面向数控加工过程智能管控的多源异构数据管理方法

以提升数控加工过程智能管控能力为出发点,分析面向加工过程智能管控的数据采集需求,梳理各类数据在实时性、数据量、结构化程度、存取速度以及可扩展性特点和管理需求的基础上,将多源异构的制造情境数据、实时加工过程数据和过程结果数据分为非实时结构化数据、实时加工过程数据和加工过程历史数据3类。提出了将实时内存数据库、关系数据库、非关系数据库和技术数据管理流(TDMS)文件等数据管理方法相融合的多源异构的数据组织与管理策略,实现了制造情境数据与加工过程数据的融合管理。最后以典型薄壁回转体零件数控加工过程的智能管控应用为例,验证了所提方法的可行性和有效性。     

机械装备螺栓连接状态测试技术研究现状

螺栓连接广泛存在于航空航天结构中,结构的连接状态直接关系到设备的安全性和功能性。航空飞行器在服役过程中面临着振动、冲击等多种极端环境,最终会导致栓接结合部出现松脱、滑移等现象,因此对结构的连接状态进行监测具有重要意义。主要综述了螺栓连接状态测试技术的研究现状及其测试原理。首先,对螺栓连接状态机理的研究现状进行了分析,主要内容包括结合面细微观机理和结构非线性动力学理论。然后,介绍了传统的螺栓连接状态直接测量技术,并分析了其测量精度不足和应用局限性等问题。最后,综述了各类基于响应信号的螺栓连接状态测试技术的原理,包括振动信号分析法、机电阻抗法、声弹性效应法、超声波能量法、光栅光纤传感器法,并分析了其优缺点和适用范围,指出了其发展方向。     

基于压缩感知的金属加筋板兰姆波健康监测技术

针对大型复杂板结构安全评价需要，发展了一种基于压缩感知的金属加筋板结构兰姆波健康监测技术。利用压缩感知技术从稀疏阵列得到的少量检测数据中恢复出加筋板结构中兰姆波的频散特性，并提出了一种将余弦相似度和皮尔森相似度相结合的稀疏阵列兰姆波复合成像方法，以实现加筋板结构中大范围缺陷检测和成像。实验结果表明，压缩感知技术可以恢复出金属加筋板中兰姆波的频率-波数关系，提出的兰姆波复合成像方法能够实现金属加筋板中单缺陷和多缺陷的检测及定位。研究工作为复杂板结构损伤检测提供了一种可行的技术方案。     

基于PSO-BiLSTM神经网络的机身筒段应力预测

飞机机身部件在装配对接前，通常需要使用形状控制工装调节机身筒段形状以达到对接标准，为避免出现控形过程中筒段局部应力过大损坏机身的情况，需实时监测机身筒段应力变化，为此提出基于粒子群优化算法和双向长短期记忆（PSO-BiLSTM）神经网络的应力预测方法。通过机身筒段控形历史数据对应力预测模型进行训练和测试，采用粒子群优化算法迭代优化神经网络超参数，实验结果表明，PSO-BiLSTM神经网络凭借长记忆细胞和高模型容量优势在处理序列式数据方面具有明显优势，应力预测损失在0.3%的均方根误差范围内收敛。与竞争模型循环神经网络（RNN）、标准长短期记忆（LSTM）神经网络和双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络相比，PSO-BiLSTM神经网络模型不仅预测结果更准确，训练效率也明显提高。     

单站GPST/GLONASST时差监测研究

精密定时/授时是全球导航卫星系统（GNSS）中重要的一部分。每个GNSS都维护有自己的参考时间,尽管他们都向协调世界时溯源,但各系统间可能存在着几十甚至几百ns的偏差。要充分利用各个系统的卫星资源进行统一定位和授时服务就必须准确确定各个系统间的时差。文中分析了基于空间信号法的单站时差监测原理,提出了利用GPS/GLONASS多模双频接收机输出的两个系统的观测数据、导航电文以及标准共视数据监测GLONASST与GPST的时差方法。利用BIPM T公报公布的相关数据对130d的时差监测结果进行了评定。结果表明,130d中,时差监测结果消除系统差后与T公报结果最大偏差优于8ns,证明监测结果是有效可用的。     

韩国的多用途静止气象卫星

韩国通信、海洋和气象-1(COMS-1,又叫"千里眼")卫星是韩国通信、海洋监测和气象观测多功能卫星。该项目于2002年启动,由韩国科技部、韩国气象局、信息和通信部及海洋渔业部出资。千里眼-1是三轴稳定卫星,设计寿命10年,由美国阿斯特留姆公司(Astriun)公司承制,由阿里安-5(Ariane-5)火箭发射。千里眼-1于2010年6月27日发射,2011年4月1日投入业务运行,定位于128.2°(E)。正在研制的韩国多用途卫星-2(Kompsat-2)由2颗卫星组成:一是气象卫星—多用途卫星-2A,计划于2017年发射;另一为海洋环境卫星—多用途卫星-2B,计划于2018年发射。     

发射车液压系统状态监测与故障诊断方法研究

为了提高导弹发射车液压系统的工作可靠性,按照三级层次结构,分析了液压系统的故障模式。以起竖液压系统为例,分析了监测信号类型及处理方法,研究了基于健康度的健康评估方法。利用健康度及其分级,量化评估液压系统健康状态,并针对非健康状态开展基于故障树的故障诊断与定位研究。