提高长线传输数字波形质量的技术措施

从两方面论述数字编码波形在长线上传输的影响因素及其改善措施。通过分析并经实验表明，长线的分布电容影响通常居诸因素之首位。改进长线驱动电路，在一定程度上，可改善其传输波形之质量。另外，可利用长线传输波形的同时，还传输供总线接口电路需要的电源能量，满足总线浮空隔离的要求，有效地抑制了共模干扰。此项技术适用于远距多路串行总线的数据采集系统。     

多功能信号发生器的设计与制作

仪器由AT89C55单片机进行控制,通过键盘、LCD显示模块进行人机对话,完成波形选择、频段选择,频率、幅度输出控制。由MAX038产生正弦波、方波、三角波,其波形选择由单片机进行控制;频段选择由五档组成,可通过旋扭开关完成;频率由单片机输出数据经D/A转换后控制MAX038;幅度由单片机输出数据经D/A转换后改变放大器负反馈深度来实现输出信号幅度的变化。     

波形合成的方向处理

波形合成中方向问题的核心是相位计算。本文作了分析     

宽带相参机载雷达系统的动目标检测性能

详细分析了不存在模糊的瞬时宽带（10％）相参雷达系统在空-地应用和空-空应用中的主要优点和缺点，并通过实际杂波中的目标仿真进行了验证。     

基于数字孪生的智能脉动管控

为提升飞机总装脉动生产线智能化水平,开展了基于数字孪生的智能脉动管控研究。基于数字孪生五维模型理论构建了飞机总装脉动生产线数字孪生应用架构,从反应式计划调度、物流精准配送、智能作业指导、产线健康监视、资源迭代优化配置5个方面开展了技术研究,为复杂产品装配的智能制造应用提供参考。     

基于CNLS-MMD的孪生混合网络四旋翼飞行器故障诊断方法

四旋翼飞行器在众多领域中应用广泛,由于工作环境复杂多变,四旋翼飞行器极易出现结构损伤性故障,给飞行器的安全性带来巨大的挑战,因此开展四旋翼飞行器结构损伤性故障的相关研究对提高四旋翼飞行器可靠性具有重要意义。针对四旋翼飞行器在实际应用中结构损伤性小样本故障数据诊断率低的问题,本文提出了一种在小样本条件下基于卷积神经网络和长短时记忆网络的孪生混合网络（CNLS-MMD）四旋翼飞行器故障诊断方法。首先,设计试验获取四旋翼飞行器多工况结构损伤性飞行数据并对数据进行预处理。其次,建立基于孪生混合网络的故障诊断模型,采用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）构建CNLS混合模型提取数据特征,利用最大均值差异（MMD）衡量样本的相似度,实现对故障标签的预测。最后,选择不同样本数量的训练集训练模型,使用多工况小样本数据集对搭建的模型进行故障测试。结果表明,该故障诊断方法具有较好的诊断性能和泛化能力。     

航空航天薄壁件铣削过程加工状态监测研究进展

对切削加工状态进行精准监测,是实现航空航天薄壁件加工变形控制的重要保障。围绕航空航天薄壁件铣削加工状态监测的最新研究进展进行了评述,详细介绍了建立加工状态监测模型的关键技术与方法,包括加工信息采集处理、特征提取和特征融合。归纳了学者们在薄壁件加工过程中对刀具磨破损、铣削颤振、铣削变形等具体状态监测的研究进展。基于数字孪生技术,构建了面向薄壁件铣削加工状态监测的优化系统。最后,根据现阶段本领域发展状况对薄壁件铣削加工状态监测进行了展望。     

面向工业机器人的数字孪生建模精度补偿方法

针对现有工业机器人智能装备建模感知监测精度缺失,依靠理论参数建模精度低等问题,本文以工业机器人铣削系统为研究对象,构建了高精度光栅尺实时测量机器人关节转角的数字孪生监测系统,避免了齿轮间隙、编码器丢码等关节转角误差对数字孪生建模准确度的影响;根据MD–H运动学建模方法建立了数字孪生驱动模型,采用L–M算法对工业机器人建模参数进行辨识修正,减少了机器人数字孪生模型中几何误差的影响;开发了数字孪生交互系统平台,用以监测、控制物理空间的工业机器人铣削系统的作业运动。利用辨识后的机器人关节参数构建的数字孪生模型,使得工业机器人铣削系统运动点位的建模精度从±1.6905 mm提高到了±0.3304 mm,提高了4.12倍,表明本文针对工业机器人数字孪生建模方法的正确性和建模参数辨识方法对建模精度补偿的可行性。     

航空发动机数字工程初步研究与发展思考

新时代中国社会经济和工业体系的高质量发展,对航空发动机的研制提出更高要求,迫切需要借助数字工程系统化提升产品敏捷研发能力、夯实自主研制基础和提高客户满意度。本文分析了国外数字工程实施现状和发展趋势,结合中国航空发动机行业数字化建设基础,提出了航空发动机数字工程总体技术框架,初步定义了数字工程在航空发动机全生命周期内的应用场景,对航空发动机数字工程建设的关键技术进行了初步识别和分析。在建设实施层面提出了逐步推行先导试点项目、构建数字化生态和文化、统筹算力支撑、加强仿真采信等发展建议。