基于单纯B样条的航空发动机机载稳态模型研究

为了减小航空发动机稳态建模的模型误差、降低复杂度及提升其实时性,提出了一种基于单纯B样条函数的航空发动机稳态模型建模方法。该函数是局部多项式基函数的线性组合,因此求解该函数为线性回归问题,通过运用广义最小二乘方法来求解B系数,从而提高计算效率和提高模型精度。最后建立了基于该算法的二维和四维涡扇发动机稳态模型,并分别与相同建模样本条件下的多输入多输出约简迭代最小二乘支持向量机稳态模型进行了比较,表明了单纯B样条建模方法不仅继承了B样条的算法复杂度低、存储数据量小和实时性好等优点,同时避免了最小二乘支持向量回归机不能拟合大样本数据的缺点,且拟合效果优于最小二乘支持向量机。     

变循环发动机稳态控制规律设计的新方法

变循环发动机(VCE)具有较多的可调参数,为了进行变循环发动机的多变量稳态控制规律优化设计,提出了用于变循环发动机稳态控制规律优化设计的一种新方法-逆算法。该方法基于敏感性系数矩阵,采用可调参数替换传统部件级性能计算模型中的独立变量,在给定变循环发动机主要状态参数和部件参数的条件下,实现了可调参数的求解,进一步完成发动机稳态控制规律的优化设计。对比表明,逆算法的计算精度和收敛速度与传统算法一致,收敛性得到了改善。对带有核心机驱动风扇(CDFS)的双外涵变循环发动机亚声速巡航的节流状态控制规律优化后,使得巡航推力下的安装耗油率比定几何的双外涵和单外涵发动机分别下降7.8%和16.4%,而地面安装耗油率最大降低约3.4%。结果表明,逆算法是变循环发动机稳态控制规律优化设计的一种有效途径。     

航空用铝合金超微结构实验表征

为了使铝合金更好的服役于航空领域,就有必要对其微观结构进行实验表征,从而可以在铝合金微观结构和宏观性能之间搭建桥梁,最终优化铝合金的综合性能。本文介绍了航空用2xxx,6xxx和7xxx系铝合金发展历程以及时效析出过程中的微观结构演变,如Al-Cu合金GP区、Al-Cu-Mg合金GPB区等重要物相的结构特征,以及AlCu-Mg合金S相析出行为等都已得到了透彻的研究;阐述了透射电镜、扫描透射电镜、三维原子探针等技术的结合在Al-Cu-Mg-Ag合金Ω相、Al-Mg-Si-Cu合金β″相的晶体结构及界面结构以及铝合金晶间腐蚀机理等研究上的应用;本小组实现了复杂选区电子衍射谱的快速模拟及标定,并基于会聚束电子衍射实现了对析出相体积分数的精确测量;最后指出,高分辨透射电镜原位加热研究及透射电镜原位力学测试等新技术手段的应用,对深层次研究铝合金相变规律、变形行为具有跨时代意义。     

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSOLSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSOLSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。     

现代机床在机测量技术研究与发展趋势

介绍了现代机床在机测量系统的基本构成、功能和效能,以及普通数控加工、超精密加工和复杂曲面及特殊结构工件加工3类场合在机测量系统的特点.阐述了在机测量系统核心技术——测头技术,重点讨论了各类测头的工作原理、特性、控制系统要求,以及适用场合.最后,提出了在机测量系统未来发展方向.     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

飞机驾驶舱人-机-环实验平台研究

为了在地面实验室开展系统全面的飞机驾驶舱工效学实验,提出了一套完整的人-机-环闭路仿真模拟实验系统方案.综合分析实验系统的设计指标和功能要求,基于相似理论和模块化设计方法,分别对飞机仿真平台的硬件系统和软件系统、环境模拟舱、飞行员生理和心理测量系统开展研究和方案设计.最后搭建出半物理仿真模拟实验平台,实验平台可用于飞行员工作效率的影响机理研究、飞行员工作负荷评估以及仪表显示界面布局设计等.     

PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.     

面向全疆域设计需求的某涡轴发动机核心机转子减重优化

为满足某涡轴发动机平原、高原、高寒以及海洋环境下的全疆域设计需求,综合采用尺寸优化和拓扑优化对核心机转子盘体形状进行了减重优化。首先提出了一种基于本征正交分解的径向基神经网络代理模型构造方法,通过在关键区域补充采样,在样本总数相当的前提下,提高了寻优效率,缩短了优化所需的时间。利用该方法对核心机转子盘体尺寸进行优化,优化后结构重量减轻,应力分布和强度储备更趋合理。然后采用变密度法对涡轮盘螺栓孔附近区域进行拓扑优化,得到一种带凸耳形状的螺栓孔创新构型,解决了由于优化后盘体减薄而导致的螺栓孔应力上升过多的问题。结果表明：在转子强度、寿命满足规范要求的前提下,优化后的核心机转子减重15%,满足了全疆域设计需求对转子重量的要求。     

应用机－电模拟理论研究测力传感器的动态特性

在某些特定情况下，某些电器系统或电路网络的运动微分方程在数学上与力传感器的运动微分方程是相似的，因而说测力传感器的机械模型与电器元件的网络模型也是相似的。从传递函数的角度讨论了这种相似性并指出了它在应变式测力传感器动态特性研究中的应用。