MJ螺纹在飞机上的应用探讨

详细介绍了MJ螺纹与普通M螺纹的区别,总结了使用MJ螺纹的益处,探讨了在实际装配中MJ螺纹与普通M螺纹配合使用的可行性问题,给出了解决MJ外螺纹与M内螺纹能否配合问题的判定公式。     

铝合金四通管件电磁成形试验研究

针对结构材料LF3铝合金管材,开展了电磁成形翻边极限和四通管件成形试验研究.结果表明,电磁成形工艺可以提高LF3铝合金成形极限,在采用合理的工艺参数和预制孔结构尺寸的条件下,可以成形较高精度的四通管件.     

航空发动机传感器故障与部件故障诊断技术

结合局部学习思想与集成学习技术,提出了一种基于支持向量机-极端学习机-卡尔曼滤波器(SVM-ELM-KF,Support Vector Machine-Extreme Learning Machine-Kalman Filter)的航空发动机传感器故障与突发性部件故障诊断的方法.将改进的迭代约简最小二乘支持向量回归机训练技术推广到分类机中,用于区分传感器故障与部件故障,使得该分类机具有一定的稀疏性.对于传感器故障,利用ELM分类机对故障进行定位.对于部件故障,利用改进的卡尔曼滤波器对发动机各部件的健康参数进行估计,从而对部件故障进行定位.仿真结果表明,提出的故障诊断方法能够准确地区分传感器故障和部件故障,实现故障的有效定位,验证了方法的可行性.     

基于修正M-K模型的铝合金板材成形极限图预测

为准确预测AA7075-O铝合金板材的成形极限,将韧性断裂准则和传统M-K模型相结合,提出一种基于韧性断裂准则的修正M-K模型.利用单向拉伸模拟和试验相结合的方法,提取危险单元的应力应变历史并代入C-L韧性断裂准则中,得到材料常数.基于单向拉伸试验所得成形极限点,通过MATLAB编程得到修正M-K模型的初始厚度不均度.在常温下,以单向拉伸、宽板弯曲、液压胀形试验获得AA7075-O铝合金板材的成形极限曲线,与修正M-K模型和传统M-K模型计算得到的理论成形极限曲线进行对比,验证了修正M-K模型的可行性和准确性.      

基于IFA-ELM的航空发动机自适应PID控制新方法

针对大涵道比涡扇发动机强非线性、变参数的特点,提出了一种基于优化极端学习机(ELM)对发动机参数进行预测的自适应PID控制方法.为提高ELM的预测精度和实时性,采用适用于多峰值寻优的改进萤火虫算法(IFA)优化ELM网络参数,形成优化的ELM训练方法IFA-ELM.该算法在保证预测精度的前提下,有效简化了网络规模,并提高了其泛化能力.利用该算法建立发动机风扇转速预测模型,基于该模型,采用梯度下降法在线调整PID参数,提升发动机动态性能.数字仿真验证表明,与常规PID控制相比,基于IFA-ELM的自适应PID法调节时间减少了0.2~1.4s,超调量降低了0.2%~1.5%,验证了该控制方法的有效性.      

基于改进的动态Kriging模型的结构可靠度算法

对于复杂航空航天机械产品,极限状态方程往往表现出隐式、高度非线性的特点,而且通常需要调用有限元分析,从而耗费大量时间。将混合粒子群-模拟退火（PSOSA）算法应用到Kriging模型中相关参数的寻优过程,提高了预测精度。同时结合动态更新机制,逐渐加入样本点,尽可能减少函数的调用次数,从而提高了计算效率,并将该算法应用到结构可靠性分析中。通过案例分析,和传统蒙特卡罗模拟方法、响应面等经典方法进行对比,所提算法与蒙特卡罗模拟方法计算结果更加接近,计算时间大大缩短,效率和精度都明显改进。      

铝镁贫氧推进剂低压可燃极限研究

采用推进剂静态燃速测试和非壅塞式固体火箭冲压发动机实验的方法,研究了铝镁贫氧推进剂配方对其低压可燃极限的影响。研究表明,增加氧化剂的含量、添加燃速催化剂和采用超细金属添加剂,可以拓宽铝镁贫氧推进剂的低压可燃极限,满足非壅塞式固体火箭冲压发动机的基本要求。     

基于PSO-ELM的卫星导航欺骗式干扰检测CSCD

近年来,卫星导航系统在军事监测、精细农业、交通监控、资源勘探、灾害评估等领域得到了广泛应用,但由于卫星导航信号结构公开且到达地面时强度微弱,卫星导航系统极易受到各种各样的干扰,其中欺骗式干扰因具有较强的隐蔽性,对卫星导航系统构成巨大的安全威胁。传统的欺骗式干扰检测方法大多采用单一参数进行检测,具有一定局限性。考虑到欺骗干扰源在欺骗过程中会引起一系列参数变化,构造了一个多参数输入的卫星导航欺骗式干扰检测模型,即将多个特征参数作为极限学习机(ELM)的输入,并通过训练和学习将真实信号与欺骗信号区分开,从而实现欺骗式干扰检测。同时,利用粒子群优化(PSO)算法优化ELM中的输入权值矩阵和隐层偏置,改善由于网络参数随机生成导致分类精度低的问题。仿真实验证明了该方法在卫星导航欺骗干扰检测方面的可行性和有效性。