基于DEA/ANP方法的 声纳浮标搜潜方案决策模型

提出了在反潜巡逻机应召搜潜效能评估中,声纳浮标搜潜方案选择的新方法。首先,根据数据包络分析法(DEA)对方案进行客观性较强的横向评价。然后,由方案构建结构网络化的分析模型。根据网络层次分析法(ANP)的基本理论对模型进行优化,设计面向领域并支持ANP可视化描述与科学决策的工具,并对方案进行主观性较强的纵向比较。结合两次评价结果得到最优的结论。     

面向实时智能控制的数据采集平台及其应用研究

生产设备的实时智能控制系统可以有效提高生产效率及生产质量,但目前关于智能制造的研究主要针对车间管理和生产调度方面,应用场景多是实时性不高的场合。针对这个问题,基于开放式数控系统研究了数据采集模块的集成方法,建立了基于Kafka消息队列和MongoDB数据库的实时数据采集平台,实现了加工数据实时接收以及数据的本地保存。同时,提出了一种基于非线性能量算子的颤振在线监测方法,以模块化的方式部署在开放式数控系统中,通过铣削薄壁件试验验证了数据实时采集平台及在线颤振监测模块的实时性和有效性。     

WAH—640首次飞行和交付

第一架生产型WAH—64D“阿帕奇长弓”多任务武装直升机(ZJ166/N9219G)于1998年9月25日在波音公司的梅萨直升机工厂进行了首飞。30分钟的飞行包括悬停、前飞到111公里/小时和后飞与侧飞到83公里/小时。3天后,即比计划提前2天,该机正式在梅萨出厂并交付给主合同商英国韦斯特兰公司,该公司是在民用合同下第一个购买“阿帕     

C/E复合材料声发射信号小波分析及人工神经网络模式识别

以复合材料为对象，以宽频带传感器及线阵列方式对各类模式试样采集了波形及信号参数，比较波形、信号参数、频谱及小波谱的特征，筛选出六类1300个样本，采用多分辨小波变换提取了5个特征向量，实现了特征空间的降维处理，采用B—P型反向传播神经网络构成了智能化模式分类器，研究了网络模型的学习效果和对与复合材料主要损伤机制有关的六类声发射信号的识别能力。试验结果表明，神经网络对六类信号的平均正确识别率达到90.4%。最佳识别率为97.2%。该方法成功用于90°、0°光滑和0°缺口三种试样的破坏过程分析，获得了满意的效果。     

基于复合推进系统动态模型-状态变量模型的航空发动机直接推力预测控制

直接推力控制可以有效改善推力控制的品质,针对航空发动机直接推力控制问题,进行了模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)研究。为了提升航空发动机推力控制的精度,提出了基于复合推进系统动态模型-状态变量模型(Compact Propulsion System Dynamic Model-State Variable Model-State Variable Model, CPSDM-SVM)的航空发动机直接推力预测控制方法。CPSDM实时估计出不可测参数（推力、喘振裕度等）的基准值,SVM则根据未来输入实时预测发动机未来响应。由于CPSDM将发动机分为进气道、核心机、喷管、喘振裕度、推力等进行建模,在兼顾精度的同时,提高机载模型的实时性。CPSDM-SVM作为MPC算法中的预测模型,具有较高的精度和实时性。仿真结果表明,在与基于分段线化模型的传统模型预测控制方法实时性基本相同的情况下,所提出方法控制效果有明显的提升,调节时间减小了1.17s。所提出方法稳态控制精度为0.08%,传统方法稳态精度为2.58%。因此,所提出方法在保证实时性的条件下,提升了控制精度和控制效果。