基于模糊自适应卡尔曼滤波的大气数据辅助姿态算法

 针对中低精度航姿参考系统(AHRS)在机体机动时不能利用加速度计修正水平姿态,以及噪声统计特性随实际工作情况变化的问题,提出了一种基于模糊自适应卡尔曼滤波的大气数据辅助姿态解算的方法。首先,考虑大气数据系统和航姿参考系统的优势,利用真空速、攻角和侧滑角等大气数据信息对非重力加速度进行补偿,以辅助水平姿态解算;其次,基于模糊自适应卡尔曼滤波原理,对观测模型的参数进行估计和修正,以实现水平姿态的最优估计;最后,选取某型飞机的试飞数据进行仿真验证。仿真结果表明,该方法可使飞机的水平姿态估计精度达到1.3°,且在偏差较大时有明显的纠偏作用。因此,相对于无机动加速度补偿和常规卡尔曼滤波来说,该方法能够更好地进行姿态估计,具有一定的实用价值。     

新型城镇化进程中生态监测体系的构建

开展生态监测工作对解决城镇化过程中存在的生态环境问题具有重要意义。现有生态监测体系因不同区域的自然环境、经济发展态势不同,其生态监测指标也有不同执行标准。生态监测的技术应用是与生态监测的特点相适应的。新型城镇化进程中建立完善的生态监测体系需要从建立健全生态监测标准、构建完善的生态监测技术体系和建设专业的生态监测队伍三方面做好工作。     

舰船燃气轮机气路测量参数的理论选择方法

针对舰船燃气轮机气路性能监测诊断的有效性要求,归纳总结了气路测量参数选择要求,提出了1套系统完整的燃气轮机气路测量参数的理论选择方法。在可测量和易测量要求及测试精度要求的初步选择基础上,依次采用影响系数、相关系数和条件数对气路测量参数的敏感性、相关性和诊断误差等进行了分析,最终从理论上选择了某舰船3轴燃气轮机气路性能监测诊断的测量参数。实例表明该理论方法具有一定的通用性和工程应用价值,对燃气轮机气路测量参数的选择有一定的指导作用。     

大规模应变监测值获取技术研究

针对全机静强度试验过程中获取应变监测值的问题,提出一种适用解决该问题的方法。全机静强度试验过程中,需要对一万个左右的应变片进行监控。在试验之前,需要提供试验工况下每个应变片的理论计算值作为监测值,筛选出重点关注部位,方便与试验值进行对比。由于应变片数量大,根据有限元结果,手工获取应变监测值效率低且易出错。从应变变换和应变插值的基本理论出发,详细介绍了快速获取应变监测值的方法,并基于HyperWorks有限元前后处理软件开发出一套应变监测值获取工具,实现了在单元面内和面外对应变进行插值,提高了应变监测值计算精度,克服了传统基于自然网格有限元模型方法带来的计算繁琐、效率低、局部计算精度不足的缺点,大大降低了应变监测值数据的准备难度。     

平面磨削时表层质量过程监测参教的实验研究(1)——磨削表层金相组织状态及烧伤的过程监测和预报

磨削过程中零件表层物理特性如金相组织、表面残余应力、磨削烧伤等的过程监测是为确保零件制造质量的重要课题,但目前尚难于在生产过程中实现。 在平面磨床上进行大量磨削16MoCr5表面硬化钢的试验后发现,单位面积磨削功率P″_c与砂轮—工件接触区最高平均温度T_(max)间有极好的函数对应关系。而磨削表层金相组织状态和发生烧伤主要决定于接触区的温度,因而可以应用相对容易测量计算的单位面积磨削功率P″_c来识别这些状态。如果P″_c没有超过某一特定的临界值P″_(cⅠ)时,磨削表层保持正常的针状马氏体组织。在超过P″_(cⅠ)的情况下,切向磨削力的斜率增加,当P″_c又超过第二临界值P″_(cⅡ)后,磨削表面由于烧伤而出现了变色层,表层金相组织和显微硬度证实了工件的这些不同的情况。试验结果表明,单位面积磨削功率P″_c,可以作为磨削过程监测和预报表层金相组织状态和磨削烧伤的可靠的过程特征参量,在生产实践中应用。     

