基于寿命包线的飞机典型搭接结构腐蚀疲劳寿命预测

针对飞机在腐蚀环境下服役的寿命预测问题，开展了某型飞机机身壁板搭接结构的腐蚀-疲劳交替试验。基于试验结果和飞机结构寿命包线理论体系，建立了该型飞机机身壁板搭接结构在不同服役地区、不同飞行强度下的寿命包线，并基于寿命包线对其剩余寿命进行了预测。通过开展验证试验，将试验结果与计算结果进行对比，发现预测误差为17.4%。说明结构寿命包线是飞机典型搭接结构寿命预测的有力工具，其预测结果是飞机服役过程中检修周期及寿命管理的一项重要参考依据。     

单级轴流压气机纯音噪声实验与数值分析

为了探索转/静干涉纯音噪声与静子前缘上洗速度之间的对应关系，使用已发展的风扇纯音噪声混合预测方法对一台单级、低速压气机实验台（TA36）节流过程中的转/静干涉纯音噪声进行了预测，并与实验结果进行了对比验证。为了准确获取作为转/静干涉纯音噪声声源的静子叶片表面非定常压力脉动，首先比较了不同计算网格与时间步长设置对叶片表面非定常压力脉动计算的影响。随后，比较了静子叶片来流上洗速度和纯音噪声随质量流量的变化规律。研究表明：设计转速下，静子前缘70%、80%以及90%叶高的3阶叶片通过频率处的上洗速度幅值随质量流量的变化规律与混合预测方法估计的进气管道壁面声压级的变化趋势一致，并且与实验测量值的变化规律也保持了良好的一致性。此外，管道外远场声压级指向性的结果也表明：该实验台远场声辐射具有明显的指向性，并且不会随着节流过程产生明显的变化。     

浅谈水洗发动机对大修成本的影响

通过对深圳航空公司CFM56-7B发动机水洗方法改进前后的发动机进厂大修数据进行比较,主要分析HPT导向器报废率的变化,说明改进的发动机水洗方式对于延长发动机在翼时间、降低HPT导向器报废率、节约大修成本起到良好促进作用。     

基于访问数据模式的Cache缺失预测模型

为缓解SMT上线程对Cache的争用，提出了基于访问数据模式的Cache缺失预测模型ADM。使用模型对线程访存轨迹进行分析和计算，以两个线程在下一个时间片的访存地址信息作为模型的输入，预测Cache缺失情况并以此作为线程间Cache争用指标。 ADM实现了针对共享数据访问和私有数据访问两种模式的缺失计算方法，对比分析表明，ADM加入了对共享数据情况的分析过程，分别计算针对不同模式访存序列，结果更为精确，仿真试验表明，Cache缺失预测模型结果与目前同类模型的预测结果相比，误差分布在合理的范围内，当两个访存序列中有较多共享数据时，使用SMM方法计算结果将更为准确，证明了对访问模式进行划分的必要性。     

航天器设计如何降低成本

降低成本已成为国际航天界越来越重视的挑战之一,来自私营宇航公司的成本竞争不容忽视。美国航天专家约翰·斯崔克兰曾指出,太空探索公司降低发射费用的主要技术手段有三个方面,1)降低制造成本;2)降低运行费用(具有时效性的操作设计和降低发射的人力成本);3)实现高效性能的飞行。尽管太空探索公司来自美国,但美国航天界仍然孜孜不倦地探讨如何降低成本,以至于将一年一度的"重塑空间"会议2015年的会议主题确定为"显著地降低空间任务的费用",并且指出,在当前经济形势下,创造低成本、快速响应的系统,具备迅速、经济和可靠地进入空间的能力,显得比以往任何时刻都要重要。     

航空发动机大修工艺数字化技术研究

为了满足新一代航空发动机的大修需求,完善大修线信息化建设构架,提升大修线工艺管理水平及技术手段,需要建立满足大修线要求的工艺管理平台。本文介绍了PDM系统在航空发动机大修工艺中的研究和应用情况。     

政策

美国国防预算未来十年可能面临削减 在华盛顿计划削减2．4万亿赤字的大背景下，美国未来十年的国防费可能会削减10％。在8月初国会通过、总统签字成为法律的2011预算控制法案中，那些进展不利的大型项目可能成为削减数量、控制成本的主要目标，最为显眼的是洛克希德·马丁联合攻击战斗机、洛马奥斯图船厂的濒海战斗舰和贝尔/波音的V-22倾旋翼飞机项目。     

基于时空轨迹信息的目标行为模式在线分类方法

在预警监视领域，及时地预测目标行为模式对于态势认知至关重要。首先，针对当前大多数目标行为分类器实时性不强、对离群轨迹不敏感等问题，提出了带有离群检测的归纳式一致性多类预测器（ICMP）。其次，针对目标行为分类算法仅考虑目标的空间位置信息，而忽略航向和速度信息的问题，基于轨迹的时间和空间2个维度的信息提出了时空Hausdorff距离（STHD），从而可以有效区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。然后，基于定向时空Hausdorff距离和K最近邻思想构造了定向时空Hausdorff最近邻不一致性度量函数（DSHNN-NCM）；在此基础上，提出了带有离群检测的序贯时空Hausdorff最近邻归纳式一致性多类预测器（SSHNN-ICMP），能够在预警监视场景下对目标频繁出现的行为进行在线学习和分类。最后，分别在仿真军事场景和真实民用场景中进行实验分析，结果表明本文算法具备较好的准确性和实时性，在预警监视任务中有良好的应用前景。