基于磨粒磨损机理的机械磨损状态监测

针对机械设备磨损状态监测准确率较低的问题,基于不同磨损机理下磨粒具有不同的形状和纹理特征,提出了一种基于磨粒特征识别的机械磨损状态监测的数学模型。通过形状特征识别球状磨粒和切削磨粒,结合形状、纹理特征识别疲劳磨粒和严重滑动磨粒,基于提取的特征参数建立机械磨损状态监测的特征向量,通过量子粒子群优化(QPSO)的径向基函数神经网络模型,实现对机械磨损状态的监测和判别。实验结果表明:QPSO-RBF神经网络数学模型结构简单,比传统PSO-RBF神经网络模型的识别准确率高5%,可用于常见机械磨损状态的检测。      

基于Fuzzy-PI双模控制器的燃气发生器压强控制算法研究

为了改善燃气发生器流量调节控制系统的性能,建立了系统的数学模型。针对系统具有较强的非线性和时变性的特点,引入模糊-PI双模控制器对燃气发生器内压强闭环控制,在系统偏差较大时采用模糊控制器,以获得良好的瞬态性能;在系统偏差较小时采用PI控制器,以获得良好的稳态性能。仿真结果表明:模糊-PI双模控制器集模糊控制器与经典PI控制器的优点于一身,在不同的工作状况下具有响应速度快、超调量低、鲁棒性好、抗干扰能力强等优点,相比于经典PI控制器响应时间最高可缩短4.11s,超调量最多减小约4.5倍,提高了燃气流量调节系统的控制精度。     

多操纵面强冗余加权伪逆分配参数调节方法

针对强冗余多操纵面飞机参数多、难调节的问题,基于加权伪逆提出了控制分配模态参数调节方法,揭示了控制参数与出舵量之间的内在机理。引入虚拟控制指令,建立了加权伪逆控制分配模型。定义了一种剩余效能矩阵,从理论上推导了强冗余加权伪逆分配参数调节的规律,得到出舵量与对应参数是负相关的,特定情形下对方向舵指令无影响。仿真结果验证了该方法的有效性。     

不同圆角过渡的3A21铝合金矩形管弯曲壁厚变化与损伤研究

为获得不同圆角过渡3A21铝合金薄壁矩形管弯曲的壁厚变化和损伤情况,采用弹性模量变化法,通过对拉伸进行试样反复加载、卸载试验,获取了Lemaitre断裂准则中的损伤参数。基于ABAQUS/Explicit的VUMAT二次开发平台,开发了耦合Lemaitre准则的用户材料子程序,建立了相同弯曲半径条件下不同圆角过渡的矩形管弯曲损伤预测三维有限元模型,并对模型的可靠性进行了验证。基于所建模型,研究发现管材壁厚减薄率与损伤最大值均出现在弯曲后截面50°左右,并且管材截面的圆角半径越小,其弯曲后中性层外侧壁厚减薄越严重,损伤值越大,即管材截面形状越趋向于矩形,弯曲过程中越容易发生破裂。     

基于LIME的恶意代码对抗样本生成技术

基于机器学习检测恶意代码技术的研究和分析,针对机器学习模型对抗样本的生成提出一种基于模型无关的局部可解释（LIME）的黑盒对抗样本生成方法。该方法可以对任意黑盒的恶意代码分类器生成对抗样本,绕过机器学习模型检测。使用简单模型模拟目标分类器的局部表现,获取特征权重;通过扰动算法生成扰动,根据生成的扰动对原恶意代码进行修改后生成对抗样本;基于2015年微软公布的常见恶意样本数据集和收集的来自50多个供应商的良性样本数据对所提方法进行实验,参照常见恶意代码分类器实现了18个基于不同算法或特征的目标分类器,使用所提方法对目标分类器进行攻击,使分类器的真阳性率均降低到接近0。此外,对MalGAN和ZOO两个先进的黑盒对抗样本生成方法与所提方法进行对比,实验结果表明:所提方法能够有效生成对抗样本,且方法本身具有适用范围广泛、能灵活控制扰动和健全性的优点。      

低速风洞试验模型振动主动控制技术

风洞试验悬臂梁结构的尾部模型支撑系统在风载激励下会产生振动,振动会威胁试验安全,影响试验结果。为抑制模型及支撑系统振动,本文研究了一种主动抑振控制系统并取得应用。其中,抑振系统执行机构采用压电材料,控制系统采用自适应内模控制算法。对自适应内模控制算法的结构和工作原理进行了分析,介绍了训练模式下模型参数辨识和试验模式下控制参数的自适应调整过程,建立了基于自适应内模控制算法的控制系统。在地面模拟台采用信号发生器模拟系统激励,作为控制系统输入,验证了控制算法。结合风洞试验,在实际工况下验证了系统的控制效果。结果表明,采用基于自适应内模控制算法的振动主动控制系统,可以将模型振动减小70%以上。     

无调整机构的小微挠性陀螺轴向静平衡研究

针对小微挠性陀螺轴向静平衡调整问题，考虑无调整机构等约束条件，提出先轴向预平衡，再轴向精平衡的轴向静平衡调整方案。轴向预平衡包括理论计算法、静态测试法、权重结合法共3种方法；轴向精平衡包括△m增加法、△m减小法共两种方法。工程应用表明，3种轴向预平衡方法均可行，权重结合法最优；轴向精平衡方法可调整指标至范围内，取得较好效果。     

模糊特征目标的相对熵识别法

针对模糊特征的目标识别问题，提出了一种结合模糊建模和改进CRITIC方法的相对熵识别方法。计算多个时刻观测值的统计特征，通过模糊建模将观测值转化为模糊数；基于模糊数距离测度，定义并计算目标特征值和观测值之间的相似度；对CRITIC方法进行改进，提出一种目标特征客观权重的求解方法；根据相似度和特征权重，使用相对熵排序法得到识别结果。仿真结果显示：模糊特征能够更好地体现识别中的不确定性，所提方法对模糊特征的目标识别率高，实时性和鲁棒性好，具有一定的应用价值。     

火星探测器大气数据测量方法

针对火星探测器进入飞行弹道的高马赫数、化学非平衡效应和低动压等特点，提出了一种基于火星进入大气数据系统/惯性测量单元(MEADS/IMU)耦合的测量方法，实现海拔60 km以下区域的火星大气数据测量。利用自主研发CACFD软件平台的化学非平衡模型/完全气体模型计算获得探测器宽速域飞行流场的表面压力点数据，建立了基于BP神经网络的MEADS算法模型。在高马赫数段(Ma>12)利用IMU测量获得的马赫数作为输入条件，结合MEADS算法测量获得总压、动压、静压、攻角和侧滑角等飞行大气参数，成功克服了马赫数无关性对MEADS系统测量的影响。在低马赫数段(Ma≤12),直接应用MEADS算法测量静压、马赫数、攻角和侧滑角。测试结果表明在MEADS系统测压单元误差≤7 Pa的条件：总压测量误差≤14 Pa(1.5%),攻角测量误差≤0.9°,侧滑角测量误差≤0.9°,动压测量误差≤10 Pa(1.5%),静压测量误差≤7 Pa(3%),马赫数测量误差≤0.1。飞行试验数据得出：MEADS测量与IMU测量马赫数、攻角和侧滑角等结果基本一致。