基于DSP的雷达自整角机励磁信号SPWM的实现研究

雷达测角用自整角机需要400 Hz正弦励磁信号。基于不对称规则采样法,采用高速DSP器件TMS320LF2407A实时计算生成SPWM参数。通过DSP丰富的片内资源,直接输出方向信号和半周SPWM脉冲,实现完整SPWM控制的目的,最终实现了雷达自整角机的励磁。实验表明,用DSP来实现SPWM励磁信号具有精度高、实时性好、结构简单等优点。     

欧洲部分

俄罗斯 俄罗斯将为MiG-AT教练机换装新式发动机,MiG-AT教练机将采用新兴的RD-1700型发动机。目前RD-1700发动机已进入地面测试阶段,MiG-AT教练机将在2001年秋天换装两台RD-1700型发动机,目前MiG-AT教练机装两台04一R20发动机。RD-1700型较04-R20发动机重量更轻、推力更大,效率更佳。MiG-AT可做MiG-29、Su-27与Yak-130等战机的教练机。     

圆草捆缠膜机的设计与研究

本文论述了圆草捆缠绕式青贮的原理，以及发展圆草捆缠膜机的必要性。并结合我国国情，对圆草捆缠膜机进行合理配置及优化设计。     

虚拟环境下民机绕机目视检查优化设计

飞机上的检查目标种类繁多、要求各异,传统绕机检查中存在检查站位不充足、距离远近不清楚、缺少经验的检查人员不易操作等问题。针对以上问题,提出一种三维检测仿真方法,运用可视锥对全部检测目标进行可视性分析,建立以绕机检查中站位点和仰视角度为目标的可视效果模型,引入改进粒子群算法,以空间和时间限制为约束,对时间计算结果进行区分,提出目视检查点和扫视检查点,将站位计算结果引入虚拟仿真平台,利用DELMIA软件对图像检测任务仿真。仿真结果展示了虚拟环境下,检查人员良好的可视效果和检查姿态,全部检查图像清晰可视,检查站位明确,绕机路径易于操作。结论表明,利用智能算法与虚拟维修相结合,可以实现绕机可视检测任务的仿真与优化。     

光场单相机三维流场测试技术

将光场三维成像技术与实验流体力学相结合,实现单相机对空间三维瞬态流场（3D3C）的精确测量,为流体力学实验研究提供了一种全新的测试技术。详细介绍了具有自主知识产权的光场相机硬件系统、基于乘积代数重建技术（MART）的粒子光场图像重构算法以及基于光线追迹的数字光场图像合成算法。利用DNS数字合成图像以及低速射流实验图像,将所发展的光场单相机三维流场测试技术（Light Field Particle Image Velocimetry,LF-PIV）与目前最成熟的三维流场测试技术层析PIV（Tomographic Particle Image Velocimetry,Tomo-PIV）进行对比研究分析。实验结果表明LF-PIV技术完全能达到与Tomo-PIV同等量级的测量精度。

     

基于GRA-IPSO-SVM的航材携行需求预测研究

异地执行飞行任务中航材需求的准确预测是做好携行保障的主要内容之一,为此提出灰色关联度（GRA）与改进的粒子群算法（IPSO）及支持向量机（SVM）相结合的航材预测方法。首先运用GRA 对航材携行需求的影响因素进行分析;其次引入活性因子和非线性惯性系数改进粒子群算法,并通过IPSO 对SVM 参数进行寻优;最后使用优化后的SVM 模型预测航材需求。结果表明：GRA-IPSO-SVM 方法预测结果的均方根误差比PSO-SVM 方法下降0.16,平均绝对百分比误差下降2.18%,且预测时间减少了0.7 s。     

基于动态时间规划和支持向量机的飞机机动动作识别方法

提出了一种对飞机试飞和试验数据中标准机动动作的识别方法,对飞行历史数据中的目标机动动作进行精确地检测提取。先应用动态规划的方法,在海量数据中使用动作模板初步匹配目标数据,再通过支持向量机精确识别目标,最后使用真实的飞行数据对所设计的机动动作识别方法进行了试验。结果表明,基于动态时间规划和支持向量机方法的动作识别结果准确率高、计算速度快,且数据解耦性强,具有很好的工程应用前景。     

基于模糊信息粒化和优化支持向量机的氧化铝陶瓷超声磨削力趋势预测

为实现超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力变化趋势的预测,提出了一种基于模糊信息粒化和支持向量机相结合的方法。首先进行氧化铝陶瓷超声磨削试验,然后利用模糊信息粒化方法对试验获得的磨削力进行粒化处理,并将人工免疫系统算法和粒子群算法进行并联混编构成人工免疫系统粒子群算法(AISPSO),接着建立非线性回归支持向量机预测模型并对模糊粒子进行预测,并通过AISPSO算法优化支持向量机预测模型,最后获得超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力的变化趋势和变化范围。结果表明:该方法可以有效实现超声磨削中磨削力的变化趋势及变化范围预测,且预测未来5组数据变化范围的误差在10%以内,这为通过磨削力变化调整工艺参数以获得更好的加工表面提供了新的思路。     

叶身/端壁融合技术研究

角区流动的现象普遍存在,其中角区流动分离是制约叶轮机性能提升的关键因素。针对抑制或消除角区分离情况,在简要回顾二面角原理的基础上,提出叶身/端壁融合技术(Blended Blade-EndWall,BBEW),指出了其所包含的二面角原理的3种应用方式,并以NASA 67号转子叶片为例,采用数值方法研究了应用第2种方式(即增大过渡曲面最小曲率半径方式)的改型效果。结果表明:采用二面角原理第2种应用方式的BBEW能够有效地减弱或消除高负荷叶片吸力面角区分离,进而明显改善了67号转子叶片性能,因此BBEW是抑制或消除角区分离的有效技术。     

基于PSO-SVR的飞行员工作负荷预测

飞行员工作负荷是影响飞机运行安全的重要因素。开展飞行员工作负荷预测是适航审定过程中,验证驾驶舱设计是否符合适航规章的重要手段。本文针对某型民用飞机设计了模拟飞行试验,用于采集飞行员生理指标数据和国家航空航天局任务负荷指数（National Aeronautics and Space Administration task lood index, NASA-TLX）量表评价数据。以飞行员生理指标数据为输入,NASA-TLX量表主观评价数据为输出,建立了基于粒子群算法优化的支持向量回归机（Particle swarm optimization-support vector regression, PSO-SVR）模型的飞行员工作负荷预测模型。对本文建立的PSO-SVR模型与默认参数的支持向量回归机（Support vector regression, SVR）模型的预测精度进行了对比,针对4个不同场景,预测精度分别提高了7.5%、9.5%、7%和5.8%,结果表明基于PSO-SVR的预测模型得到的飞行员工作负荷预测值精度更高。