航天服关节力矩的数学模型

航天服关节力矩特性的数学表述是预测航天员出舱(EVA)作业强度、评估航天员疲劳度、规划EVA活动路径的重要基础。首先,分析了关节力矩的特性,提出建立数学模型的要求,阐述了Jiles-Atherton磁滞模型原理,以及磁滞模型与关节力矩特性的相合性。其次,利用模拟退火算法的思想对遗传算法进行了改进,并基于MATLAB软件实现。最终,对EVA航天服腕关节和肩关节力矩进行仿真,得到关节力矩在特定活动角度下的数学模型。仿真结果表明,针对关节力矩迟滞特性所得的关节力矩数学模型,能够更准确地描述关节活动力矩特性,计算所得模型可以更便捷地用于航天服工效学等相关研究领域。     

旅游者号超轻型飞机的数学模型与计算机绘图

超轻型飞机AD100是我院自行设计的我国第一架鸭式布局旅游机。它由机身、主翼、中翼、前翼、翼尖小翼、起落架以及发动机等部件组成。飞机各个部件的轴测图或各部件组合轴测图以及全机外形图,可在IBM4341计算机上利用双三次B一样条曲面和改进的双主次Coons曲面算法,在TEK618上显示和在TEK4662绘图仪上绘制。本程序可在绘制中随意改变三维空间角度,並能绘制出飞机某部件及其切面图,以便于加工样板和绘制模线。     

截尾数据异方差回归分析

提出截尾数据异方差回归分析方法,将传统的只适用于同方差和完全数据的回归分析推广到异方差和截尾数据的情况。文中建立了异方差回归方程,给出回归系数和标准差的最佳无偏整体估计及其协方差矩阵。详细讨论了正态分布、极值分布、威布尔分布情况下的线性异方差回归分析,给出其回归曲线和百分位值的置信限。对于异方差问题目前工程上只能采用成组试验方法,因此试验量很大;本文方法与之相比则能很好地解决这一问题,在试样数相同的条件下具有更高的精度,而在精度相同的情况下,可以节省大量试样。      

不完全数据整体估计方法

提出一种不完全数据整体估计方法,给出整体参数的最佳线性无偏估计量及其协方差矩阵,将传统的只适用于完全数据的回归分析推广到工程中常见的不完全数据的情况。文中针对位置-尺度分布族的不完全数据整体估计方法进行了详细讨论。该方法可以将不同条件下的试验数据作为一个整体进行统计推断,因此,对一种条件下只有一个失效数据的情况也能进行分析。与传统方法相比,具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可以节省大量试样。      

基于混合粒子群算法的航空发动机数学模型解法

以双转子混合排气涡扇发动机为研究对象,研究了粒子群算法(PSO)应用于航空发动机性能仿真时,控制参数对模型收敛性的影响,并结合N+1点残量法的优点,提出了在模型不收敛点采用粒子群算法与N+1点残量法交替计算的混合算法。理论分析与数值仿真结果表明,该算法既保持了N+1点残量法的高效率、高精度计算,又继承了粒子群算法大范围收敛的优点,可实现模型大范围、高效率、高精度收敛。     

基于线性回归法的飞机轮胎消耗规律预测

利用R语言统计分析软件,基于线性回归分析方法,对飞机轮胎的消耗规律进行了分析预测研究,分析了飞机架数,飞行小时和飞行起落3个主要因素与飞机轮胎消耗的关系,构建了多元线性回归分析模型,运用p值检验法对模型进行了显著性检验,并对回归分析结果进行了回归诊断,分析结果与实际情况相符,实践证明方法可行。     

基于P-ε-N曲线整体推断的涡轮盘寿命可靠性分析

疲劳寿命符合对数正态分布,并且对数寿命的标准差随弹性应变幅和塑性应变幅的减小而增大。采用基于异方差回归分析的整体推断方法在现有低循环疲劳试验数据的基础上,得到了航空发动机涡轮盘材料GH4133在温度250℃下的P-ε-N曲线;利用P--εN曲线对某涡轮盘进行低循环疲劳寿命可靠性分析,得到置信度0.95,可靠度0.998 7的轮盘寿命为1 866次循环,合683飞行小时,与涡轮盘疲劳试验分析得到的技术寿命接近。整体推断得到的P-ε-N曲线精度较高,利用P-ε-N曲线进行轮盘寿命可靠性设计分析具有计算简便、节约试验成本的优点。     

基于流动相似理论的涡扇发动机起动过程分析

针对我国涡扇发动机存在的起动不可靠和起动困难的问题,提出了一种发动机理想起动过程的思想.结合地面起动的不同阶段,利用流动相似理论对涡扇发动机的理想起动过程进行了深入分析,得出了理想起动过程应满足的条件.所给出的分析结果对于指导起动系统的设计、开展各种大气条件下的起动性能优化研究具有一定的参考价值.     

基于支持向量回归与多核集成的红外成像导引头抗干扰性能评估方法

面对着日益复杂的对抗环境,红外成像导引头的抗干扰性能需要不断提高。如何全面、客观、准确地对红外成像导引头的抗干扰性能进行评估,是一项急需解决的难题。针对传统基于支持向量机的评估方法中单核学习能力的不足,提出了一种基于支持向量回归与多核集成的评估方法,该方法在抗干扰评估指标体系下得到了综合的抗干扰性能值,为红外成像导引头抗干扰性能评估提供了新的思路。该方法能够训练多个支持向量回归机并融合多个核函数的优势,充分利用了特征的多样性,进一步降低了回归误差。实验结果表明:该算法能够实现高效可靠的红外成像导引头抗干扰性能评估。     

航空发动机部件性能参数融合预测

为了改善目前单独采用基于模型和数据驱动的部件健康参数预测精度,提高数据驱动方法的故障诊断的泛化能力,提出一种自调整决策融合机制,对航空发动机部件性能蜕化在连续蜕化空间进行融合诊断。传感器测量值同时输入到机载自适应模型和数据驱动的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和自适应遗传算法优化的支持向量回归机(AGA-SVR)对主要部件性能进行预测,再利用自调整决策权重的量子粒子群寻优(QPSO)进行决策级融合诊断。以某型涡扇发动机为对象进行气路部件蜕化的仿真研究表明,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度。