模糊神经网络实现飞行数据的智能处理

利用模糊神经网络实现了根据飞行数据识别出飞行过程中所做的基本动作 ,推理过程使用了一种特殊的模糊规则 (fuzzyrule) ,权值学习采用负梯度下降 (Gradientdescentweightadaption)法。首先对每帧飞行数据进行特征检测(Featuredetect) ,将根据专家经验模糊处理得到的隶属度矢量作为模糊神经网络的输入 ,经过该网络决策 ,获得该帧数据的基本动作模式 ,由此 ,得到飞行过程中的基本动作。而实际的飞行动作就是由这些基本动作的组合而成 ,所以 ,实际上也就实现了飞行动作的自动识别。经大量实际飞行数据检验 ,该方法准确、有效。     

三维 J积分理论在固体火箭发动机裂纹研究中的应用

针对固体火箭发动机药柱上裂纹的三维性和受力复杂性,文章提出采用三维 J积分理论和数值仿真来计算药柱上裂纹缝线上的 J积分值,并给出了三维 J积分的体积分表达式和有限元数值分析方法;通过对固体火箭发动机药柱上在燃烧室星角处的一条典型裂纹——横向贯穿楔形裂纹仿真计算,得出裂纹缝线上 J积分值呈现中间高两端低的非均匀分布特点,证明了三维 J积分理论在固体火箭发动机装药裂纹危险性研究上的适用性。     

高超声速进气道边界层强制转捩试验

在FL-31高超声速风洞分别开展了进气道的自然转捩和强制转捩风洞试验,试验Ma数为5、6和7,迎角为1°。通过红外热图得到了壁面的热流分布,从中得到了转捩区域。强制转捩装置为钻石型涡流发生器。随着涡流发生器高度的增加,强制转捩区域逐渐前移,得到了涡流发生器的有效高度,实现了强制转捩的目的。     

旋转超声加工中频率可调节技术的研究

在分析了超声振动声学系统基础上,提出了通过减少夹持点数目和减小超声振动系统功率的方法来实现超声振动系统频率的可调节性,并利用ANSYS有限元软件分析了频率改变对超声系统振幅的影响,最后通过加工实验验证了这一方法的可行性.     

金属次加筋结构的单轴压载稳定性优化

针对在新型制造技术背景下的航空轻量化结构发展,提出了次级加筋结构3种可能的形式,并对金属次加筋结构的稳定性问题进行了数值计算与优化研究。基于多学科优化软件ModelCenter与有限元(FEM)软件ABAQUS建立了金属次加筋结构优化设计的软件框架,利用粒子群优化(PSO)算法对各形式下次加筋结构的参数配置进行优化。分析了各形式的优化结构在单轴压载作用下,次加筋板对传统加筋板临界屈曲载荷以及极限承载能力的增益效果。结果表明,引入次加筋结构使传统加筋板的稳定性能与极限承载能力提升明显,对于适应新制造技术的航空轻量化结构设计有一定参考价值。     

西堠门大桥桥位处风场特性实测分析

利用安装在西堠门大桥上的超声风速仪和螺旋桨式风速仪对西堠门大桥桥址区风场特性进行了长期连续现场观测。基于现场实测结果,对季风气候下桥位处的脉动风湍流强度、阵风因子、湍流积分尺度、脉动风速功率谱密度、平均风速剖面以及脉动风速空间相关性等参数进行了分析。这些观测结果可为我国沿海地区风场特性研究提供借鉴和参考,并为其他相似大跨度桥梁设计和施工提供借鉴。     

基于深度学习的航空发动机故障融合诊断

通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合算法的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机的大量性能参数,先利用深度学习模型提取出性能参数中的隐藏特征,得出故障分类置信度;其后对多次故障分类结果进行决策融合,从而得出更准确的诊断结果。将普惠JT9D发动机故障系数用于数据仿真,通过算例验证本文算法的有效性;算例计算结果表明:多次实验结果经数据融合提高了可信度,该模型具有较高的故障分类诊断准确性和抗干扰能力。      

基于连续损伤力学的铝合金冲击局部损伤及后继疲劳寿命

基于连续损伤力学理论,对2A12铝合金冲击局部损伤及后继疲劳寿命进行了研究。首先采用有限元方法模拟了冲击过程,获得冲击凹坑局部的残余应力场与塑性应变场;然后根据残余应力状态选取疲劳破坏的危险点,通过Lermaitre塑性损伤模型得到危险点的初始损伤;最后根据修正的Chaboche疲劳损伤模型估算疲劳寿命。通过与相关的试验结果进行对比验证,表明连续损伤力学结合有限元分析方法可有效评估金属结构冲击损伤及后继疲劳寿命。     

基于能观度分析的信息融合自主导航算法

基于能观度分析,提出一种地月转移轨道的自主导航算法。以成像敏感器提供的地心方向和月心方向作为两种观测量,该算法将转移轨道分为若干段,计算每段轨道内两种量测模型对应的能观度。根据计算结果,利用模糊逻辑系统和信息融合技术产生每段轨道的优化量测模型,进而通过扩展卡尔曼滤波算法确定探测器轨道。文中给出的月球探测仿真算例,验证了所提导航算法的有效性。     

基于刷扫和研磨的复合式小行星取样器取样过程仿真与分析

针对小行星表面微重力环境及样品机械属性未知的特点,提出了一种基于刷扫和研磨的复合式取样器设计方案。该取样器通过刷扫和研磨的复合方式进行取样,能够提高小行星表面取样任务的成功率。为了研究该取样器刷扫取样时刷轮叶片数、刷轮转速、推进速度、星壤参数等对取样效率的影响,研磨和刷扫复合取样的优越性以及刷扫和研磨时的驱动力矩,开展了样品颗粒相互作用建模及研磨取样动力学分析。基于离散元仿真软件EDEM,构建了取样器3D模型并仿真其在小行星表面取样,获得了样品收集质量与取样时间的关系曲线,分析了各个参数对取样效率的影响。结果表明:刷轮叶片数越多,刷轮转速越大,推进速度越大,取样器取样效率更高,刷扫和研磨的复合取样方法比起单一的刷扫取样,具有更高的取样效率。该研究为设计小行星取样器、取样参数设定和取样效果分析提供了依据。