金牌动力的背后——航天六院研制长征火箭发动机纪实

世界权威统计机构的一项研究表明：造成国际航天发射故障的原因,其中高达38.5%是由火箭发动机所引起。然而迄今为止,在中国航天发射的故障率统计中,由发动机引发的故障率却是零。这项记录一直被世人视为世界航天史上的一项奇迹。创造这项奇迹的人,来自陕西西安,来自中国航天科技集团公司第六研究院（以下简称航天六院）,一个被世人誉为“中国航天动力之乡”的地方。[编者按]     

航空发动机可靠性分析技术FMEA／FMECA

故障模式影响分析(Failure Mode Effect Analysis)和故障模式、影响及危害性分析(Failure Mode Effect and Criticality Analysis)是一种可靠性分析技术,在航空发动机的可靠性设计过程中占有重要的地位。本文主要介绍了FMEA/FMECA的分析方法及分析程序,并对目前分析工作中存在的问题,数据来源、评审及用途进行了讨论,从而说明了FMEA/FMECA是由产品的设计人员在可靠性专业人员的协助下完成的,从方案设计开始,边设计边分析,贯穿整个设计过程,才能收到良好的效果。     

雷达数字信息识别系统的理论研究

对雷达数字信息进行识别,识别率高达98.7%.对于摄取的图像通过选取阈值进行二值化,在第一次分割中从背景中提取数字图像信息,第二次分割采用统计投影直方图方法,把单个数字字符图像分割开,将图像大小规范化,提取轮廓,采用方向线素特征提取,通过欧式距离分类器方法进行识别.引入信度函数,对识别结果进行分析,提高了字符识别率.     

涡桨五E发动机空中起动失败原因分析

涡浆五Ｅ发动机在进行适航取证试飞时，进行了发动机燃烧室高空熄火后重新点火的性能试验，出现空中起动不成功，飞机两次单发着陆的情况，本文对试验的现状及数据进行了分析，找出了空中起动失败的原因，并提出了建议和改进措施，供发动机设计单位及今后装机使用参考。     

基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

基于特征的锻件分类及特征有限元法

综合分析锻件后引入特征技术并归纳锻件的形状及变形特点 ,提出了锻件特征概念并给出锻件形状特征的一般定义和构成 ;采用面向对象技术表示特征 ,提出了锻件特征类的概念模式和具体的参数化数据模型 ;针对有限元分析中复杂多变的约束条件和载荷状况两个关键性因素的表达 ,提出特征类的关联思想。在基于特征的锻件分类基础上 ,把锻件变形归纳为“挤”或“压”两种特征元 ,提出了采用基于特征的有限元法 ,并综合自适应FEM、并行FEM、智能型FEM共同求解大型复杂锻件的变形模拟问题。     

一种基于高分辨率距离像自动目标识别新方法

提出了一种基于高分辨率距离像的联合对准与识别新方法。该方法结合功率变换的使用，在利用8米雷达目标实测数据进行的识别实验中，获得了较高的正确识别率。     

NM7000A型下滑天线故障

济南国际机场安装了双向仪表着陆系统。一套为挪威挪玛克NM7000A型，另一套为NM7000B型，下滑设备的天线都为Kathrein天线，设备使用手册里没有关于天线的资料，因此当下滑天线出现故障时，觉得无从下手，经过查找有关材料和咨询，对故障天线进行了维修，步骤如下。[第一段]     

振动试验与分析一体化系统简介

介绍了经多年努力研制出的集试件参数识别，试验控制，振动分析，故障预测与诊断，试验夹具设计及试件修改等功能于一体的振动环境试验与分析一体化系统，并对其中的主要创新点如试验夹具动力学设计，振动台参数识别等功能进行了简要的说明。