模型的主要内容是根据最少故障原理,利用最优化方法求解然后根据合理性准则选择合理最优解。本文详细地讨论了主状态量模型可能采用的数学模型,并且指出:(1)主状态量模型可以采用不同的数学模型求解;(2)并非所有的数学模型都能给出合理的结果。本文的研究结果表明,约束或无约束超定最小二乘法和单个优选的散度法是发动机故障诊断主状态量模型的理想算法,而本文中所讨论的其他算法都或多或少存在一定的问题。 相似文献
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主状态量模型是基于发动机故障方程的发动机故障诊断的一种十分有效的方法,它在发动机故障诊断上的成功应用已为大量实例所证实。发动机故障诊断主状态量模型的一个技术关键就是合理解的选择问题。本文给出了选择合理解的基本原则。这些原则可以有效地提高合理解选择的确定性和故障诊断的故障分辨率。对于JT9D发动机的大量故障实例利用主状态量模型(加权最小二乘法)进行了检验。故障诊断的成功率达90%以上,并且得到了许多有用的信息,文中给出了24个实例的故障诊断结果以及故障趋势分析的典型例子。 相似文献
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138.
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现代飞行控制系统设计中,如果同时考虑三轴模型,要实现实时最优控制是非常困难的,因为飞机短周期运动三轴模型阶数通常是七、八阶,要实现最优控制,就得实时求解相应维数的Riccati方程,这对于阶数较高的系统是非常困难的,甚至根本无法实现。但是,如果系统维数很低,实时求解相应维数的Riccati方程则可望实现。因此,将原高阶系统分解成若干相互关联的子系统,进行递阶分级控制,这样子系统的维数将大大低于原系统维数,并且各子系统的最优控制计算可分别由各子系统的计算机完成。由此,飞行控制系统的最优设计实现将成为可能。 相似文献
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