激光冲击强化过程监测及其质量在线评估：现状与挑战

激光冲击强化（Laser shock peening,LSP）是一种新型抗疲劳延寿制造技术,可应用于航空发动机关键零部件。现有LSP离线检测方法存在“质量盲区”的问题,为提高LSP加工质量的一致性、可靠性和稳定性,有必要开展LSP过程多源信息的精确感知和靶材表面完整性在线评估研究。从LSP瞬态高能过程所释放的两类重要物理信息入手,即激光诱导等离子体冲击波（Laser induced plasma shock wave,LIPSW）和激光诱导等离子体光谱（Laser induced plasma spectroscopy,LIPS）,分别综述了LSP动态过程两类信息监测感知的研究现状,以及多源信息融合（Multi-source information fusion,MSIF）技术在LSP领域的研究进展。最后探讨了亟待解决的科学问题和现存的挑战。     

基于模糊数据挖掘的网络入侵检测模型

提出了一个基于模糊数据挖掘的入侵模型.异常检测的一个主要问题是正常模式随时间变化.如果一个实际的入侵行为稍有偏差就有可能与正常的模式相匹配,而异常检测系统则无法检测到这种入侵行为.为解决这个问题,本文利用模糊数据挖掘技术建立正常模式,并用一组模糊关联规则表示.在进行异常检测时,利用新的审计数据挖掘当前模糊关联规则,并计算其与正常模式的相似度,如相似度低于规定的阈值,使其产生入侵警报.最后,文中利用遗传算法优化模糊成员函数来选择其参数.     

基于谓词逻辑的飞机线束工装图版设计

针对飞机线束工装图版设计效率低、出错率高的问题,研究了各设计阶段的核心内容和谓词逻辑,提出了具备无向图和多叉树双重特征的干枝树(TBT)模型,取代了传统的无向无环图建模方法。基于模拟布线的统计结果,利用大体积优先(LVF)策略实现了1阶主干的辅助决策。基于谓词逻辑,设计了高阶主干推理、基本构型推理和最优空间推理方法,实现了高阶主干的自动决策、线束构型的自动设计和布局空间的自动优化。搭建了线束智能工艺辅助设计系统,并开展了12组实物实验,对于边数大于200的超大型图纸,能够在30 s内完成自动设计过程,设计总时长不超过30 min,未出现1阶主干选择不合理和边长度错误的问题。实验结果表明,所提方法大幅度提高了设计效率和可靠性。      

基于卫星遥感的铁路灾害监测与评估应用研究

利用卫星遥感技术开展铁路灾害监测与评估,对于保障铁路建设和运行安全、提升铁路防灾减灾救灾能力具有重要意义。通过分析当前铁路灾害卫星遥感应用存在的问题,结合中国卫星遥感发展和新时代应急管理工作实际,探讨了卫星遥感技术在铁路减灾、备灾、应急和恢复重建等灾害管理全过程中的实践应用需求。针对影响铁路安全的主要灾害,分析总结了卫星遥感监测与评估技术在铁路应急管理中的应用方法和应用能力。针对洪涝、地质、森林火灾和雪灾等典型灾害实例,建立卫星遥感监测评估铁路灾害的技术流程,进一步分析卫星遥感对于铁路灾害应急管理的作用效果。结果表明：卫星遥感技术能够实现铁路主要灾害的灾前风险监测和灾后损失评估,可有效支撑铁路的全过程灾害管理。通过多手段的融合运用和动态监测能提升遥感信息的决策支持作用,使其在铁路灾害的应急管理中有着广阔的应用前景。     

燃料泵的性能监测与故障诊断

提出了利用微型计算机和工作区域图对燃料泵进行性能监测与故障诊断的基本原理和方法,并以航空发动机某型柱塞泵为例进行了试验研究,获得了令人满意的结果。对提高燃料泵运行的可靠性和安全性具有一定的工程参考价值。