基于BP网络信息融合技术的电路板故障诊断

对基于BP神经网络的信息融合故障诊断技术进行了研究,将信息融合技术应用到某型反舰导弹俯仰综合放大器电路板的故障诊断中,并利用改进的BP神经网络进行数据融合,得到了较为理想的结果.研究表明,该方法能够较好地解决电路板元件故障诊断的不确定性问题.     

基于纵向滤波的星敏感器低频误差在线估计

多敏感器数据融合是获得更高精度姿态测量的有效方法,敏感器数据融合前必须先修正低频误差。首先,介绍了星敏感器低频误差（LFE）的产生机理及对其在线估计的必要性。其次,针对传统算法的不足,提出了基于纵向滤波的低频误差在线估计算法,该算法将传统低频误差估计问题转化为若干个常值误差估计问题,提高了估计精度。最后,给出了该算法具体实施方式,说明相关参数物理意义及选取原则。通过理论分析及仿真,算法误差可忽略不计。通过在轨数据仿真,星敏感器轨道周期低频误差可被消除。     

基于卷积稀疏表示的图像融合方法

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。     

多机构比对融合的分布式InSAR编队星间基线确定

星间基线高精度确定是分布式干涉合成孔径雷达（InSAR）系统完成科学任务的重要保证,受星载全球定位系统（GPS）接收机连续跟踪弧段短、个别弧段共视GPS卫星个数少或模糊度固定成功率低、频繁轨道机动等因素影响,分布式InSAR高精度基线确定仍有不可靠的风险。通过多机构产品互比来识别基线精度较差的时间段,降低不可靠风险,并通过多机构产品融合进一步提高基线精度。选用重力反演与气候实验（GRACE）卫星数据进行实验,国防科技大学（NDT）和西安测绘研究所（CHS）采用不同的基线处理软件和简化动力学策略,保证了各自的基线产品具有一定的独立性。实验表明,多机构互比对可以有效识别基线精度较差的时间段,NDT和CHS的基线产品之间具有很好的一致性,互比对残差的均方根（RMS）在R、T、N方向分别为0.7、0.9、0.7 mm,二者之间没发现明显系统偏差,大约97.86%的基线三维互比对残差量级在2 mm以内。两个机构基线产品融合后发现可进一步降低基线产品中的随机波动误差,K/Ka波段测距（KBR）系统校核结果表明融合基线产品精度较NDT基线产品提高8.97%,较CHS基线产品提高29.21%。     

翼身融合运输机分布式电推进系统设计及油耗评估

针对翼身融合运输机开展了分布式电推进系统的总体设计与油耗评估。通过数值计算完成了70t载质量翼身融合飞机的气动设计与优化。在巡航马赫数为0.80和10km高度的设计点,最大升阻比达到了24。通过求解积分边界层方程组,完成了电推进系统的总体设计。电推进系统包含10个推进风扇,风扇直径为1.45m,压比为1.35,巡航功率为2.94MW。建立了考虑燃烧过程的发动机一维性能模型,对发动机油耗进行了评估,获得了不同发动机循环参数下燃油消耗。建模结果表明,基于翼身融合布局和分布式电推进技术,可使运输机的油耗较C-17节省近50%。      

反推装置对翼身融合分布式推进系统气动性能影响数值模拟

为了研究新型反推装置对翼身融合分布式推进系统气动性能的影响,将机身简化为二维模型,利用数值模拟的手段来研究攻角、反推开度,以及风扇打开或关闭对飞行参数的影响,为翼身融合分布式推进系统的反推装置设计提供初步的意见和建议。结果显示:反推闭合和风扇打开之后该机型的升力系数和俯仰力矩系数都会有较大增加;随着反推开度的增加,升力系数和俯仰力矩系数也随之增加;来流攻角对翼身融合分布式推进系统的气动性能也有较大影响。      

精密所线激光双测头测量技术取得突破

近期,航空工业精密所依托“机器人智能磨削单元技术”,“高涡静子外环半径和轮廓测量”等项目,针对线激光测头特性,多测头组合同步的测量方法开展试验,并在线激光双测头空间位姿标定技术与数据融合技术方面取得突破。通过对标准圆棒和叶片样件的测量对比,验证了该项技术的有效性,精度达20微米,效率比点激光扫描方式提高90%,实现了使用线激光双测头对工件曲面开展高效测量。该技术应用广泛,可用于精锻叶片进排气边轮廓的高效测量,是叶片自适应硬磨削的数据来源和基础。     

基于D-S证据理论的发动机部件性能降级量化融合研究

针对多方法计算所得发动机部件性能降级无法直接应用Dempster-Shafer(D-S)证据理论融合的问题,提出一种实现降级参数量化融合的方法。以一段时间内计算结果作为样本,融合性能模型输出结果和神经网络输出结果,通过划分区间统计样本落入区间的频率构造基本概率赋值(BPA),从而实现性能降级的量化融合。对比了独立区间划分法和嵌套区间划分法两种BPA构造方法的融合结果,得出了嵌套区间划分法构造BPA具有更适合量化融合的主要结论。     

翼身融合布局客机总体参数分析与优化

在翼身融合布局客机总体设计阶段,为评估设计方案的总体性能,建立了翼身融合布局客机总体参数综合分析与优化平台,该平台以翼身融合布局客机的几何参数为输入,完成动力、几何、重量、气动、性能和经济性等模块分析,并以此为基础建立优化设计模型。为快速评估设计方案的性能及优化设计效果,动力分析模块采用了部件级分析模型,重量分析模块采用半经验估算方法,气动分析模块采用面元法结合工程估算方法,性能分析模块采用简化运动学方法,优化模型采用可并行计算的子集模拟优化算法。以某555座级翼身融合布局客机方案为例,应用开发的分析与优化平台,完成了总体参数分析,结果表明分析模型合理。在此方案的基础上,以客机的外形参数和发动机海平面最大推力为设计变量,分别建立了以最大起飞重量最小为目标的单目标优化,以及同时以直接使用成本和进场速度最小为目标的多目标优化,单目标优化结果最大起飞重量降低了约7.17%,多目标优化结果表明直接使用成本降低8.77%的同时进场速度会增加3.32%。     

翼身融合布局低速验证机前缘缝翼设计

翼身融合布局是未来民机最有可能实现的非常规布局形式,其气动布局方案的验证通常采用缩比模型飞行试验的方式进行。以某翼身融合布局低速验证机为研究对象,以数值计算方法为基础,分析了其在飞行试验中存在的纵向和横向不稳定现象,提出了改善的方案——增加前缘缝翼。对此验证机进行前缘缝翼的气动布局设计、典型翼型的二维前缘缝翼设计和机翼三维前缘缝翼的气动设计,利用数值计算方法对设计结果进行纵向和横向分析。结果显示,所设计的前缘缝翼可以明显地增大验证机的失速迎角,改善其纵向力矩特性和横向特性。