开槽砂轮缓磨时射流冲击强化换热的研究

提出了运用磨削弧区强化换热技术开发高效磨削潜力的创新构想,并在开槽砂轮的基础上研制开发了能够实现磨削弧区沿砂轮径向定向高压水射流冲击强化换热的新型磨削液供液装置;完成了关于开槽砂轮缓磨时弧区定向高压水射流冲击强化换热效果的理论计算和实验研究,计算结果与实验结果基本吻合。     

正态分布置信检验方法

正态母体特征值(母体均值、百分位值、百分率、标准差和变异系数等)的检验是工程中常见的问题。本文根据置信检验理论,建立了正态母体特征值的置信检验方法,包括母体均值、百分位值、百分率、标准差和变异系数的强检验、弱检验和弱强检验,可以满足不同的实际需求。置信检验克服了显著性假设检验在接受原假设时缺乏说服力的弱点,能够以高概率判断正态母体特征值是否满足工程中规定的条件。不但比传统的正态分布假设检验和抽样检验具有更高的精度,而且更加便于应用,许多假设检验和抽样检验难以处理的问题(如母体百分率和百分位值的检验),采用置信检验可以容易地得到解决。      

空间多层打孔隔热材料热分析数值方法研究

分析了空间多层打孔隔热材料中导热和辐射换热的复合传热问题,建立了关于反射屏的能量方程。结合有限差分法,提出了空间多层打孔隔热材料反射屏瞬态温度计算的模型以及内部辐射数值分析模型,空间环境作为整个模拟中的一个屏,使模型的边界条件方便处理。将该模型的预测结果与文献中相似工况下的预测值和实验值进行比较,说明了该模型在工程中应用的可行性。另一算例的计算结果说明了空间多层打孔隔热材料的瞬态温度、漏热热流变化特点以及反射屏温度分布特点。该模型为多层打孔隔热材料热结构性能研究以及优化设计提供了理论基础。     

基于OCP的实时自适应资源管理技术研究

无人飞行器的自主飞行是一个非常复杂的过程,未来的先进无人飞行器要求能够对外界的环境扰动和突发事件做出迅速的反应,这就对资源的分配与任务的调度有了更高的要求,传统的技术手段已经不能适应先进无人飞行器的要求,本文从先进无人飞行器对QoS(Quality of service,服务质量)的要求出发,着重介绍了一种基于全新的OCP(Open Control P latform,开放式控制平台)的实时自适应资源管理技术,在介绍了一种Anytim e任务的调度方案之后,给出了下一步工作的重点。     

确定时间序列协方差函数的方法

提出一种确定时间序列协方差函数的方法,它首先根据(多元)时间序列构造其互协方差函数随机序列、互相关函数随机序列或自协方差函数随机序列、自相关函数随机序列,然后采用谱分析和多点平均方法对互协方差函数随机序列、互相关函数随机序列或自协方差函数随机序列、自相关函数随机序列的趋势项进行分离,分别求得其周期项和非周期项的函数表达式,再综合给出整个趋势项函数。从而得到原时间序列的互协方差函数、互相关函数或自协方差函数、自相关函数的函数形式,并通过最小二乘方法确定其中的待定参数。该方法可用于时间序列协方差函数的建模、分析和预测,并且计算简单易行、精度高,便于实际应用。      

航空发动机神经网络内模控制

基于神经网络内模控制理论研究了神经网络内模控制方法在航空发动机控制系统中的应用,建立了基于Elman网络的航空发动机多变量内模控制系统。采用Elman网络建立发动机内模型和内模控制器,详细介绍了建模、控制的算法及其实现过程。取部分飞行条件下的数据作为学习样本,采用动态BP算法对神经网络权值进行调整,并在飞行包线内其它工作点对整个控制系统进行了仿真。结果表明,使用神经网络建立的航空发动机内模控制系统具有良好的控制品质和较强的自适应能力。      

基于Web Services的企业应用集成研究

分析了企业应用集成的需求以及Web Services的特点和技术层次,给出了一个基于Web Services技术的企业应用集成框架,并应用到航空制造车间,效果显著。     

航空发动机后向RCS统计特性分析方法

为解决采用传统固定带宽核密度估计方法分析雷达散射截面（RCS）统计特性时精度低的问题,设计了K最近邻法计算Epanechnikov核密度估计的动态窗宽。以每个相邻样本的欧氏距离判断样本局部密度,通过样本点与最近邻的距离来调整核函数的窗宽以完成核密度估计,并将其用于发动机后向RCS的统计特性分析。采用改进的Epanechnikov核密度估计与传统核密度估计,对服从固定分布的4种RCS随机样本点的累积概率密度函数进行拟合,以验证算法的精度。结果表明：改进的Epanechnikov核密度估计的均方根误差比传统核密度估计的分别减小31.2%、38.8%、38.1%、31.9%。结合第2代RCS统计特性分析模型,以Kolmogorov-Smirnov拟合精度检验为拟合指标,应用改进的Epanechnikov核密度估计计算发动机后向RCS的统计特性并对其规律进行分析可知,对数正态分布更符合C波段和X波段的HH和VV极化的统计特性分布;卡方分布更符合C波段以及Ku波段的HV和VH极化;威布尔分布更符合X波段的HV、VH极化以及Ku波段的HH、VV极化。     

基于测量数据积累的弱目标检测前跟踪算法

检测前跟踪(TBD)算法是一种有效的弱目标联合检测与跟踪方法。当目标强度参数未知时,基于点目标假设的主流TBD算法通常将其建模为增广目标状态变量,在贝叶斯框架下联合估计目标运动状态与强度信息。本文研究发现强度参数估计精度受限于点扩散函数(PSF)的设置,提出了一种基于测量数据积累的弱目标TBD算法。该方法利用目标的航迹,积累多帧间目标占据分辨单元的测量数据,在实现弱目标的联合检测与跟踪的同时,对目标强度参数完成准确估计,为后续目标分类或识别提供有用的目标强度信息。仿真结果表明:在低信噪比条件下,所提算法的强度参数估计精度和稳健性优于主流TBD算法,并最终收敛于参数完全已知时的最优联合检测与跟踪结果。