基于在线学习的数控加工刀具寿命动态预测方法

预测刀具寿命对保证零件质量和控制加工成本意义重大,但刀具磨损过程复杂多变,刀具剩余寿命受工况影响难以准确预测。针对以上问题,提出了一种基于在线学习的刀具寿命动态预测方法,以长短时记忆网络为基础模型,融合在线学习模块,使得模型能够在加工过程中自动更新参数,实现变工况下刀具寿命的精确预测。进行了铣削加工试验,结果表明,刀具寿命动态预测方法可以有效提升刀具寿命预测精度。     

小推力高室压NTO/MMH火箭发动机实验系统管路流阻特性实验

为研究小推力高室压NTO/MMH(四氧化二氮/甲基肼)火箭发动机实验系统管路流阻特性,对管路流阻理论、冷流实验及点火实验进行对比分析研究.通过管路介质流动能量损失计算,建立NTO/MMH管路流阻特性理论模型.开展无水乙醇冷流实验及NTO/MMH小推力高室压火箭发动机点火实验,以最小二乘法确定流阻特性实验拟合公式.与冷流实验结果相比,无水乙醇流量分别为0.10~0.40kg/s,0.09~0.36kg/s时,NTO/MMH管路理论流阻平均误差分别为5.42%,3.67%;与点火实验结果相比,真实推进剂流量分别为0.39~0.47kg/s,0.26~0.31kg/s时,NTO/MMH管路理论流阻平均误差分别为2.44%,2.47%,基于冷流实验预测的流阻平均误差分别为5.74%,3.46%,NTO流量为0.47~0.51kg/s(不含0.47kg/s)时,管路理论与冷流实验预测的流阻平均误差分别为16.56%,9.73%.实验与分析结果可应用于小推力高室压NTO/MMH发动机点火实验,并为实验系统设计提供必要支持.      

基于深度学习的航空器异常飞行状态识别

飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。     

二冲程点燃式直喷重油发动机小负荷试验

利用燃用轻柴油的二冲程点燃式空气辅助缸内直喷发动机,进行了转速为3000r/min、节气门开度为10%与20%下的小负荷试验,研究了点火及喷油参数对发动机性能的影响。试验结果表明:当节气门开度较小时,采用上止点前30°~40°点火提前角,饱和点火能量,稀混合气（过量空气系数大于1.1）及适度提前混合物喷射结束时刻的策略能够充分改善发动机动力性和经济性。随着负荷增大,点火能量影响程度减小,采用适度推迟点火提前角,偏浓混合气（过量空气系数小于1.0）及提前喷射结束时刻策略,增加燃油蒸发时间来充分发挥发动机动力性能,而采用饱和点火能量,偏稀混合气（过量空气系数大于1.15）能够大幅度改善发动机经济性及HC/CO排放。      

三维超声速不等密度平面混合层的小激波形成与演变

基于大涡模拟方法与高精度混合格式,对两种密度比(1.0与0.138)条件下的高对流马赫数(Mac=1.1)三维空间发展超声速平面混合层进行了数值模拟。数值结果清晰描述了扰动激励下超声速平面混合层的演变过程,讨论了三维混合层中小激波的结构及其形成过程。分析了混合层两侧密度变化对混合层失稳及小激波形成的影响,发现当上、下层密度不等时,混合层失稳加速,小激波强度减弱,而密度较低侧的小激波会更弱。     

深度自编码观测器飞机操纵面快速故障诊断

为了避免扩展多模型自适应估计故障诊断方法中的雅克比矩阵计算,解决飞机精确模型难以获得的问题,降低在线故障诊断的计算量,提出了一种基于深度自编码观测器的飞机操纵面快速故障诊断方法.基于离线训练、在线估计的思想,采用量测的飞行数据训练得到不同故障下的飞机模型,代替扩展多模型自适应估计方法的卡尔曼滤波器进行状态估计;基于基础自编码器的隐层节点数选取经验公式,推导了两种深度自编码器的隐层节点数选取的递推公式.仿真结果表明,该方法无需精确的飞机模型,故障诊断速度快、精度高.     

小功率氮电弧推力器的性能

采用自然辐射冷却结构的小功率电弧推力器,实现了以氮气为推进剂的长时间稳定运行。采用间接测力方法得到推力,利用铜镜反射法拍摄喉道处的放电状态,结合测量的弧电压、弧电流和气流量数据以及导出的比冲和推力效率,对推力器运行性能和放电特性进行了研究。结果显示:在气流量为100~700mL/min,输入功率为35~55W的条件下,最大推力约为24mN,最大比冲接近175s,当弧电流为80~120mA范围内变化时,弧电压变化范围为420~520V,并且弧电压随气流量的增加呈现出先下降后上升的趋势。      

航空发动机进口动态温度场测试耙设计

针对航空发动机进气动态温度场测试需求,提出了1种基于细丝热电偶直接测量的动态温度场测试方法。在国内首次采用浮动连接结构设计了1种发动机进口流场测试耙,并完成测试耙结构强度计算。利用细丝搭接的方法设计了1种小惯性热电偶,对偶丝静态标定结果显示,小惯性热电偶满足I级精度要求。该热电偶在某型发动机试验中应用的结果表明,其设计满足发动机测试要求。     

机器学习在流动控制领域的应用及发展趋势

流动控制作为流体力学中的重要跨学科领域,一直是科学研究和工程应用关注的焦点之一。由于流动系统具有强非线性等复杂特征,对流动的控制尤其是闭环控制,一直颇富挑战性。近年来机器学习的迅速发展为许多学科带来了新的方法、新的视角和新的观点,对于流动控制领域亦是如此。通过回顾现阶段三类基于机器学习的流动控制方法,为主动流动控制领域的研究者展示机器学习在流动控制中应用的整体概况,进而勾勒出本领域的发展趋势。     

通信信号调制识别综述

随着频谱信息资源愈发紧张,信号的调制处理方式也愈发多样化.由于通信信号的调制识别广泛应用于民用和军用领域,所以,对调制方式进行识别的研究具有极其重要的意义与战术价值.首先,根据大量文献,对基于最大似然函数和特征提取的经典调制识别方法进行了系统地梳理;其次,从常用数据集、深度神经网络结构和现有识别算法等方面,着重介绍了深...