脉冲氙灯加热高性能热塑性复合材料工艺参数分析

关于脉冲氙灯加热高性能热塑性复合材料工艺分析的研究尚无报道。采用单因素试验和响应面法研究了预浸料表面粗糙度、电压、脉宽和热源移动速度对热塑性预浸料表面加热温度的影响规律。结果表明,预浸料的表面粗糙度越小,加热温度越稳定,粗糙度越大,加热温度波动越大;加热温度随电压的增加而增大,随脉宽和速度的增加而降低。通过响应面法获得脉冲氙灯加热CF/PEEK预浸料的最佳工艺参数为：电压221 V、脉宽2 ms、热源移动速度125 mm/s、脉冲频率60 Hz、灯口与预浸料之间的距离10 mm,此时加热温度为381℃,树脂能够发生较好的熔化。     

基于微电铸工艺的摩擦接触式微型惯性开关

针对微型惯性开关闭合时间短、接触弹跳问题,设计了增强接触效果的摩擦接触式微型惯性开关.基于MEMS惯性开关工作原理,建立了开关物理模型,研究了不同类型惯性开关的闭合性能,提出了增强接触的摩擦接触方法,设计了摩擦接触式微型惯性开关的结构.为了对比接触性能,基于UV–LIGA叠层光刻和精密微电铸工艺,研制了3种不同类型的惯...     

铝合金冷挤压工艺的优化

本文介绍了6A02、6063铝合金冷挤压试验过程。通过专门装置测试铝合金冷挤压中不同凹模表面粗糙度、挤压速度、润滑剂、坯料状态的下的挤压力,利用正交试验L9(34)得出最优工艺参数。结果表明冷挤压过程中模具表面并非越光越有利于成形,坯料也要针对不同的挤压材料应选用不同的热处理方法。本实验为铝合金冷挤压提供了可行的实验方法和生产依据。     

基于强化学习的在轨目标逼近

从强化学习的角度,对在轨目标逼近问题进行研究,设计了一种整合制导与控制的端到端的算法.首先对在轨目标逼近问题进行数学建模;然后对强化学习算法原理进行简介,根据问题特点分析不同强化学习框架的优劣,确定以DDPG作为算法框架,并设计了基于强化学习的在轨目标逼近算法;最后通过仿真验证,分析了基于强化学习逼近算法的优劣性.     

振动辅助钻削对CFRP/钛合金叠层结构孔径阶差影响规律实验研究

在飞机部件装配过程中,CFRP/钛合金叠层结构的连接十分常见,而由于两种材料迥然不同的材料性能,导致制孔后存在孔径阶差,严重影响了CFRP/钛合金结构的疲劳强度。本文开展了低频轴向振动辅助钻削的正交实验,分析了低频振动辅助钻削工艺参数与切削力和切屑形态的关系以及工艺参数对CFRP/钛合金孔径阶差的影响。结果表明,由于低频振动辅助钻削刀具的周期性进给,钛合金切屑由连续长切屑变为扇形短屑,减少了对CFRP的扩孔效应,钻削区域切削热降低,平均轴向力降低;另外,振幅和进给量对孔径阶差的影响较为显著,而主轴转速的影响较小,且孔径阶差随着振幅的增大先减小后增大,随着进给量的增大而增大。通过试验验证和分析,确定面向孔径控制的最优工艺参数组合方案：主轴转速为600 r/min、进给量为0.02 mm/r、振幅为150μm。     

基于深度强化学习的无人机栖落机动控制策略设计

无人机栖落机动飞行是一种无需跑道的降落方法,能够提升无人机在复杂环境下执行任务的适应能力。针对具有高非线性、多约束特性的无人机栖落机动过程,提出了一种基于模仿深度强化学习的控制策略设计方法。首先,建立了固定翼无人机栖落机动的纵向非线性动力学模型,并设计了无人机栖落机动的强化学习环境。其次,针对栖落机动状态动作空间大的特点,为了提高探索效率,通过模仿专家经验的方法对系统进行预训练。然后,以模仿学习得到的权重为基础,采用近端策略优化方法学习构建无人机栖落机动的神经网络控制器。最后,通过仿真验证了上述控制策略设计方法的有效性。     

板栅合金研究

本文通过查阅国内外几十种板栅合金配方,结合笔者的工作经验,在经过多次试验分析论证的基础上,找出了降低蓄电池水损耗的可行办法.采用本试验合金铸板,延长电池的使用寿命,达到了免维护电池的要求,每年可为生产企业增加可观的经济效益.     

基于知识推送的航天产品工艺设计表现形式研究

工艺设计作为连接产品设计与生产制造的桥梁,直接决定着航天产品的制造质量、周期和成本。为实现未来智能化工艺设计需求,研究确定工艺设计的主体内容架构、工艺构成要素、结构化表现形式,并最大限度地量化构成要素的指标至关重要,最终为实现知识重用、通过关联条件自动索引知识组合应用打下坚实的数据基础。     

Key Problems in Coordinated Air Combat andMulti-agent Reinforcement Learning

自从协同作战的概念提出后,各军事强国在协同空战领域均取得了重大进展,协同成为提升作战能力的倍增器。近数十年来,作为解决序列问题的现代智能方法,强化学习在各领域高速发展。然而,面对高维变量问题时,传统的单智能体强化学习往往表现不佳,多智能体强化学习算法为解决复杂多维问题提出新的可能。通过对多智能体强化学习算法原理、训练范式与协同空战的适应性进行分析,提出了协同空战与多智能体强化学习的未来发展方向,为更好地把多智能体强化学习应用于协同空战提供思路。