复杂结构振动的一种超单元简化分析

本文提出了一种建立在常规有限元模型上的超单元分析方法,对复杂结构的振动分析进行降阶简化处理。这种方法是把结构重新以超单元形式划分,在超单元内部采用了简化的动减缩方法;边界上则采用局部位移场重新插值方法,或采用局部刚化的方法。由超单元组装得到的总体矩阵仍具有对称、稀疏等性质,得到的动力学方程仍具有常规形式。这种超单元分析方法不但大大降低了求解模型的阶次,扩大了求解能力,而且易于编程,求解方便。文中还通过摄动分析讨论了内部模态截取准则,以保证求解的有效性和可靠性。数值算例表明,本文方法是很有效的,且具有较高的求解精度。     

高精度微分求积曲梁单元的建立与应用

首先由能量原理导出曲梁弯曲问题的控制微分方程，在此基础上应用微分求积法原理分别给出了曲梁内点和端点的微分求积方程，由此形成曲梁单元的刚度方程，从而建立了微分求积曲梁单元，并给出了曲梁结构刚度方程的边界条件。通过算例分析，得到了微分求积单元法结构离散时应使单元数量少的原则和求解精度与单元长度比基本无关的性质。与有限元方法的结果比较表明，本文导出的曲梁单元是一种具有很高求解精度的单元。》     

基于SAE-SA-1D-CNN-BGRU的涡扇发动机剩余寿命预测

为解决涡扇发动机监测数据维度高和寿命预测准确度低的问题,提出一种基于深度学习的寿命预测方法,开展了利用 神经网络获取涡扇发动机剩余寿命的研究。利用堆叠自编码（SAE）网络从高维传感器数据中提取健康因子（HI）,采用1维卷积神 经网络-双向门控循环单元（1D-CNN-BGRU）方法捕捉HI序列中的空间和时间特征,并引入自注意（SA）机制对捕捉的特征分配 权重,使用全连接层输出涡扇发动机剩余使用寿命（RUL）,以此构建复合神经网络进行面向涡扇发动机高维数据的寿命预测。结 果表明：利用NASA官方网站提供的涡扇发动机寿命试验公开数据集C-MAPSS对该方法进行验证,取得了均方根误差16.22和评 分函数225的结果。证明了基于SAE-SA-1D-CNN-BGRU的寿命预测方法可实现涡扇发动机寿命的有效预测,能为涡扇发动机 维修保障及健康管理提供有效决策支撑。     

航空复合材料纸蜂窝夹芯结构热成型开裂研究

飞机复合材料芳纶纸蜂窝夹芯部件在热压罐成型时处于热-力耦合工况。本文关注热成型过程中可能出现的蜂窝开裂现象,通过试验获得了蜂窝芯的拉、压、剪性能参数和芳纶纸的热性能参数,同时结合有限元分析手段和反演方法,对整体蜂窝夹芯部件的热-力顺序耦合和局部芯子抽真空导致的蜂窝胞元间压强差进行数值模拟。结果表明：成型过程中的热应力不会导致蜂窝胞元间胶层开裂,局部憋气的压差可能导致蜂窝开裂;胶层部分破坏与胶层完全破坏所需的胞元间压强差的差值与胶层初始法向断裂应力正相关;胶层完全破坏所需的胞元间压强差随着受载胞元数量的增多而减小。     

基于排队论的防空部署效率分析

为简化空防对抗中防空部署效率的分析,提出了一种基于排队论的分析方法。将作战过程视为先到先服务的服务系统,在目标持续入侵时目标流作为泊松申请,近、中/远程地空导弹武器集群分别为带失效和有限等待时间的排队系统。在一定的简化条件下建立了两种火力单元部署效率的数学模型。算例表明,该法可描述我方火力单元数、武器系统毁伤能力(服务时间)和空中目标流密度间的关系,能用于评估混编防空武器系统的部署效率,算法简单。     

一种无人直升机地面监控系统仪表的设计

无人机地面航空仪表在地面站人机界面环境中占有重要地位。本文介绍了该航空仪表的设计思想和实现方法。设计中,使用先进的计算机硬件设备和计算机图形动态显示技术,实时、准确地在屏幕上显示仪表的动态数据     

基于VC++5.0的三维图形生成方法

对计算机图形显示中的一个复杂问题－－隐藏线的消隐问题进行了研究。并结合信号分析中信号的三维图形显示问题，阐述了基于来家算法的图形快速消隐处理的三维图形生成方法。在此基础上，巧妙利用ＶＣ＋＋５．０中的库函数，探讨了三维网格图的生成方法，并非常方便地实现了三维图形的拉伸、旋转。仿真实例表明该算法简单易行。     

基于FLASH的固态存储器

介绍了所设计的FLASH固态存储器原理样机的存储模块、CPU模块、数据处理模块等主要组成部分，给出了与非型(NAND)FLASH存储器、数字信号处理器(DSP)等关键器件的工作模式和性能等，并说明了软件功能和无效块管理表数据结构，以及结构设计的特点。相关的系统测试结果表明，所设计的FLASH固态存储器的性能可满足型号的要求。     

机载阵列雷达抑制运动杂波的学习算法

一种称为自适应空时处理器(STP)的线性滤波器是一种相对比较新的方法，它使机载阵列天线雷达目标检测概率达到最大。理论上，全自适应STP可以实时获得最优解(一种维恩滤波器)。但是，实际上全自适应STP也存在一些问题。首先，线性滤波器的加权数可能非常大。其次，单一加权矢量的计算复杂度大约为O(MN)^3。再次，STP为线性滤波器但却工作在非线性不稳定的环境中。这些问题导致采用空时处理器传统技术的实时、最佳处理是现行计算技术内所不及的。为使运动杂波对目标检测的影响最小，本文探讨了人工神经网络和几种学习算法的可应用性。人工神经网络是一种自适应、并行、分布式处理系统，可以实时完成复杂计算。学习算法的机理是为了存储新的信息或变更信息，人工神经网络中的长期存储器要不断更新而又不被破坏。由于学习算法既能在系统的使用期内保留信息又能变更信息，所以对雷达系统的计算要求降到了最低，同时还能适应环境的变化。     

制造单元的定位以及范围和规模问题(制造单元系列之四)

通过首都航天机械公司(以下简称首航公司)在建设制造单元过程中逐渐加深的理解,首先从设备布局和产品物流角度对几种生产组织方式进行了比较,然后在制造单元的定位、范围和规模等方面介绍了一些粗浅认识,希望对新建制造单元的单位有所帮助。