基于最优预见控制算法构造实时监控与发射专家系统的研究

介绍了最优预见控制算法。建造了实时监控与发射专家系统。阐述了最优预见控制算法构造实时监控与发射专家系统的应用技术实例。     

基于TOPSIS法的飞机维修方案的决策

针对航空公司如何选择一种经济高效的维修方案的难题,提出了基于TOPSIS法的飞机维修方案决策方法。利用TOPSIS法的原理,通过对维修方案进行定量与定性相结合的分析,给出了飞机维修方案最优决策模型。此模型可对飞机维修备选方案进行优劣排序,确定最优的飞机维修方案,从而提高飞机维修方案决策的科学性。     

TC4钛合金纵弯超声振动铣削装置及其加工性能研究

TC4钛合金因其优异的综合机械性能在航空、航天工业中得到了广泛应用,但其高塑性和低导热系数引起的刀具–切屑黏附是制约其铣削加工性能提升的一个关键因素.针对TC4钛合金铣削加工性能提升的需求,提出了一种基于刀具纵弯复合超声振动辅助铣削的加工方式,通过控制刀具纵弯复合超声振动的幅值和相位实现可控的间歇式切削,降低刀具–切屑...     

半自主多机器人竞技对抗决策系统研究

机器人竞技以其独有的动态性、实时性等特点,逐渐成为多智能体机器人系统的研究平台。以类人型机器人为硬件平台,设计了包含视觉子系统、决策子系统以及通信子系统在内的半自主机器人的竞技对抗决策系统。然后根据类人型机器人运动特性提出攻防策略模型,设计态势评估、路径规划等相关机器人对抗决策策略。最后通过实验证明了对抗决策系统的稳定性。     

基于SVM方法的APU故障预测方法

针对辅助动力装置(Auxiliary power unit,APU)故障预测时,仅基于快速存取记录器(Quick access recorder,QAR)数据存在实时性欠缺或精度不足的问题,提出了基于实时报文数据的APU故障预测方法。首先,对报文所采集的数据进行预处理,将每次航班的报文数据规整为一条数据集;其次,从参数阈值、维修记录及APU序列号变化情况等角度对数据集进行标注工作;随后,针对特征选择算法具有较差解释性的缺点,提出通过相关性分析选取能够表征APU运行性能的参数;最后,建立基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的多参数故障预测模型并优化。经验证,该模型提高了预测正确率,为APU视情维修策略的制定提供参考。     

基于功率保持的辅助动力装置引气性能计算模型

以带负载压气机辅助动力装置(APU)为对象,分析了其结构特点与工作原理,针对目前工程上常用的APU引气性能计算模型的不足,建立了基于APU与空气涡轮匹配的总体性能数学模型和负载压气机变几何部件特性插值模型。在此基础上,研究了APU功率调节规律,获得了轴功率负载、APU涡轮前温度、排气温度与负载压气机进口导叶角度之间的匹配关系,进而实现了APU全包线内和全工况下的引气性能计算。利用GTCP131-9A试验数据对模型进行了验证,结果表明:引气流量计算误差小于3%,引气压力计算误差小于4%;功率保持下的APU涡轮前温度限制值仅与轴功率负载大小有关,与进气温度无关。研究结论对于带负载压气机APU总体性能计算和调节规律设计提供了参考。      

基于不同动力引力辅助模型的木星转移轨道设计

针对木星转移轨道设计中动力引力辅助模型选择问题展开了研究。首先,介绍了近心点机动和甩摆后机动2种动力引力辅助模型,给出了2种模型下最优脉冲机动速度增量的解算方法;然后,基于动力引力辅助模型,提出了包含引力辅助的行星际转移轨迹初始设计方法;最后,以木星探测任务转移轨迹设计为例,对比了不同动力引力辅助模型下探测器的燃料消耗情况。仿真结果表明:相比于甩摆后机动方式,近心点轨道机动方式更加节省燃料。基于近心点机动引力辅助模型,最终完成了金星-地球-地球引力辅助序列的木星转移轨迹初始设计,为我国未来采用引力辅助方式的深空探测任务提供了一定的参考。     

某APU 负载压气机可调进口导叶失效机理研究

针对某APU负载压气机可调进口导叶疲劳失效故障开展了故障原因分析,采用定常与非定常方法研究了工作角度变化对导叶稳态与交变气动载荷的影响规律,并在此基础上对导叶稳态应力和振动应力进行计算分析及测试验证。结果表明:可调进口导叶执行装置的"活塞杆"与"接耳"装配不到位,导叶角度严重偏离正常值,使得气动交变载荷显著增大,振动应力过大,从而导致导叶短时间内疲劳失效;导叶角度偏离提高了叶片的稳态应力水平,加剧了导叶的失效进程。建议完善相应的装配工艺,适当增大叶根圆角,以降低叶根的应力水平。     

结合局部高清图像的遥感集群目标区域超分辨率重建

近年来,卫星遥感图像的应用场景越来越广泛。但是由于采集设备有限及其成本限制,卫星传感器获取到的图像通常不具备足够的分辨率且分布不够均匀,同时部分目标聚集成群难以分辨,导致低分辨率遥感图像在目标检测与识别等空间语义理解任务上难以满足准确定位和分类所有目标的要求。相比于一次性采集完整高分辨率遥感图像,已有遥感图像通常在局部区域具有相对清晰的高分辨率,且具备足够的细节信息用于分辨目标群,而传统的遥感图像超分辨率重建方法主要关注遥感图像自身的全局特征,通过图像的全局特征进行分辨率和像素扩充,而忽视了遥感图像的细节信息。为了解决这些挑战,提出了一种将遥感图像局部聚集群目标区域的细节特征信息引入到完整遥感图像的采样重建中的方法,通过多层级的神经网络来提取不同尺度的图像特征,并通过残差学习的方式将这些特征进行融合并重建。在实验中,该方法相比主流现有的遥感图像超分辨率重建方法,在视觉效果和测试实验上都取得了更好的结果,证明该方法可以有效借助局部图像的像素信息,显著地提高全局遥感图像的细节效果和优化集群目标区域的分辨能力,提升了遥感图像的质量和可用性。     

用于交互式计算机图形显示的教学软件系统

人和计算机之间的直观会话是CAD/CAM技术的基础。因此,交互式计算机图形显示这一课程教学乃是CAD/CAM技术教育的重要组成部分之一。本文所提供的教学软件系统包括了交互式计算机图形显示的基本内容。该软件系统不仅可以用于技术演示,而且可供学员自己进行实验学习,并具有方便和直观的特点。这个教学软件系统运行于IBM-PC微机及其兼容机,易于推广普及。