航空发动机多变量自学习模糊解耦控制

提出了一种自学习模糊解耦控制器，将多变量模糊解耦控制和模型参考自学习控制结合起来，利用模糊逆模型在线产生和修正模糊解耦控制系统的规则库。并研究了它在航空发动机上的应用，取得了较好的控制效果。     

世界各国发射的宇宙飞行器统计：（1988年7月1日—12月31日）

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基面变换中斜向旋转量的计算

一、引言基面变换是在平面度评定时对其误差测量数据的处理过程。基面变换的基本原理是将基准平面作适当平移或旋转,使被测表面测量数据相对于变换后的基准平面的位置符合最小条件,求得符合最小条件原则的平面度误差值。基面变换的方式有基面平移和基面旋转两种。基面平移时只使各被测点测量数据增加或减少相同的量,不改变包容平面与被测表面的接触状况;而基面旋转(如图1所示),不仅改变了各被测点原有的数值(h_1增大为h＇_1,即h＇_1=h_1+Q_1;h_2减小为h＇_2,即h＇_2=h_2-Q_2),同时也改变了被测面原有平面度误差大小(即平面度误差从f=h_1-h_1变为     

基于MHSA和C- BiGRU的航班延误预测研究

针对普通神经网络预测人为因素造成的航班延误能力不足的问题,提出了一种基于多头自注意力机制和卷积双向门控循环单元的预测模型(MHSA-C-BiGRU)对航班延误问题进行研究。模型采用卷积双向门控循环单元(C-BiGRU)提取局部信息和上下游数据的时序信息,利用多头自注意力机制(MHSA)的并行能力从不同位置提取数据内部之间的特征,强化重要信息的权值,使模型聚焦到对当前任务更重要的信息,从而增强模型分析人为因素造成的航班延误的能力。研究使用2018年上海浦东机场的航班数据和气象数据。结果表明,预测模型相对于基础模型的预测准确率提高了4.4%,各项宏平均值有8%的提高,各项权重平均值有5%的提高。     

X频段微波中功率量热技术研究

量热计与微量热计作为微波功率测量标准的实现形式被广泛采用。量热计法对测量环境的温度,测量功率电平幅度的稳定度,测量时间,测量设备的时间稳定系数等因素均有非常高的要求。在微波小功率的测量中,以上条件比较容易满足。但在微波中功率量热计法的测量中,量热体温升明显,环境温度不宜稳定,放大器输出幅度抖动等种种因素都会影响到测量结果的准确度。通过针对中功率量热技术研究中遇到的常见问题进行解决,得到了比较理想的实验结果,并利用现有的中功率标准对所设计的量热体进行了直流/微波功率替代效率测量,具有一定的参考价值。     

布雷顿、逆布雷顿循环组成的联合循环(火用)分析

利用热力学第二定律分析了布雷顿、逆布雷顿循环组成的联合循环,得出了联合循环各部分的（火用）损失及系统的（火用）效率表达式,确定了循环中（火用）损失最大的位置,并由数值计算分析了各种参数对联合循环（火用）效率和其他特性的影响.     

基于循环参数分析的涡轮基组合动力系统用高速涡轮发动机构型方案

在涡轮基组合动力系统的使用场景中,高速涡轮发动机为了实现起飞、跨声速、模态转换等状态下的性能指标,需要扩展使用速域范围,兼顾多状态推力性能,对于发动机构型和循环参数选取提出了特殊的要求。开展基于循环参数分析的高速涡轮发动机构型方案设计,通过分析高速涡轮发动机在不同速域下的使用需求,明确发动机的技术特征,并从性能、结构、技术发展趋势等多角度对高速涡轮发动机构型进行分析,针对双转子涡扇构型的高速涡轮发动机开展循环参数分析,明确压比、涵道比和涡轮前温度对发动机不同工况性能的影响。结果表明：变循环是高速涡轮发动机的理想构型方案。现阶段应基于双转子涡扇构型逐步集成变循环特征部件,并通过合理的循环参数匹配,实现高低速性能的兼顾。     

航空发动机振动环境谱统计归纳方法及振动试验台复现

为满足航空发动机及机载产品研制过程贴近使用环境的振动考核试验需求,需根据发动机实测振动数据给出振动考核试验所需的输入谱图。依据GJB/Z 126-99中给出的环境测量数据归纳方法,建立了发动机实测振动环境谱统计归纳方法并通过程序实现。利用发动机多架次实测试飞振动数据统计归纳得到发动机测点位置的振动实测谱。基于能量等效及信号频域特征分布一致原则,将归纳得到的实测谱转化为可用于振动台输入的振动环境谱,并在振动台上进行了振动信号的复现试验。结果表明：振动台输出信号与发动机实测振动信号频域分布特征一致,在统计频率带宽范围内振动总量最大相差5.7%,证明了转化方法是合理的,为航空发动机机载设备贴近使用环境的振动考核试验方法提供了真实的输入谱图。     

中心传动锥齿轮齿面损伤故障分析

针对某型航空发动机中心传动锥齿轮齿面损伤故障,按逻辑关系绘制了锥齿轮故障树,列举了产生故障的可能原因,分析结果表明主动锥齿轮轴承座与附件机匣安装孔规定的过盈量小是故障产生的主要原因,并提出了改进措施。     

一种基于循环阈值的海上固定目标清洗方法

针对海上电磁环境复杂、数据量巨大等问题,在进行态势分析时,将目标海域内对态势分析影响较小的固定目标进行清洗,可有效缩短数据处理的时间、降低复杂度,提高态势分析的效率和直观性。现有的固定目标清洗方法鲁棒性较低,不能排除异常跳变数据的干扰,对数据集中信息的准确性要求较高,不适用于海上复杂环境的数据处理。因此,文章提出了一种基于循环阈值的海上固定目标清洗方法,并在仿真军事场景上进行了实验分析,所提方法通过循环阈值过程能够排除自然因素、量测误差和异常跳变数据的干扰,有效检测出样本数据集中的固定目标。