红外可见兼容隐身薄膜的制备与性能

采用多弧离子镀制备了多彩Al/TiNO(掺氮TiO2)薄膜,利用SEM观察了薄膜的表面、断面形貌,并测量了其膜厚.采用XRD研究了薄膜的相结构.利用紫外一可见分光光度计研究了TiNO膜的可见光谱特性,用红外比辐射率测量仪测量了样品的红外发射率.结果表明:在不改变Al箔在8～14 um波段低红外发射率的情况下,实现了其物理着色.所得薄膜为锐钛矿型TiO2结构,薄膜表面平整、致密,结合力较好.TiNO薄膜呈明显柱状生长,薄膜试样表面未出现明显缺陷,薄膜表面致密,柱状颗粒生长完好.TiNO薄膜的沉积速率达120 nm/min.     

基于模型辨识的发动机部件特性修正研究

在发动机的总体性能研究中,发动机部件特性图的准确程度对总体性能计算结果有明显的影响.研究表明,部件特性数据的偏差,尤其是风扇、压气机及涡轮等部件特性的偏差会使发动机总体性能计算结果出现很大的偏差,与实际性能不符.本文采用变分加权最小二乘法对试验数据进行模型辨识分析,充分利用发动机整机测量的试验数据对发动机部件特性进行修正,该修正可反馈各部件实际特性信息,可为各部件分析及完善设计提供参考和依据.     

基于神经网络的MIMO非线性最小相位系统鲁棒自适应控制

 针对一类模型未知的具有不确定性和外部干扰的多输入多输出（MIMO）非线性最小相位系统提出了鲁棒自适应输出反馈跟踪控制方案。用高斯径向基函数（RBF）神经网络逼近对象未知非线性,用高增益观测器估计系统不可测量状态。所设计的鲁棒自适应控制器不仅能使闭环系统稳定,所有状态有界,而且跟踪误差一致最终有界,并保证最终边界足够小。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。     

某锻件试样表面缺陷分析及预防措施

某型飞机起落架300M钢锻件入厂复验时发现存在低倍缺陷。本文对低倍缺陷特征进行了分析,并通过试验验证,确定了缺陷形成的原因,并采取了有效的预防措施。     

振梁加速度计温度误差模型及补偿技术研究

研究了振梁加速度计温度误差建模及补偿问题。分析了振梁加速度计受温度影响的主要因素,应用最小二乘算法得到零偏、标度因数与温度的多项式拟合关系,进而得到振梁加速度计的温度误差模型。利用该误差模型进行温度补偿。结果表明：经过温度建模和补偿,振梁加速度计精度有明显的提高。     

存在观测站位置误差的转发式时差无源定位

无源定位中,由于观测站安放在运动平台等原因造成的观测站位置误差会影响无源定位精度性能。另外到达时间差(简称时差)(TDOA)的转发式测量需要将不同观测站截获到的辐射源信号都转发到同一位置,如主观测站。针对这两个问题,提出了基于约束总体最小二乘(CTLS)的无源定位算法。首先将转发式时差的非线性定位方程转化为不需要中间变量的直接线性方程,再基于CTLS算法依次转化为约束优化问题和无约束优化问题,最后推导给出定位近似闭式解。仿真实验表明在观测站误差较大时,该算法与其他算法相比定位精度性能较好。     

2219铝合金搅拌摩擦焊接头缺陷补焊

对2219铝合金搅拌摩擦焊接头中出现的未焊透和孔洞缺陷进行一次、二次搅拌摩擦补焊实验。结果表明：在合适的补焊工艺参数下,可有效消除接头原有缺陷,获得成形美观,性能良好的接头;随补焊次数的增加,接头软化区域显著增加;含有上述两种缺陷接头一次补焊后拉伸性能显著提高,二次补焊接头相比于一次补焊接头拉伸性能有所降低;含有缺陷的原始接头拉伸时均于缺陷处起裂导致接头塑性较低,补焊后接头都断裂于后退侧热影响区与热机影响区交界处,呈韧性断裂模式。     

一种宽带阵列幅相与互耦误差联合校正算法

宽带数字阵列雷达接收通道中存在随频率变化的幅相误差和互耦误差,会严重影响雷达性能。针对这一问题,提出了一种宽带数字阵列幅相与互耦误差联合校正算法。首先选取通带内多个离散频点,对于每个频点,将幅相误差和互耦误差作为一个整体,采用基于子空间原理的窄带校正算法估计其阵列失真参数,并计算校正矩阵;然后将其组合起来,构成频域离散校正矩阵;最后基于最小二乘准则,设计了宽带有限长脉冲响应(FIR)校正滤波器矩阵。利用该矩阵,可实现通带范围内任意带宽入射信号的校正。计算机仿真实验验证了该算法的有效性。对实测数据的处理结果表明该算法在宽带数字阵列雷达系统中具有实用价值。     

结合不确定度的发动机模型辨识气路诊断

针对航空发动机气路诊断中测量参数个数小于待诊断参数个数的不适定问题,利用了发动机平衡技术,结合非线性的发动机数学模型,并综合考虑了测量参数的不确定度和理论模型部件性能的不确定度,建立了一种结合不确定度的发动机气路故障诊断辨识算法——变分加权最小二乘法,并将该算法应用于某发动机的诊断分析中.结果表明:运用该方法可分析出测量数据和模型计算数据之间的差别,同时,利用所得的故障参数修正量修正原发动机数学模型,使模型计算推力与试验测量推力最大偏差由8.25%减小到1.66%,耗油率最大偏差由6.25%减小到1.50%.