飞机纵向运动参数BP神经网络估算

针对飞机纵向运动方程复杂,现有的气动参数获得方法实现困难,不便于分析与控制飞机的运动,文中利用BP神经网络进行参数估算,建立了飞机短周期纵向运动参数估算的BP神经网络模型。研究了不同神经网络结构、不同的激励函数对飞机纵向参数估算BP网络模型的影响作用,进行了数字仿真,对误差进行原则性分析并提出改进措施。仿真结果表明,这种方法能较好的估计纵向运动方程中的未知参数。     

阵列雷达中快速目标截获的几个关键问题研究

研究了阵列雷达中快速目标截获的两个关键问题:角度测量和角度预测.首先,从测角原理、要求的波位排布、鉴别特性和测角性能等几个方面研究了阵列雷达中快速目标截获的两种测角算法:幅度比较类单脉冲和幅度加权平均,提出了这两种算法在工程应用中的引导和非线性校正方法;然后,分析了利用跟踪滤波器的角度预测算法,提出了SDF跟踪滤波器;最后,在某阵列雷达仿真系统中进行了仿真研究.     

基于迭代学习控制的导弹PID控制器参数寻优

针对设计导弹PID控制器时存在的对比例、微分、积分3个控制参数大量盲目试凑的问题,利用迭代学习算法对控制参数进行自动寻优,最终得到最佳控制参数,从而实现了对PID控制器参数自动寻优的目的,简化了控制器的设计过程。通过仿真结果验证该方法在PID控制器参数自动寻优上是有效的,同时也为导弹控制器参数整定提供了工程适用的方法。     

基于强度退化的齿轮可靠性计算模型研究及应用

为了研究强度退化对齿轮可靠性的影响,针对一般工作环境下具有多种失效模式的齿轮,通过引入条件概率,考虑零件失效相关性和材料性能退化因素,利用动态应力-强度干涉模型建立基于强度退化的齿轮可靠性的计算模型。以某型齿轮可靠度计算为例,其计算结果表明:在考虑材料强度退化时,齿轮的可靠度随工作时间的增加不断降低,验证了该计算模型的准确性。     

飞机俯仰角位移控制系统积分式控制规律的改进及仿真

为使飞机以足够高的准确度保持在预定飞行轨迹上,飞机俯仰角位移(9)的控制性能及稳态精度至关重要.为改进飞机俯仰角位移控制系统的控制性能,运用根轨迹法对飞机俯仰角位移控制系统的积分式控制规律进行了分析和设计,为提高(9)的稳态精度,基于SISO Design Tool设计工具,对俯仰角位移控制系统的零极点进行校正配置,实...     

基于高温热管的超燃燃烧室热防护结构

提出了基于先进热管理思想的燃烧室热防护结构.面板采用腔体式平板高温热管,实现面板等温化,降低局部高温区的温度;在热管腔体内部设计燃油冷却通道,实现对超燃燃烧室面板的燃油主动冷却.对其各项性能进行了数值分析,给出了设计参数对系统性能的影响规律,并完成了结构样件研制及石英灯试验考核.典型设计状态下,其单位面积质量为无氧铜面板的35.4%,高温合金面板的38.2%.石英灯局部加热条件下,面板最高温度为1123K时最大温差为80K.相比于传统燃油冷却方式,该型防热结构能够有效提高超燃发动机燃烧室热防护的整体性能,是超燃发动机热防护的一种重要概念.      

鲁棒颤振裕度法的应用

介绍了一种新的确定颤振边界的方法——鲁棒颤振裕度法。利用结构奇异值理论将颤振理论模型和试飞数据有机结合起来,进行了颤振边界预测。仿真结果表明,该方法是可行的。     

改良点云过滤技术在汽车冲压件逆向中的应用

点云数据一般是由非接触式三坐标测量系统获取,得到的结果需要进行点云过滤.由于一般扫描的点云数据量比较大,单是过滤点云就要化费大量的时间.为此利用点云数据过滤原理,并结合逆向工程设计软件Image ware与设计软件CATIA,改进了原来的过滤技术,缩短了逆向设计的时间,提高了工作的效率.     

大型飞机机身垂直入水冲击特性数值研究

针对带有中央翼盒的某型飞机的机身,数值研究了不同入水速度、姿态角和尾翘角对入水过程中机身压强和冲击力的影响规律。数值模拟中,控制方程选为非定常可压缩流动的雷诺时均Navier-tokes方程(RANS)和实现的k-ε模型,使用体积分数(VOF)方法捕捉水气交界面的变化,采用整体动网格技术来模拟机身相对于水面的运动。结果分析表明:机身入水过程中压强峰值首先出现在喷溅根部,随后转移至机身底部;入水初期机身冲击力系数迅速增大,而后略有回落,入水后期由于中央翼盒冲击水面会导致冲击力系数再次迅速增大,而后小幅震荡。速度越大、姿态角越大、尾翘角越小,机身冲击力系数越小。     

基于LSTM的飞行数据挖掘模型构建方法

提出了一种基于LSTM （Long Short Time Memory）模型的飞行历史数据挖掘模型的构建方法,此模型可以将飞行数据中有价值的目标数据自动提取出来。首先,通过滑动窗口法获得待检测数据;然后,将预先做好的训练样本数据输入到所构造的LSTM模型中进行训练,得到数据挖掘模型;最后,将待检测数据导入到训练好的LSTM模型中进行模式识别,将目标数据片段挖掘出来。结果表明,基于LSTM模型的飞行数据挖掘模型构建方法通用化程度高,可用于挖掘不同类型的目标数据,且识别率高,具有很高的工程应用价值。