不对称铺层复合材料制造工艺探讨

采用不对称铺层复合材料对直升机等飞行器的结构减重具有重要意义.本文对不对称铺层复合材料层压板的变形控制方法进行了初步研究,通过调整固化工艺参数和采用反变形模具来减小变形量.研究表明,通过降低固化温度可以在一定程度上减小变形量,采用反变形模具可以较有效地控制不对称层压板变形,但可能会带来扭曲等问题,其适用范围尚需进行进一步的研究.     

基于EJB的多层分布式系统模型的研究与应用

现今应用程序体系结构已发展到分布式计算模型,本文通过对分布式中间件EJB(EnterpriseJavaBeans)的体系结构和技术规范的研究和分析,深入探讨了EJB体系结构的相关概念以及基于EJB的多层分布式企业应用开发的工作原理,论述了EJB是构建企业分布式应用的一种服务器端开发模型,并以网上购物为例为构建企业多层应用提供了一种开发方法。     

曲面零件的离散化加工

本文针对传统数控加工编程软件在处理复杂曲面零件加工编程时所遇到的问题，着重介绍了曲面离散化加工编程技术的算法与思想，为解决由多复杂曲面组成的零件加工编程难题提供了计算方法。     

四并联推力室外向辐射传热对壁温分布的影响

提出了四台对角布置全辐射冷却推力室外向辐射传热的物理模型和数学方程 ,分析此布置形式推力室的热特点。计算表明 ,因推力室之间辐射传热而引起的周向温度畸变 ,主要取决于推力室间的相对间距L/D和单机壁温水平T0 ;周向温度峰值出现位置从喉部的Ψ =0°附近渐变到喷口的Ψ =± 45°处 ,周向壁温分布亦相应地从单峰形态渐变成双峰形态。对仅有两对角推力室工作、另一对推力室不工作时的温度分布特点也作了分析。地面模拟实验证明数值分析结果是正确的     

低成本捷联惯导不对称动态误差的神经网络补偿

 针对低成本捷联惯导系统(SINS)中陀螺动态误差的不对称性在角振动条件下造成姿态漂移的问题,设计了多层前向神经网络的补偿模型。在标定模型参数时,为降低对外部参考信号测量精度的要求,提出用姿态解算的最终误差作为网络优化目标的训练方法。由于最终的姿态误差不是网络的期望输出,无法采用有导师的训练方法,为此采用了微粒群优化算法。仿真实验结果表明:补偿后的陀螺动态误差的不对称度减小了一个数量级。     

CIGMA系统及其CAM模块

计算机集成制造技术是现代工业高技术化的产物，该技术的发展将对制造业产生划时代的影响。本文简要介绍了以飞机产品为对象的一体化系统ＣＩＧＭＡ，并着重讨论了ＣＩＧＭＡ—ＣＡＭ子系统模块的设计思想。     

叶片样板CAD／CAPP／CAM系统

本文介绍了一种叶片样板ＣＡＤ／ＣＡＰＰ／ＣＡＭ系统的特点及功能，该系统使得航空发动机叶片的设计和制造脱离了手工劳动的传统方法，该系统也可应用到其他机械行业的叶片生产中。     

嫦娥三号推进系统在轨推进剂耗量计算方法

嫦娥三号推进系统推进剂剩余量是探测器每次变轨前需要确认的重要数据,液体推进剂剩余量计算误差会导致对嫦娥三号探测器质量估计错误,从而导致预期目标与变轨结果发生偏差,需要对轨道进行修正,导致在轨推进剂消耗量额外增大.因此,选择合理的在轨推进剂耗量计算方法是圆满完成嫦娥三号探测器飞行任务的保障。通过比较各种推进剂剩余量测量技术的测量精度、测量可靠性及使用成熟度,同时考虑嫦娥三号推进系统的实际产品配置情况和研制试验情况,嫦娥三号探测器在轨推进剂耗量计算采用加速度计法和薄记法进行综合估算.其中,轨道机动时主要采用加速度计法进行计算,其他时段主要采用薄记法进行计算。飞行试验数据分析表明,该方法有效且精度较高,可以推广应用于空间推进系统在轨推进剂耗量计算。     

投资可靠性初探（一）——正常投资及异常投资（泡沫）数据分析

投资过程的可靠性是指：“在规定的条件下和规定的时间内投资过程的输出结果的效用U不低于投资者的最低要求U0的可能性,即P（U≥U0）。”（效用U（X）是投资收益率x的函数。最简单的U（X）=X,于是可靠性即P（x≥X0））如果资产价格x连续一个时期在超过正常条件下的X959的高位运行,则认为出现了异常事件,就是所谓的“泡沫”。正常条件即自由市场条件．需求曲线与供给曲线有一个均衡点E,市场交易围绕E波动。企业的收益率是个随机变量．围绕行业的平均收益率有不太大的波动,其标准差σ不会太大。不同行业的平均利润率一般不尽相同．但不会相差过大。产品的正常价格是成本加平均利润．其波动是因利润率波动引起的。对股票来说,正常价格相应为正常市盈率P/E,波动也不会太大。泡沫的客观根源是人为炒作,主观根源是个体的Bayes验前的“傻瓜”分布,泡沫破裂是必然的,且泡沫破裂后产品的价格必然迅速下降．因此可能引起恶劣后果。     

某型装备轴承件无失效时的可靠性参数估计

针对寿命服从威布尔分布的某型装备轴承件在无失效数据时的可靠性参数估计问题,首先,以失效概率为待估参数,取其先验分布为Beta分布,在2个超参数的先验密度函数为2种不同情形下,建立了失效概率的2种EBayes估计模型,分析了稳健性、渐近性和单调性;然后,对威布尔分布参数进行了加权最小二乘估计,进而建立了可靠度的2种E-Bayes估计模型,分析了稳健性和单调性;最后,结合实例数据进行了可靠性参数估计与分析,指出第2种估计模型更加合理有效。