NY9200GA树脂体系预浸料自动铺放粘结性工艺研究

为研究NY9200GA环氧树脂 体系预浸料的自动铺放粘结性工艺特性,采用自行设计的预浸料粘结性测试装置,通过单因素试 验,研究不同铺放工艺条件下预浸料的层间粘结性变化规律;运用正交试验法确定各铺放工艺 参数对粘结性的影响程度。结果表明,随着铺放温度的升高,预浸料层间粘结性先增大后降 低,在温度为40 ℃时粘结性出现峰值;铺放压力的增大和速度的减小均会增加预浸料层间的粘结性;温度对预浸料层间粘结性值的影响最大,压力的影响次之。此外,预浸料层间粘结性与放置 时间和纤维方向有关,在室温环境中存放的时间越长,预浸料层间的粘结性越低;随着相邻铺 层间纤维夹角的增加,预浸料层间粘结性也逐渐增加,其中0°/90°铺层间粘结性是0°/0°的 近两倍。     

基于改进型BP神经网络模型的飞行事故预测研究

飞行事故预测是预防飞行事故的有效途径.对飞行事故进行准确、可靠的预测,定量描述出安全形势的演变情况,可以为上级机关正确决策提供可靠的分析基础,直接为空军安全管理和决策提供服务. 飞行事故与导致其原因之间呈现多因素、复杂的非线性关系,难以用传统的预测函数模型描述.     

基于新型滑模控制方法的再入飞行器姿态控制律设计

设计了一种新型滑模控制方法,该方法不但能对已有的控制律进行鲁棒性改进,而且能有效抑制抖振现象。在该方法的设计过程中,首先基于已有的控制律和标称系统,设计了一种新型的动态滑模面,然后对超扭曲算法进行改进,得出了一种快速、连续且有限时间收敛的算法,并首次将其作为新型趋近律,该趋近律与滑模面相结合能够大大增强现有控制律的鲁棒性,而且滑模的切换律是连续的,因此大大降低了系统的抖振。将以上方法应用于再入飞行器的姿态跟踪控制中,有效增强了已有控制律的鲁棒性,实现了大干扰情况下对姿态系统的稳定控制。通过仿真,验证了该方法在提高系统鲁棒性和降低抖振方面的有效性。     

一种动态电源供电系统的设计实现方法

为将动态电压调整技术应用于设计中进行功耗优化,阐述了动态电源调整技术、电压识别技术、PMBus总线等基础知识,提出了一种动态电源供电系统的设计方案。采用UCD9222控制器和UCD7242驱动器的设计实例,介绍了动态电源供电系统的配置管理和实现方法,实现了对处理器内核供电电压的动态供电,具有通用性和易用性等优点,可以有效降低系统功耗,满足动态电源供电的设计需求。     

编队飞行卫星群描述及摄动分析

定义了一组新的编队飞行卫星群相对运动描述参数 ,以及基于此的构型设计方法 ;并分析了地球非球形摄动对这组参数的影响 ,给出了为消除摄动长期影响所需的速度脉冲量 ,并对部分参数给出了减少摄动影响的设计方法     

非线性气动模型结构识别

基于最小模型误差最佳估计的一种鲁棒的非线性识别方法用于识别非线性气动模型结构。数据是从具有标准的线性模型加上非线性俯性俯抑力矩导致的麦道Ｆ－４Ｃ型飞机纵向飞行数字模拟得到的。     

基于深度学习递归神经网络的电离层总电子含量经验预报模型

利用行星际太阳风参数与太阳活动指数、地磁活动指数、电离层总电子含量格点化地图数据,首次基于一种能处理时间序列的深度学习递归神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）,建立提前24h的单站电离层TEC预报模型.对北京站（40°N,115°E）的预测结果显示,RNN对扰动电离层的预测误差低于反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）0.49～1.46TECU,将太阳风参数加入预报因子模型后对电离层正暴预测准确率的提升可达16.8%.RNN对2001和2015年31个强电离层暴预报的均方根误差比BPNN低0.2TECU,将太阳风参数加入RNN模型可使31个事件的平均预报误差降低0.36～0.47TECU.研究结果表明深度递归神经网络比BPNN更适用于电离层TEC的短期预报,且在预报因子中加入太阳风数据对电离层正暴的预报效果有明显改善.     

计及随机噪声的频域多输入多输出模态参数识别

提出了一种计及随机噪声的多输入多输出频域模态参数识别方法。该方法基于连续时间域的频率响应函数有理分式模型,利用Forsythe正交多项式改善求解性态,属频域的极大似然类估计方法。在最小二乘估计的基础上,利用"先验"的随机噪声信息进行优化迭代的极大似然估计,得到更优的模态参数识别结果。根据Cramer Rao下界不等式,在几乎不增加计算量的情况下获得所识别结果的不确定性信息,提高了模态参数识别的可靠性。采用GARTEUR飞机模型作为仿真算例,对本算法进行了仿真验证。     

基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。      

电火花加工微小孔的工艺研究

介绍了微细电火花技术中的线电极磨削法,分析了工具电极的离线安装误差,并通过电火花加工钛合金材料上小孔的工艺试验,掌握了脉冲电源参数对小孔质量的影响情况,为微细电火花技术在航天领域的应用做了探索性的研究。