基于卷积神经网络双层壁三维热应力预测方法

为实现三维物理场的预测，提出一种利用卷积神经网络（CNN）对双层壁冷却结构外壁三维热应力快速评估方法。针对双层壁冷却结构外壁平板状的结构特征，沿壁厚方向将温度场切分为多个切片。将温度作为卷积网络输入张量的基本元素，不同厚度位置的切片对应输入张量的通道维度，从而实现将三维温度场输入进网络，并输出在热载荷作用下的三维等效应力场。结果表明：训练收敛后的网络在测试集上的平均绝对误差为1.23 MPa，平均相对误差为15.10%，对峰值应力的平均绝对误差为16.10 MPa，平均相对误差为11.81%。对于双层壁冷却结构的热应力预测问题，CNN能够很好地完成温度到应力的映射。使用深度学习方法探究热弹性问题的潜在机理有望实现。     

航空发动机及其控制系统的建模与实时仿真技术

建模与仿真技术的应用,可以大幅度提高航空发动机自主研发效率和水平。首先概述航空发动机及其控制系统模型和仿真方法的分类,然后结合实例分别介绍航空发动机和控制系统的建模方法,重点介绍了控制系统的硬件在环和半物理实时仿真试验技术,最后对航空发动机及其控制系统建模与仿真当前所面临的挑战进行了分析和展望。     

基于机器视觉的轻型梁三维振动测量方法

振动测量是状态检测和故障诊断的方法之一，针对传统接触式测量方法中存在负载效应等问题，对基于机器视觉的三维振动测量方法进行了研究。首先，基于视频相位的二维振动测量方法，提取出相机所采集图像中被测目标的二维振动数据。然后，在二维振动测量方法的基础上，结合双目立体视觉，设计了一种基于机器视觉的三维振动测量方法。最后，进行了悬臂梁的振动测量实验。结果表明:所提方法可以实现无接触和无标记的振动测量，并能准确测量出三维的振动信息。      

云制造环境下机床装备资源选择方法

针对云制造环境下机床装备资源具有数量大、异质异构、服务制约因素多等问题，提出了基于多准则决策的机床装备资源选择方法。首先，利用本体论对机床装备资源建模，将物理资源虚拟化封装，实现虚拟资源与物理资源的逻辑映射。进一步地，使用语言变量量化决策者评估信息，采用模糊决策与试验评价实验室（FDEMATEL）和熵值法（EW）相结合的组合赋权法，引入模糊VIKOR（FVIKOR）多属性决策方法对机床装备资源进行综合评估，建立FDEMATEL-EW-FVIKOR的多准则混合决策模型。最后，将该方法应用于某生产制造企业，实验对比决策结果验证了多准则混合决策模型的可行性和有效性。     

面向空间天线的TWF复合材料性能研究

利用碳纤维三向编织物（triaxial woven fabric，TWF）作为增强材料，与柔性基体材料硅橡胶复合，制成兼具一定柔性和刚性的复合材料壳膜结构，用于卫星天线反射器，是一种新型的高精度可展开天线实现方案。采用复合材料细观方法，对碳纤维增强硅橡胶TWF复合材料进行了力学性能的研究。首先由纤维和基体的材料特性得到均质纤维束的材料特性；接下来考虑纤维束交织情况（起伏波动）建立由纤维束组成的单胞实体有限元模型；然后对单胞实体有限元模型进行均匀化分析，施加周期性边界条件，最终得到等效的均质材料特性；为满足天线反射器高性能需求，分析了碳纤维种类、纤维体积分数对单胞等效性能的影响规律。对该材料力学性能的研究，可以为其未来应用于大型高精度可展开天线反射器提供一定的理论依据。     

基于 Kriging与多点取样算法的压气机特性建模

针对航空燃气轮机流量系数插值建模过程中,获取样本数据时的实验成本较高以及插值模型精度偏低这 2个问题,根据样本点在设计空间中的分布与模型精度的关系,在 Kriging插值模型的基础上,采用把垂距作为设计变量取值标准的取样算法。首先,将样本点与相邻 2点之间连线的垂距与垂距阈值进行比较,筛选出符合条件的数据点,形成候选点集;其次,选用高斯函数判定基础点集和候选点集的相关性;最后,使用该算法筛选后的样本点构建 Kriging插值模型。实验结果表明,该方法使用的样本点为原来数量的 70%左右,并且预测精度得到了提高,该方法是有效可行的。     

关于模糊逻辑系统及其建模函数的数学描述

模糊逻辑系统按真值化处理与推量规则导出最优系统数学表达式。在线性定常状态下,分别建立起连续与间断系统的数学模型,归纳出模糊控制的等效解法。并应用模糊数学算法,对一非线性实例绘制出双模控制框图。     

遗传算法在机翼气动优化设计中的应用

把最优化方法与机翼的气动力求解相结合,进行跨音速机翼的气动优化设计。采用最优化方法为遗传算法,机翼的气动力由三维欧拉方程的数值解来提供。与基准机翼相比较,优化设计的机翼其气动性能有较大幅度的提高,表明遗传算法在机翼优化设计中的可行性和有效性