基于太阳黑子群数据的多模态太阳耀斑预报模型

当前的太阳耀斑预报模型主要通过统计关系建立,直接将从太阳黑子群磁图中提取的特征参量作为模型输入,系统的自主性低,导致图像数据中包含的与太阳耀斑相关的高阶抽象信息难以被充分利用,进而限制模型预报的精度。为解决当前太阳耀斑预报中数据利用不充分的问题,文章将海量太阳观测数据与先进的人工智能技术结合,综合利用太阳活动区磁场观测图、磁场特征参量和对应的耀斑事件标签,并借助全连接神经网络高精确率以及卷积神经网络高召回率和可有效提取高层语义信息的优点,构建基于深度学习的多模态太阳耀斑预报模型。实验证明该模型的主要评价指标结果比其他模型至少提高7.8%。     

空间推进系统产品贮存寿命评估之加速老化试验方法

应用加速老化试验方法对空间推进系统产品贮存性能进行评估,首先基于空间推进系统产品的结构组成,开展各部组件的贮存性能分析,确定非金属材料部组件为该系统的薄弱环节;然后依据非金属材料的加速老化试验结果,确定空间推进系统组件级、系统级加速贮存试验条件;最终综合相关试验结果,得出全系统产品贮存寿命的评估结论。     

基于计划到达时刻的四维航迹规划

为了加速空管自动化与智能化技术的应用与实施,提出了水平航迹与高度/速度剖面分阶段设计的四维航迹规划方法。基于动态时间规整与层次聚类方法实现历史雷达航迹聚类分析,完成水平航迹设计。建立速度剖面规划模型,通过航迹生成器与速度调整器交互协作,精细化控制进场时间,以满足计划到达时间要求。以上海浦东国际机场PINOT进场航班为例实施验证,结果表明,四维航迹规划方法可有效实现航班的计划到达时间,从而减少航班延误,提高终端空域运行效率。     

基于图像识别的机械振动信号特征提取与寿命预测方法研究

滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。     

冲压空气涡轮释放过程运动学分析

冲压空气涡轮作为飞机上的应急能源,能在出现紧急情况时提供电能,保证飞机上电传操控和电子设备的正常工作。本文以冲压空气涡轮为研究对象,基于机械运动原理对系统模型进行了简化,基于刚体假设,结合MATLAB软件从理论上研究结构在释放过程中的运动学问题。给出了冲压空气涡轮系统释放过程中各个关节空间位置的理论求解方法,得到了关节在空间中的运动轨迹和对应的速度时间曲线、加速度时间曲线,结果表明:冲压空气涡轮系统的释放过程在1 s以内,释放速度较快,且各关节在释放初始阶段速度、加速度响应较大。本文的工作可为后期不同冲压空气涡轮系统构型的初步设计提供理论依据,指导冲压空气涡轮释放的仿真计算和试验。     

氟塑料-阀芯黏结工艺

为了解决液体火箭发动机主阀阀芯氟塑料与金属黏结不良问题,对其成因与黏结工艺进行研究。采用阀芯压制氟塑料前涂覆自制聚全氟乙丙烯胶黏剂的黏结工艺方法,通过扫描电镜观察黏结面微观结构形貌并进行能谱分析,进而对涂聚全氟乙丙烯胶黏剂的黏结工艺方法进行机理分析,最后开展菌状物试样黏结工艺验证、阀芯工艺验证、工作性能试验验证。试验表明:采用涂聚2遍全氟乙丙烯胶黏剂黏结的工艺方法,可提高氟塑料和金属黏结强度,黏结强度可提高到19 MPa以上,达到未涂胶氟塑料与金属黏结强度的3倍,阀芯黏结合格率达到100%,使用性能满足使用要求,有效解决液体火箭发动机主阀阀芯黏结不良问题。     

发射脉冲载波泄漏抑制研究与实现

对发射端采用双平衡正交调制器产生线性调频造成载波泄漏的原因进行了详细分析,提出了采用直接数字合成(DDS)技术产生发射端线性调频信号的实现方法,从而很好地解决了载波泄漏的问题,并给出了试验结果。     

大比表面积α-Fe2O3的制备及其催化性能研究

用沉淀水解法制备了大比表面积的亚微米α-Fe2O3粒子,并用SEM、XRD、FTIR和BET对其结构和形态进行了表征。结果表明,α-Fe2O3粒子的分散性较好,粒径为200 nm,比表面积为69.7 m2/g。用DTA研究了α-Fe2O3粒子对AP热分解的催化性能。结果表明,Fe2O3粒子对AP热分解的催化性能与其粒径及比表面积有很大关系。Fe2O3粒子对AP热分解的催化能力大小依次为本实验制备的Fe2O3粒子>纳米Fe2O3粒子(40 nm)>市售的Fe2O3粒子(0.2μm)。     

Parameter Optimization for Improvement in Biomachining Performance

Biomachining utilizing chemolithotrophic microorganisms for material removal is one of the recently developed non-traditional machining methods offering innovative, low cost and environment-friendly benefits.However, its shortcomings are also obvious,low material removal rate(MRR),poor stability and low surface quality. The effects of temperature,shaking rate,pH value and bacteria concentration on the MRR,machining stability(linearity of material removal-time relationship)and surface roughness(Ra)are investigated using Taguchi methodology. The results indicate that the shaking rate is the most crucial parameter for the MRR and stability of MRR;while temperature is the most influential parameter for surface Ra. The optimum process parameters for overall machining property are temperature of 20 ℃,shaking rate of 160 r/min,pH of 1.8 and bacteria concentration of 3.32 × 107 cells/ml.     

计算气动光学研究进展

计算气动光学是采用数值计算的方法研究高速空气动力流场对光波传输和光学成像影响的一门交叉学科,在红外成像制导设计等工程应用中发挥着重要的作用。总结了计算气动光学研究的三种基本计算方法,包括基于CFD简化方法的光学统计估算、基于RANS流场的计算和基于LES/DNS瞬态流场的计算,对这三种计算方法的基本理论、计算过程进行了介绍,综述了新近的一些计算气动光学研究进展,最后指出了未来的研究重点和方向。