贮箱内液体晃动特性及其力学参数的识别问题

本文研究贮箱内液体晃动的动力学特性及其力学参数的识别问题。首先,以平底圆柱形容器为研究对象进行晃动试验,给出了液体小幅晃动力学特性的一些定性观察结果。然后,建立了晃动液体和运动容器耦合振动的力学模型,通过实测容器作自由衰减运动时的位移信号,分别采用Ibrahim法和广义最小二乘修改的偏差校正法识别液体与容器耦合振动的动力学特性,识别结果与理论分析结果是一致的。根据识别结果,可反推出液体一阶晃动等效动力模型的力学参数,从而为确定复杂流固耦合结构的动力学特性及复杂形状贮箱中液体晃动等效动力模型的力学参数探讨了一种新的有效方法。     

一类具有时变参数不确定非线性系统的鲁棒控制

利用李亚普诺夫函数递推设计方法对一类含有未知时变参数不确定和干扰的非线性系统进行了控制器设计，所设计的控制器对于所有允许的不确定可保证闭环系统状态一致有界并收敛到一个紧集。文中给出了鲁棒控制器的设计算法及系统稳定的充分条件，并讨论了当不确定被看作系统的输入时，闭环系统具有ISS特性。因而，本文提出了一种克服不确定造成系统不稳定的方法，最后给出了一个仿真算例。仿真结果表明了所设计的控制器的有效性和较强的鲁棒性。     

大型火箭振动试验振型斜率测试方法

讨论了在火箭固有振动频率下测量振型斜率的几种计算和测试方法，分析了影响振型斜率测量和符号误判的误差源，提出了按秒状态变化进行振型斜率修正的最小二乘曲线拟合法。研究表明，以参照点陀螺信号为基准计算相位角，可以避免相位符号的误判。这一改进对于以相位符号作为稳定性判别准则的控制系统来说是至关重要的。     

原子谱线参数的辨识方法

在一种原子谱线参数测量的辨识方法基础上编制了一套原子港线参数辨识的标准软件。用此软件对纯氩和氩、氮混合非平衡电弧等离子体射流的原子谱线进行了处理，获得了射流的电子温度、气体平动温度、电子和原子数密度。状态诊断表明；实验条件下的等离子体射流除中心点为ＬＴＥ外非平衡效应是非常显著的。     

叶片非线性瞬态响应计算方法与参数选择

在计算叶片的岛撞击响应时，为提高计算精度及降低计算成本，需要为待解的非线性动力方程组制定一个合理的求解方案，这包括选择系数矩阵的算法与非线性动力方程组的解法，以及选择主要计算参数，本文介绍了当使用ＡＤＩＮＡ程序计算平板叶片在冲载荷下的非线性瞬态响应时，对计算方法与计算参数的选择，算例说明了时间步长的重要影响作用。     

飞机型架参数化设计系统的开发与应用

本文介绍了AutoCAD二次开发飞机型架参数化设计系统的结构、功能、应用。说明对AutoCAD进行二次开发使得工装型架设计绘图效率大为提高。     

火箭振动模态转角的试验测定

本文比较了火箭振动模态转角的相对和绝对测量表示法。通过分析和火箭模型的试验证实两种表示方法的一致性。讨论了由子结构转角频响函数实测值,预测组装结构的模态转角问题,并用典型物理梁作了模态转角试验综合的原理性验证。结论是用响应对外力的频响函数表示火箭的模态转角更合理些。     

航空发动机叶片进排气边缘形状自动评价方法

针对目前对航空发动机叶片进排气边缘形状的评价主要依赖人工目测,主观性强、效率低等问题。提出一种叶片进排气边缘形状自动评价方法,通过非均匀有理B样条（NURBS）曲线拟合、最小二乘椭圆拟合、等半径法等算法拟合叶型并提取相关型面参数,针对5类叶片进排气边缘不合格形状给出了定性的定义,根据叶片进排气边缘在不同形状时的曲率特征以及偏差值变化特征对其形状做出评价。通过实例验证表明：该方法能够实现对尖头、钝头、歪头、缩颈及大小大/小大小（LSL/SLS）5类叶片进排气边缘形状的自动判读,对于不同叶片型号和验收标准的应用场景具有较好的通用性,有效提高了叶片进排气边缘形状评价的效率。     

基于Kriging的燃油离心泵智能优化设计方法研究

为了快速化、智能化地实现燃油离心泵设计,提出一种改善期望准则下的Kriging智能优化方法。对离心泵的性能参数、轴面投影控制参数等进行分析,确定优化变量及优化目标。利用Python脚本调用实现对离心泵一维设计、三维建模、内流场仿真及智能优化设计等联合参数化仿真,完成叶轮型线实时修改及效率全局优化。其中,重点给出Kriging建模及遗传算法优化加点相结合的智能优化方法。算例验证表明：相比多项式响应面及径向基函数,所提出的优化方法对常规数学算例具有更好的效果;同时,仿真预测的优化泵效率为82.52%,与优化方法理论计算的效率（82.56%）高度一致,表明该方法能够实现离心泵的优化设计。此外,对比了优化前后离心泵的性能,在相同流量工况下优化泵的扬程和效率均高于原型泵,小流量工况的效率提高幅度较小,设计流量工况最大,提高了2.65%。且优化泵内部流动更为均匀,不利流动得到了一定改善。     

海上无人机多机协同巡检航迹规划方法

随着无人机技术应用的不断深入,如何提高无人机编队的协同能力及在复杂动态环境的自适应性,已成为“集群智能”的 1个重要研究方向。文章对海上无人机多机协同航迹规划整体流程进行了分析,分别阐释了静态和动态场景下的多机协同规划方法。静态场景下主要采用分支定界法建立静态问题模型,为每架无人机划分作业区域、生成作业路径,使得整个巡检作业的航迹长度代价与作业时间代价最小;动态场景下主要针对气象变化、连续跟监、海域变化 3种突发场景,侧重于协同决策和路径规划设计对应的目标函数,采用启发式算法为整个巡检作业进行自适应航迹规划,以确保安全性和效率性。实验结果显示,无人机协同路径规划能够根据环境变化和任务需求动态调整多无人机的巡检路径,快速给出不同突发情况下的最佳动态调整方案,以应对复杂的海上环境并动态规避障碍物。