基于循环统计量的直升机齿轮箱轴承故障早期检测

在分析齿轮箱振动信号的基础上,提出了基于循环统计量的轴承故障早期检测方法,阐述了表征故障的一维和二维循环平稳特征。该方法利用信号与噪声具有不同循环频率的特性实现了信噪分离,能够比较容易地从复杂背景中提取出微弱的特征信息。最后在某型直升机齿轮箱轴承故障的早期检测中进行了实验验证。结果表明,该方法优于功率谱和解调分析,能够提取故障的早期特征。     

复杂系统可靠性评定先验分布的样条函数估计

在经验 Bayes理论的基础上 ,研究了利用样条函数拟合系统任务可靠度先验分布的方法。对 Weibull、指数和二项分布的三种试验结果 ,给出 Bayes方法可靠性计算公式。最后给出的一个实例表明 ,该方法计算简便、便于工程应用      

确定时间序列协方差函数的方法

提出一种确定时间序列协方差函数的方法,它首先根据(多元)时间序列构造其互协方差函数随机序列、互相关函数随机序列或自协方差函数随机序列、自相关函数随机序列,然后采用谱分析和多点平均方法对互协方差函数随机序列、互相关函数随机序列或自协方差函数随机序列、自相关函数随机序列的趋势项进行分离,分别求得其周期项和非周期项的函数表达式,再综合给出整个趋势项函数。从而得到原时间序列的互协方差函数、互相关函数或自协方差函数、自相关函数的函数形式,并通过最小二乘方法确定其中的待定参数。该方法可用于时间序列协方差函数的建模、分析和预测,并且计算简单易行、精度高,便于实际应用。      

曲率连续的非轴对称短舱气动型面参数化设计方法研究

为了进一步提高短舱内外流的气动性能,基于类别形状函数方法建立了曲率连续的非轴对称短舱气动型面参数化设计方法。主要思路是先设计关键截面型线,再设计纵向型线,最后通过纵向型线周向有序组合建立气动型面。为评价所建立的短舱气动型面设计方法的适用性,从曲率半径分布、主要工况下的流动特性和气动性能三个方面对所发展的方法和基于圆锥曲线的方法设计的超大涵道比(UHBPR)短舱进行了对比研究。结果表明：与基于圆锥曲线的方法设计的短舱相比,所建立的方法设计的短舱气动型面不存在轴向曲率半径波动。由于消除了曲率波动引起的短舱壁面附近局部过度加速形成的高速低压区,在马赫数为0.8的巡航条件下外罩壁面局部阻力降低了4.5%；在马赫数为0.82的飞行工况下,外罩壁面局部阻力降低了5.5%。进气道气动型面设计方法的改进,使得大攻角爬升条件下进气道总压恢复系数提高了0.41%,稳态周向总压畸变指数减小了8.82%。     

毫米波调频引信的优化二维FFT信号处理算法

针对毫米波调频引信对目标距离速度信息联合估计的问题，提出一种基于相对距离评价函数优化的二维快速傅里叶变换（FFT）信号处理算法。首先，通过分析二维FFT算法实际测距测速精度与FFT点数的关系，建立了优化数学模型，利用相对距离评价函数对数学模型求解，得到FFT点数最优解；然后，采样将差频信号数据转换成二维数据矩阵，分别对矩阵的行列进行相应FFT变换；最后，通过提取峰值点的坐标估计目标的距离速度信息。结果表明:该算法有效提高了传统二维FFT算法的测距测速精度，并且满足实时性要求，能够同时提取毫米波调频引信的目标距离速度信息。      

基于距离相关分析的航空维修差错影响因素分析

针对一般航空维修差错因素分析中只将相关因素各自独立分析,并将其影响程度进行排序分析方法的局限性,对航空维修差错因素的分类和综合分析,建立基于距离相关分析的航空维修差错影响因素综合分析模型,并通过实例数据分析计算得出航空维修差错相关系数,该相关系数可应用于航空维修差错影响因素的综合关联分析,将航空维修差错因素间的相关性以相关系数定量表示,弥补了传统方法单一性的缺陷.     

确定性抛光综述

对确定性抛光中的磁流变抛光、磁射流抛光、离子束抛光、气囊抛光技术进行综述,重点介绍各种方法的工作原理以及如何实现确定性抛光,指出确定性抛光的发展趋势。     

基于等几何法的叶片电解加工过程仿真方法研究

航空发动机叶片具有复杂的加工边界,其电解加工的过程仿真是加工预测的重要手段.而传统基于有限元法的腐蚀过程仿真需要反复划分网格,且存在边界上计算精度不足的问题.提出利用等几何法原理提升叶片电解加工数值仿真精度的思路,采用NURBS基函数替代原有拉格朗日基函数建立加工间隙物理场的求解方程组,解决由于NURBS基函数在边界处非插值特性引起的Dirichlet边界条件施加误差.将阳极边界的腐蚀位移转化为其控制顶点位移,避免反复划分网格所占用的计算时间,提升过程仿真精度.最后,通过试验证明该方法的有效性.     

基于Kriging形函数的线性时变结构模态参数辨识

近年来,对航空航天飞行器随时间变化的动力学特性研究需求越来越迫切。仅输出参数化时域的时变时间序列模型以其结构简约、精度高且跟踪能力强而成为研究热点,尤其是泛函向量时变自回归(FS-VTAR)模型已经得到了广泛应用。然而传统的FS-VTAR模型在保证其辨识优势的同时却需要针对不同时变结构选择合适的基函数形式及较高的基函数阶数,该过程相当复杂且耗时。本文借鉴无网格法中移动最小二乘(MLS)法构造形函数的思想,提出一种基于Kriging形函数的线性时变结构模态参数辨识方法。该方法首先引入自适应于辨识信号的Kriging形函数;再把时变系数在形函数上线性展开,利用最小二乘(LS)法得到形函数的展开系数;最后把时变模型特征方程转换为广义特征值问题提取出模态参数。利用时变刚度系统非平稳振动信号验证该方法,结果表明:基于Kriging形函数的FS-VTAR模型相比于传统的FS-VTAR模型能有效地避免基函数形式的选择和较高的基函数阶数,且精度相当;相比于移动最小二乘法能有效地解决其数值条件问题且具有更高的模态参数辨识精度。