航空学报编辑部2014年大事记

<正>1)《航空学报》从2014年第2期开始,在网站中为所有论文增加制作了HTML版本,实现正文内容(包括图表)的碎片化、结构化,增加文章的表现形式及检索机率,提升文章的显示度。2)Chinese Journal of Aeronautics(简称CJA)从2014年4月1日起全面启用Elsevier Editorial System(EES)投审稿系统,通过使用该系统,可使期刊论文从投稿、审稿、录用到网上优先出版(在Elsevier的ScienceDirect平台)及最终OA出版实现无缝链接,完全实现单篇文章即录即发。3)2014年4月,编辑部组织出版高超声速流动专刊(正刊),刊登相关综述论文以及一些前沿研究专业论文,突出工程牵引以及与工程相结合的学术研究成果,拟在《航空学报》2015年1月出版。4)根据美国SCI数据库JCR(期刊引证报告)2014年7月29日发布的最新数据,CJA影响因子达     

基于熵权法的管制员素质机测因子赋权研究

采用基于计算机的测试方法来衡量管制员素质水平。在管制员素质机测中,有效度和可信度是2个重要指标。机测因子赋权对于有效度和可信度衡量影响至关重要。将熵权法用于机测因子赋值,与传统的经验值方法相比,发现成绩区分度更高,客观公正,操作简便。     

从手推车布阵 出租车列队看上海管理因子

夜抵上海虹桥机场。行李大厅内,行李车总是整齐停放,等待乘客使用。上海的管理因子。上海虹桥机场,出租车站。有序,规矩。——张力奋微博【记者手记】6月29日,张力奋在接受记者电话采访时表示,感觉虹桥机场"两车"服务好的不仅是他本人,他的很多朋友都有这个印象,而"两车"只是上海服务品牌的一个缩影,他认为:"GDP和硬件投资解决不了服务的专业精神问题;生活舒适度和人际和谐要靠服务     

Estimation method of domestic advanced fighter＇s fly-away cost

由于年代上的差别、技术水平的提高和国内外研发体制的不同,国外已有的成熟估算模型不能直接用于国内先进战斗机（三代以上的战斗机）的出厂费用估算.针对这种问题,研究了国内外军工体制的差异、先进战斗机的新技术特征和研制过程的新特点对费用产生的影响,将研制体制、引进仿制、航电技术升级、改进改型和研制周期拖延5种因素考虑到费用计算当中.根据战斗机出厂费用数据统计,以Burns估算模型为基础,引入了相关的＂费用因子＂,采用比例缩放、最小误差等方法,建立了一种国内先进战斗机出厂费用估算的新模型.以国外先进战斗机和国内三型战斗机作为算例,验证了新模型的有效性和实用性.     

外物损伤压气机叶片损伤容限分析

为研究外物损伤造成的初始裂纹对压气机叶片疲劳寿命的影响,开发了基于ANSYS平台的三维平片裂纹扩展整体参数化自动模拟通用技术。通过应力强度因子计算结果与文献结果对比,证明所开发裂纹扩展模型有较好的精度。利用该模型,研究了外物损伤初始裂纹位置、形态和方向对压气机叶片低周疲劳寿命的影响。研究表明,叶片后缘疲劳裂纹扩展寿命最长;裂纹短/长轴比越大,疲劳裂纹扩展寿命越长;当初始裂纹面垂直于最大主应力方向时,疲劳裂纹扩展寿命最短。     

单轴拉伸和压缩镁合金各滑移系的Schmid因子计算

针对单轴拉伸和压缩条件下的镁合金,计算了不同滑移系（基面滑移、柱面滑移、锥面滑移、锥面滑移）在整个取向空间中的Schmid因子分布.计算结果表明,基面滑移、柱面滑移和锥面滑移系的Schmid因子在取向空间中都有0.5的极大值;而锥面滑移系的Schmid因子普遍较低,当θ在80°左右,ψ在70°左右时的最大值仅为0.383.计算结果为镁合金变形机制的分析提供基础.     

一种基于约束因子的超载迟滞模型

在常幅载荷中加入一个超载会明显影响后续一段时间裂纹扩展的速率.要准确预测结构在变幅载荷谱下的疲劳裂纹扩展寿命,必须研究超载对裂纹扩展的影响.现有的变幅疲劳裂纹扩展模型大致可分为屈服区模型、经验的裂纹闭合模型和条带屈服模型.条带屈服模型预测较准确但需要数值迭代求解,计算量大,且程序复杂,不利于工程应用;屈服区模型比较简单...     

基于名义极限因子和降维方法的涡轮盘结构可靠性优化

结合名义极限因子方法完全实现了可靠性分析与优化过程的解耦,使可靠性分析成为进行优化之前的预分析过程,而在预分析中采用的基于降维的可靠性分析技术,在一阶可靠度方法(FORM)获得的计算结果的基础上进行适晕的数值计算就能够提高可靠性分析的结果.最后,以某涡轮盘结构优化为例对提出的方法可行性和效率进行了验证,结果表明:该方法...     

基于BP神经网络的金属橡胶本构关系的预估方法

采用BP(back propagation)神经网络算法对金属橡胶的本构关系系数进行学习训练,对BP神经网络做了比较详细的介绍,讨论了如何运用神经网络去预估金属橡胶的非线性本构关系系数,选择了BP神经网络参量,通过对金属橡胶的静态压缩实验数据进行参数识别,获得仅材料密度变化、材料密度和形状因子两种因素同时变化两种情况的...     

多渐消因子Kalman滤波器在SINS初始对准中的应用(英文)

针对系统模型和统计信息不能精确已知的条件下Kalman滤波无法给出最优解这一问题,单一渐消因子Kalman滤波算法对于简单的系统是有效的,但是对于复杂的多变量系统,仅仅利用单个的渐消因子是不够的。本文提出了一种多渐消因子滤波算法,通过利用开窗法计算新息序列协方差的无偏估计获得渐消因子矩阵。利用渐消因子矩阵调节一步预测均方误差矩阵k|k1P,对不同的滤波通道提供不同的渐消速率。将该方法应用于SINS的初始对准中,仿真和试验结果表明:当真实系统噪声统计特性同设定参数不一致时,对准精度明显高于其他滤波算法。其对不确定性噪声具有较低的敏感度,对系统参数具有较好的滤波效果。因而,在实际应用中具有重要的参考价值。