浅谈如何加强无损检测质量监督

对无损检测的重要性、过程质量监督的重点、人员资格的监督等方面进行了阐述.     

光功率计测量不确定度评定

介绍了光纤功率标准装置的组成和工作原理,并对光功率计的测量不确定度进行了分析和评定。     

环形定子面内回转旋转超声电机原理

提出了利用两个相同的纵振振子与一个圆环相连接的定子结构,配合锥形转子构成的旋转型超声电机。采用两个振子激励下圆环所形成的回转运动推动压在其内圆内的锥形转子旋转的工作方式,定子连续驱动转子可获得较好的输出性能。两个工作模态分别由两个相同的振子激励,容易获得工作频率的一致性。该电机结构简单、制造成本低。原理样机空载转速为54 r/min,堵转力矩为0.33 N.m,起动时间为1.91 ms,关断时间为1.41 ms。     

内涵道风扇带辅助增压级混合式涡扇发动机的性能计算

阐述了喷口亚临界工作状态下混合式涡扇发动机性能的计算方法,计算的特点在于所研究发动机的风扇在内涵道中辅助增压级。同时,列出了确定内涵道带辅助增压级的风扇及其涡轮共同工作的方法框图,在风扇特性图上表示了不同M数下的共同工作线,并对这类发动机的高度－速度特性进行了计算。     

优选小波神经网络在周跳探测与修复中的应用

北斗导航定位过程中,传统的周跳探测与修复方法缺乏检验环节,无法保证修复结果的可靠性。为此,提出了一种级联式小波变换结合NARX神经网络多步循环预测修复的方法处理周跳问题。该方法通过构造载波相位双差模型检验量,探测周跳发生历元,采用NARX神经网络预测方法修复周跳,利用优选小波基函数进行周跳修复效果检验。实验证明,相较于经验模态分解和变分模态分解等模态分解法,优选小波神经网络周跳探测与修复方法可用于小周跳探测并判断出周跳正负性;构造的NARX神经网络周跳修复模型,解决了普通神经网络模型和传统多项式拟合法容易造成的二次奇异值问题。相较于长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)深度学习神经网络模型,周跳预测精度分别提高了45.2%和55.9%。     

基于聚类的多标记选择性集成

多标记学习和选择性集成是机器学习中的两个热点研究问题。本文利用聚类思想探究多标记学习中的选择性集成, 提出了两种具体的多标记选择性集成算法：基于最小距离的簇中心选择算法（Minimum distance based cluster center selection,MDCCS）和基于K-means的簇中心选择算法（K-means based cluster center selection, KMCCS）。在所提出的算法中,如何度量学习器之间的距离是其能否成功的关键因素。本文首先基于学习器的分类结果对其进行重新表示,在此基础上给出了学习器之间距离的计算方式。此外, 对于算法中的空簇问题给出了两种解决方法。基于Mulan数据库中的多标记数据集和5种评价指标对所提算法进行了详细的分析,实验结果表明了所提算法的有效性。     

共轴刚性旋翼直升机桨毂阻力特性试验

共轴刚性旋翼直升机在突破常规直升机前飞速度极限的同时会产生巨大的桨毂阻力。为研究共轴刚性旋翼直升机桨毂的阻力特性,采用天平测力的方式在1.4m×1.4m直流风洞中对不同的共轴双桨毂组合模型进行了风洞试验。试验状态变量包括桨毂转速、模型各部件间缝隙和不同整流模型组合。试验结果表明:共轴双桨毂试验模型的阻力受对称光滑桨毂旋转运动的影响基本可忽略;各整流部件间缝隙对模型所受阻力影响较大,大缝隙会使试验模型阻力增大;各整流部件分离尾流存在较大的气动干扰,使模型所受阻力明显增加。     

热湍流多重态与热输运效率实验研究

湍流多重态是近期湍流研究的热点问题.多重态是指在相同的控制参数下,湍流系统会出现不同的流动结构和统计特性.文章通过实验研究,分析了Rayleigh-Bénard热湍流系统中的多重态现象以及湍流态与热输运的关系.首先借助粒子图像测速技术直接测量了偶极子流态和四极子流态的空间结构,结果表明通过温度场和速度场测量得到的大尺度...     

LDV 技术用于測量振动圆柱尾迹

本文应用 LDV 技术在水槽中初步研究了静止和振动圆柱的尾迹特性。测量了尾迹中涡的脱落频率,振动圆柱与尾迹涡系统的频率锁定特性,静止及以锁定频率振动的圆柱尾迹中的平均速度和湍流度分布等,其结果与用热线技术测量的相符。     

有限元素法在解空气动力学非线性方程中的应用及其前景

空气动力学线性方程的离散化数值解法,例如有限基本解法、核函数配置法等己广泛地应用于亚超音速各种线性化空气动力学问题中,至至于更广泛一类的空气动力学非线性方程,例如可压流的欧拉方程组、全速位方程、粘流的纳斯方程组、附面层方程等等,目前主要采用有限差分的离散化数值解法。有限差分法适用性比较广,但由于流场参数主要是通过网格节点处的相应参数插值而得,同时有限差分法所划分的网格的形状比较规则,任意性