飞机功能繁捷性尺度计算研究

简要介绍战斗机功能敏捷性尺度即空战周期时间，动态速度转弯图，相对能量状态及其计算方法；给出了这些指标在战斗机空战时的作用；并以某型飞机为例，进行了具体的计算和分析。结果表明，完整反映某飞机的敏捷性必须用功能敏捷性的几个尺度综合衡量。     

子午扩张流道中叶片积叠线形式对损失的影响

采用全三维粘性流N－S方程程序，对具有大扩张角中间机匣的某型涡轮 低压导向器叶栅中的流场进行了数值模拟。在子午面型线不变的条件下，导向器叶栅采用了10种不同变曲和倾斜形式的叶片。计算结果表明：导向器叶栅采用不同积叠线形式的叶片，对导向器叶栅出口截面上通道涡的位置，强度和尺度以及能量损失的影响是显著的，采用适度的正弯或正倾斜叶片可降低导向器叶栅的能量损失。     

航天飞机末端区域能量管理段制导技术概述

末端区域能量管理段主要是控制航天飞机的动能和势能．使航天飞机最终达到进场着陆段的初始要求，以保证其最终成功着陆。在最终制导系统引入一个能量基准剖面，通过调整飞行距离、动压或速度制动使航天飞机达到标准的能量状态。将末端区域能量管理段划分为四个飞行段，并对这四个飞行段的基本设计思想、制导技术及过程进行了研究。经过实际的航天飞机飞行验证．证明这种方案具有良好的制导效果。     

涡轮泵试车数据单类支持向量机检测算法

为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障,实现基于不完整信息的状态决策,建立了基于v-支持向量分类器的单类支持向量机新异类检测模型。在分析了模型决策边界、支持向量和约束条件之间关系的基础上,为单类支持向量机引入并改进了序贯最小优化算法,提高了训练效率,解决了大样本训练问题。通过对某型液体火箭发动机涡轮泵历史试车数据的分析,结果表明,所建模型的训练速度得到了很大提高,对涡轮泵状态的检测效果良好。     

航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

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。     

直接扩频通信系统中最小误码率准则下的特征相消器

首先研究最小误码率准则下的特征相消器,再由最小化误码率（MBER）准则和约束条件的最小均值输出能量（MMOE）准则之间存在的关系,将MBER准则下特征相消器的设计转化为约束条件的MMOE下的干扰抑制器的设计,并利用子空间跟踪算法实现MMOE准则下的干扰抑制器。仿真表明,采用子空间跟踪算法比同准则下的RLS算法有更低的计算量和更好的抗干扰效果。     

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。     

激光焊接在发动机翻修中的应用

激光加工是利用高辐射强度的激光束.经过光学系统聚焦(聚焦后的功率密度可达到104～1011W/cm2),对工件加工部位施加高温的热加工技术.激光束的能量可使合金中的高熔点相、夹杂物等完全熔化.激光加工可在大气中进行,也可在真空中进行.     

三焦点张量的最小代数误差非迭代算法研究

通过普通数码相机获得的3幅未标定图像,采用RANSAC算法进行两两匹配获得3幅图像的一组兴趣点对,利用最小代数误差非迭代算法在MATLAB中计算出三焦点张量,提出一种最小代数误差非迭代算法。实验结果表明,该方法是一种有效的三焦点张量计算方法,计算复杂度小、实现效率高。能够得到较准确的三焦点张量,为下一步相机自动标定以及三维场景的自动重建和量测奠定了基础。