考虑外圈局部缺陷的滚动轴承非线性动力特性

 建立了考虑滚动轴承外圈局部缺陷、非线性轴承力和径向游隙等非线性因素的滚动轴承系统动力学微分方程,并用Runge-Kutta-Felhberg算法对其求解。利用分岔图、Poincaré映射图、频谱图以及均方值、峰值因子、峭度等时域参数,分析了滚动轴承的响应、分岔和混沌等非线性动力特性。结果表明：考虑外圈局部缺陷的滚动轴承系统存在多种周期、拟周期和混沌响应;滚动轴承系统进入混沌的主要途径是倍周期分叉;峰值因子比率在中、低速,峭度比率在低速时可以很好地识别外圈局部缺陷。均方值比率除了在与轴承动力特性有关的个别转速外,可以在较大的转速范围识别外圈局部缺陷。     

一种基于正弦图的工业CT系统转台旋转中心自动确定方法

构建一个工业CT成像系统,转台旋转中心的确定是非常关键的步骤,其定位误差会引起CT图像上的伪影。本文在详细分析了现存旋转中心确定方法不足的基础上,提出了一种新方法,该方法利用隐含在正弦图中的对称投影信息,并根据经过旋转中心的射线束在两个对称投影视角下透过的物体路径相同这一规律来定位旋转中心。相对现有算法,该方法适用于射线源与旋转中心的连线不严格垂直于探测器的情形,无需使用模体,亦无需知晓任何几何参数,实时且基本不受随机噪声影响。实验数据验证了该方法的有效性。     

基于相关维数的涡扇发动机起动过失速控制研究

考虑到压气机内部压力值的相关维数对发动机失速信号的敏感性,研究了基于相关维数的发动机起动过失速控制问题.实例分析结果表明,利用压气机内部压力相关维数的变化来确定发动机的失速时机,并通过对发动机起动过程主燃烧室供油控制规律的调整,可以实现对涡扇发动机起动过失速状态的控制.     

涡扇发动机排气系统红外特征

采用反向蒙特卡罗法(Reverse Monte-carlo,简称RMC)结合窄带模型计算了模型涡扇发动机(不带加力)排气系统的红外辐射强度。考虑了金属壁面的发射和反射以及燃气中CO2,CO和H2O等组分的吸收、发射和透射,组分的吸收系数由NASA SP3080数据库获得,并对判断射线归宿的过程进行了改进,开发了计算程序。实验测量了模型涡扇发动机排气系统的中波红外光谱辐射强度及其空间辐射强度分布。结果表明:计算得到的3～5μm波段内的光谱辐射强度以及空间辐射强度分布与实验值吻合较好,最大误差为10%左右,本文的计算方法能比较准确地反映涡扇发动机排气系统在非加力状态下的中波红外辐射特征。     

三自由度柔性并联机器人运动参数检测系统开发

以线尺传感器为采集单元,以RTLinux为开发平台,建立了平面三自由度柔性并联机器人运动参数检测系统,实现了机器人动平台运动位姿的实时获取。设计并完成了柔性系统下的高速、高加速轨迹实验,通过实验结果与仿真结果的对比,表明该检测系统实时性强,可靠性高,可以为平面三自由度柔性并联机器人全闭环实时控制提供支持。     

基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测

研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是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,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。     

基于串行RapidIO协议的包交换模块的设计与实现

RapidIO包交换模块是嵌入式数字信号并行处理系统中的关键模块,为系统中的各个数据处理模块、信号处理模块交换和传输高速数据。从计算技术的发展趋势和需求出发,介绍了高速互连技术的发展,特别是RapidIO技术在嵌入式系统中的应用,以及基于串行RapidIO协议的包交换模块的设计与实现。     

基于CATIA V5二次开发的燃油系统地面模拟试验飞行剖面试验数据处理研究

直升机燃油系统飞行剖面试验是燃油系统地面模拟试验的一项重要内容,通过对飞行剖面试验技术状态分析,研究了燃油箱内的燃油量、油箱内增压泵出口压力测压点位置及整个燃油管路内燃油过载对测试结果的影响,结合CATIA V5的二次开发,探讨了一种试验数据处理方法,对试验结果进行修正,供工程应用参考。     

RNAV和RNP技术研究

一、引言 1988年5月,国际民航组织提出了新航行系统（FANS,其后又常称为CNS/ATM）的概念。在CNS/ATM中,新导航系统的成分之一为＂逐步引进区域导航（RNAV）能力,并使其符合所需导航性能（RNP）＂。随后,在世界范围内展开了对RNAV的理论、技术与实施的研究。     

基于PEM的辅助动力装置系统辨识与仿真

辅助动力装置（APU）是一个复杂的非线性系统,为了研究APU的工作特性,必须对其进行数学建模。本文依据某型APU地面试车数据,采用基于预测误差法（PEM）的输出误差模型进行系统辨识,建立了APU某一稳态点的＂小偏差＂数学模型,以满足后续控制规律的设计和研究。MATLAB仿真结果表明,此方法对APU模型辨识可行。验模表明,所建模型精度很高,且能实时准确反映APU性能,因而可在该状态下基于此模型进行控制器设计。