生物瓣支架几何造型CAD系统

以心瓣流体动力学理论、薄膜壳体理论为依据,以接近或达到人体天然心瓣的性能为目的,对生物瓣支架几何造型进行理论分析,进而导引出生物瓣支架的基本雏形,并建立其数学模型。生物瓣支架计算机辅助设计是通过模块化结构的设计方法并对其进行参数化设计来实现的。最终通过体外疲劳试验,证明其性能优良。     

变推力轴线无人机的建模与机敏性分析

建立了与普通无人机相区别的变推力轴线无人机的全量教学模型.通过理论分析可知,变推力轴线技术的引入可以改善无人机的机动性和敏捷性.设计了气动舵面控制和推力变向控制相结合的无人机纵向姿态混合控制器,并对非线性模型描述的无人机进行了控制仿真,结果验证了混合控制策略的优越性,也体现了变推力轴线无人机具有比普通无人机更好的机敏性.     

数字随动系统中嵌入式微控制器的设计

针对计算机控制系统及电力传动控制系统等课程教学的实际需要以及工科学生实践能力的培养,在SKJ-II型数字随动系统平台上开发了嵌入式控制器,以代替传统的台式计算机、输入输出接口卡及控制软件;建立了SKJ-II型数字随动系统平台的数学模型,其中包括电控箱、直流力矩电机、测速发电机、光电编码器的模型,并且介绍了数字位置随动系统的动态结构框图的简化,经过合理选择ACR和ASR调节器,可以得到双闭环直流调速系统可以近似为一阶比例惯性系统,为便于教学,设计了基于串行通信的PC机大屏幕显示方式,实现了波形显示及给定轮、反馈轮的形态学显示。教学实践结果表明,该设计开发不仅增强了学生对理论知识的掌握,而且能提高学生的理论联系实际能力。     

模糊推理在直升机模型辨识中的应用(英文)

直升机控制系统的设计、飞行模拟器的研制及计算机实时仿真都离不开直升机数学模型 ,但是建立可靠而且准确的直升机飞行动力学模型是十分困难的 ,而且也很难保证动力学模型计算的快速性、可靠性与实时性。本文基于模糊推理技术 ,根据飞行试验数据辨识了直升机飞行模型 ,可以在一定程度上保证所辨识模型的简单、准确与计算的实时性。为了提高模糊模型的精度 ,文中采用了一种新方法来处理矛盾规则。本文利用模糊聚类分析的方法对海量的试验样本数据进行处理 ,有效地减少了辨识模型的规则数量。最后的仿真辨识结果表明 ,辨识效果合理 ,方法可行。     

K-8 机襟翼限位机构可靠性建模及求解方法

所采用的建模方法比较完满地解决了Ｋ－８机襟翼限位机构（以下简称限位机构）的建模问题,建立了数学模型,以便进行机构的可靠性计算和设计;并在此基础上通过改变模型参数,使该建模方法同样适用于解决平面多杆机构的运动可靠性问题。     

疲劳损伤及寿命预测的塑性功模型

在Coffin－Manson公式的基础上提出了低周疲劳损伤及寿命预测的塑性功模型,即选择滞回能的一半Wai、拉伸断裂塑性功Wf及一个材料常数β来定义发生明显循环硬化及循环软化材料的疲劳损伤参量Di＝（Wai／Wf）β。并从内、外两方面因素分别讨论了外界作用程度（Wai）及材料的固有属性(Wf及β)在低周疲劳损伤中的作用。     

基于PSO-SVR的飞行员工作负荷预测

飞行员工作负荷是影响飞机运行安全的重要因素。开展飞行员工作负荷预测是适航审定过程中,验证驾驶舱设计是否符合适航规章的重要手段。本文针对某型民用飞机设计了模拟飞行试验,用于采集飞行员生理指标数据和国家航空航天局任务负荷指数（National Aeronautics and Space Administration task lood index, NASA-TLX）量表评价数据。以飞行员生理指标数据为输入,NASA-TLX量表主观评价数据为输出,建立了基于粒子群算法优化的支持向量回归机（Particle swarm optimization-support vector regression, PSO-SVR）模型的飞行员工作负荷预测模型。对本文建立的PSO-SVR模型与默认参数的支持向量回归机（Support vector regression, SVR）模型的预测精度进行了对比,针对4个不同场景,预测精度分别提高了7.5%、9.5%、7%和5.8%,结果表明基于PSO-SVR的预测模型得到的飞行员工作负荷预测值精度更高。     

某型涡扇发动机燃油调节器改进及高空适应性分析

某小型涡扇发动机开展增大推力、提高使用高度的适应性改型工作.针对以往对原发动机燃油调节器部分所作的分析较少,使得改型工作缺乏必要的理论支持问题.主要分析了发动机燃油调节器的工作原理,建立系统稳态和加减速控制数学模型,并在此基础上对其高空适应性进行分析,最后提出相应的改进分析方法和具体措施.      

富氧预燃室试验启动过程研究

为开展全流量补燃循环发动机富氧预燃室试验研究,对其试验启动过程进行了设计,阐述了试验条件下的富氧预燃室启动过程的特点,选择了非传统的富燃点火启动模式.对该预燃室启动过程动态特性进行仿真研究和热试车试验,计算与试验结果吻合良好,多次试验结果表明在小流量富氧预燃室上应用富燃点火启动点火可靠性高、试验稳定可靠,无任何烧蚀现象.启动方案的研究和仿真为预燃室的试验打下基础,并为今后该类型发动机动态过程研究提供参考.      

基于CRBMs-RVR的涡轴发动机输出功率衰退预测

针对涡轴发动机全寿命期内输出功率衰退预测问题,提出一种含多层连续受限玻尔兹曼机（CRBMs）深度特征提取的相关向量回归（RVR）功率预测方法。对发动机气路部件测量数据进行重构,利用CRBMs深度网络提取数据深层特征,将特征数据作为RVR模型的输入,实现对输出功率的预测,并对预测结果提供概率分布。以某型双转子涡轴发动机部件级模型为试验对象,模拟全寿命期内发动机气路部件性能退化,对输出功率进行衰退预测。试验结果表明：基于CRBMs-RVR的预测模型与传统的RVR预测模型相比,训练时间缩短30.2%,预测结果的均方根误差减小64.6%;与基于主成分分析（PCA）进行特征提取的PCARVR预测模型相比,预测结果均方根误差减小42.4%,验证了所提出的预测方法具有模型结构简单、预测精度高、可提供概率式输出的优点。