主成分分析用于近红外光谱定量测定高硅氧／酚醛预浸料树脂含量及挥发份含量研究

采用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术分析了酚醛树脂固化过程的光谱变化,发现高硅氧/酚醛预浸料的近红外光谱经一阶导数处理后,被树脂信息掩盖的挥发份(乙醇)的光谱信息显露出来,由此采用处理后的光谱定量分析挥发份能取得更精确的结果。结合主成分分析法研究了高硅氧/酚醛预浸料树脂含量、挥发份含量的定量分析。结果表明,预浸料的第一主成分在树脂含量上有极高的正载荷。用主成分回归所建立的模型对未知样品预测,树脂含量和挥发份含量平均标准偏差分别为0.6114和0.1885。     

在无线电干涉仪中实现高准确的非相干多普勒跟踪

非相干多普勒跟踪系统中，星载主振器与地面跟踪站的频率基准不相干。就测速准确度而言，非相干多普勒跟踪的性能低于相干多普勒跟踪，但实现起来比较容易。导频单音法可以消除星载主振器的频率漂移对测速准确度的影响。本文结合无线电干涉仪介绍其工作原理。     

某型飞机全机主操纵系统疲劳试验载荷谱编制

针对目前几种飞机主操纵系统疲劳试验载荷谱编制方法及其优缺点进行了分析讨论，并对某型飞机全机主操纵系统疲劳试验载荷谱编制进行了阐述。     

航空发动机燃烧室主燃区特性的研究

采用FLUENT6．1软件对某型机燃烧室主燃区的各个典型工作状态进行三维两相湍流燃烧的速度场、温度场、油滴轨迹进行了数值模拟计算。通过对计算结果的分析，得出了主燃区的特性：主燃区的冷热区决定了出口温场冷热区，其效率决定了燃烧室的效率；随着负荷增加，油滴轨迹明显呈缩短趋势，模拟计算结果与试验结果及燃烧室工作特点比较吻合。     

XV-15倾转旋翼飞机飞行控制系统概述

XV-15倾转旋翼飞机兼有直升机垂直起降、空中悬停及固定翼飞机高速巡航的优点，因而在军用和民用飞机中有着广泛的应用前景。XV-15的机体结构和普通飞机一样，但在翼尖安装可以倾转的发动机短舱和旋翼。该飞机控制系统结合旋翼控制和固定翼控制，通过自动控制系统和推力管理系统来辅助飞行员对飞机的控制。主要介绍了主飞行控制系统和辅助控制系统的控制特点。     

直升机主桨毂疲劳试验技术研究

直升机旋翼系统主桨毂是直升机关键部件，在地面运转及首飞前必须进行疲劳试验，根据试验结果确定初步疲劳寿命。本文以某型号直升机旋翼系统主桨毂疲劳试验为例，总结出多点协调加载试验台的设计方法及试验调试方法，并按照试验台的组成，从控制系统、泵站、伺服动作器、测量系统及试验台体等方面，详细阐述了设计内容及其工程效果。     

基于EMD熵特征融合的滚动轴承故障诊断方法

研究了滚动轴承故障诊断单一故障信号的局限性和故障特征的非线性,从信息融合的理论出发,利用非线性动力学参数熵作为特征,提出了基于经验模态分解(EMD)熵特征融合的方法来解决滚动轴承故障诊断问题.首先将原始信号进行EMD,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算EMD得到的固有模态函数(IMF)信号的多种熵值,然后采用核主元分析(KPCA)对提取的状态特征进行信息融合,从而得到互补的特征,最后将提取的融合特征通过支持向量机(SVM)进行故障诊断.滚动轴承故障诊断实验表明:该方法结合了EMD、信息熵理论和KPCA强大的非线性处理能力的特点,可以进行滚动轴承故障诊断.      

全电无人机主推进直驱永磁电动机热负荷研究

以全电无人飞机主推进直驱永磁电动机为研究对象,分析处于不同工况下主推进电动机热负荷特性.针对主推进电动机开启式结构特点,根据流体力学及传热学理论,建立强风冷却条件下流固耦合物理模型与数学模型,通过仿真计算不同热负荷、不同爬升角度时主推进电动机的温升,分析主推进电动机热负荷及温升随飞行工况的变化规律.对主推进电动机进行风洞与飞行试验.结果表明:热负荷为5500A2/(cm·mm2)时电动机最高温升为124K,与仿真值误差在2%以内,验证了理论分析正确性.无人机主推进电动机热负荷选取范围为3000~5500A2/(cm·mm2).      

基于EM-KF算法的直升机主减速器剩余寿命预测方法

为解决间接状态监测数据下直升机主减速器剩余寿命预测难以估算的难题,提出了一种卡尔曼滤波和期望最大化算法相结合的剩余寿命预测方法.该方法可以根据不断更新振动信号特征值迅速且有效地估计出模型参数,进而预测不同运行时间主减速器的剩余寿命分布,最后对主减速器试验数据进行了案例分析.结果表明:该方法能够有效估计主减速器的剩余寿命分布,通过与主减速器剩余寿命准确值对比发现,剩余寿命准确值绝大多数落于剩余寿命预测值的95%置信区间内,表明该方法具有好的准确性,进而避免故障的发生.      

基于BP人工神经网络的离心压气机叶轮多目标优化设计方法

利用Concept NREC软件建立离心压气机叶轮设计样本库,借助BP（back propagation）人工神经网络建立样本库中各设计参数与压气机性能之间的关系,接下来以多目标遗传算法寻找Pareto解,从而获得离心压气机叶轮最佳设计参数.将该方法应用于Krain叶轮设计工况,所得叶轮的效率、压比较Krain叶轮原型分别提高1.4%和10.9%.通过对人工神经网络模型可靠性的讨论、多目标优化模型的主成分分析和所设计叶轮性能的CFD验证,证明了所构建的目标函数与所获得的Pareto解集的合理性,说明本方法可以有效应用于在离心压气机设计、选型.