机载激光武器自卫防御应用研究与前景分析

对来袭防空战术导弹进行干扰毁伤,实现载机的自卫防御是机载激光武器的重要应用方向之一。本文简要对国外主要防空战术导弹的发展历程、技术特点以及作战能力进行了概述,结合激光作用机理阐述了激光武器对导弹的干扰毁伤特点,在此基础上对机载平台自卫防御激光武器的作战应用能力需求进行了研究,描述并分析了目前机载激光武器发展现状,并对机载自卫激光武器的影响与挑战进行了综合评估分析。     

基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析

提出了一种基于支持向量机的航空发动机滑油金属含量预测方法。详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础,并给出了运用支持向量回归进行多步预测的一般公式,提出了用最终预报误差(FPE)准则优化选取嵌入维数。与传统的AR预测模型相比,支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力。经过数值仿真得出自回归(AR)模型仅适合于短期预测;支持向量机预测推广能力强、具有较强的鲁棒性和容错性,对较长区间预测仍具有较好的效果。最后,将其应用于某型发动机滑油的铁金属含量预测,取得了较好的效果。      

韩国现代重工将建造韩国首个火箭发射台

2007年2月26日，世界最大的造船企业韩国现代重工宣布赢得一份合同，2008年前在韩国全罗南道Naro航天中心建造一座火箭发射平台。现代重工将建造地面和地下平台、设备、燃料加注系统和控制室。该发射平台能够容纳2枚火箭，将与俄方专家共同设计。韩国官员认为建造发射台最重要之处在于韩国将掌握火箭发射知识。目前，韩国主要依靠俄罗斯技术。如果韩国2008年成功从Naro航天中心发射卫星，它将成为第9个具备太空发射能力的国家。Naro航天中心的建设工作从2000年开始，耗资约2．85亿美元，目前已完成90％的建设工作。该航天中心将成为世界上第26个发射基地。     

基于云平台的电机设备远程运维系统设计

针对电机设备远程运维需求,在分析电机设备远程运维优势的基础上,设计了基于云平台的电机设备远程运维系统。对远程运维系统的架构和主要功能进行了详细阐述。电机设备远程运维系统可降低设备售后成本、提高售后服务质量,进而改进设备质量;同时也可降低用户停机、维修时间,极大地提高用户生产效率。     

改进BA优化的MKSVDD航空发动机工作状态识别

为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法（CRBA）优化的多核支持向量数据描述（CRBA-MKSVDD）智能识别方法。研究了多核支持向量数据描述（MKSVDD）改进策略,引入混沌脉冲发射率提高了蝙蝠算法（BA）的收敛速度和收敛精度,得到了CRBA;通过CRBA优化MKSVDD的惩罚因子和核参数,同时对飞参数据进行了特征提取;基于特征飞参数据训练了CRBA-MKSVDD分类器,并对某型发动机一个飞行架次的工作状态进行了识别。结果表明,该方法识别准确率达到97.547 9%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。      

基于UG、Workbench平台航空发动机多盘转子结构自动优化方法

目前对航空发动机转子优化设计多限于单盘优化,且优化需要借助人工调整再优化。基于航空发动机转子优化设计常用软件平台数据交流方便和减少人工调整的考虑,提出了基于UG、Workbench平台航空发动机多盘转子结构自动优化方法。首先基于UG平台,对多盘转子结构进行参数化几何造型,借助生成的标准化模板,便于减少建模工作量及对同类盘的优化。然后基于Workbench平台,借助脚本语言（APDL、Python）二次开发完成对多盘转子结构状态变量提取,及自动优化流程控制。算例结果表明,在满足几何、强度要求条件下,优化后多盘转子结构质量减少了33%,应力分布更为均匀,且验证该方法具有良好的稳定性及精度。      

基于鲁棒H_∞控制策略的Hexapod平台低频微振动隔离设计

文章采用一种基于混合灵敏度的鲁棒H_∞控制策略来提高音圈电机驱动的柔性Hexapod平台隔振系统的低频特性;并利用一种基于非光滑优化算法的定结构解算方法快速求解得到低阶稳定的控制器,以解决传统解算方法中高阶复杂控制器难以实现的问题。通过仿真与试验进行频域和时域的验证分析,结果表明:所提出的振动隔离控制策略有效地降低了系统频响曲线的转折频率,提高了低频段的振动衰减率,使柔性Hexapod平台隔振系统的低频隔振效果显著提高。     

航天器单层板结构弹道极限的支持向量机预测模型

提出了一种基于非线性不可分支持向量机（SVM）方法的航天器单层板结构弹道极限预测模型。利用实验数据对SVM进行训练,建立穿透点和未穿透点的分隔面,进而预测新结构弹道极限特性。SVM的训练问题是以实验点分类正确性为约束,预测置信度最大化为目标的二次规划问题,用Lagrange对偶方法有效求解了该训练问题,并通过附加Lagrange乘子的上限约束处理不可分数据集。引入二次核函数将线性SVM推广到非线性,有效实现了实验点的分类。利用超高速碰撞实验数据对SVM弹道极限预测模型进行了验证,计算对比表明SVM方法有效预测了弹道极限,并且精度高于NASA JSC单层板弹道极限方程。对分离面方程分离变量,建立了基于SVM的弹道极限方程显式表达式。