基于光纤光栅与BP神经网络的孔边裂纹监测研究

含孔金属结构的孔边裂纹监测对于保障飞行安全,增强飞机结构可靠性具有重要意义。为实现对孔边裂纹扩展的监测,进行含有孔边角裂纹的含孔铝合金板疲劳加载试验,得到含孔铝合金板试验件的a-N 曲线以及孔边裂纹扩展过程中光纤光栅应变传感器中心波长偏移量;利用包络分析法、BP 神经网络等损伤识别算法对试验数据进行处理与分析;建立能够以光纤光栅应变传感器中心波长偏移量识别孔边裂纹扩展的监测模型,并通过试验对监测模型进行验证。结果表明：此监测模型可有效识别出孔边角裂纹的扩展与穿透,对孔边角裂纹扩展长度监测的准确度达到了97.2%,未来可应用于全机地面疲劳试验、飞机结构健康监测等多种场景。     

用于小幅值精确控制的纵向飞行品质准则

研究用于评定飞机小幅值姿态和航迹精确控制的纵向飞行品质准则,提出以线性化小扰动飞机方程和飞控系统为评定对象,用等效系统拟配法、系统稳定裕度、Ｎｅａｌ－Ｓｍｉｔｈ准则、姿态带宽准则、ＧＭ／ＰＭ准则和回落准则对整个飞机进行品质评价。综合分析这些准则的相互关系后,认为分别用上述６种方法评价飞机的飞行品质,可以得出该飞机的综合性能指标,而不至于得出一个片面的结论。     

磁浮支承系统的神经网络建模与控制

简述了磁悬浮支承系统的原理和简化的线性化模型,以及基于该简化模型和线性控制理论的控制系统原理、主要组成,并阐述了这种基于简化模型和线性控制理论的磁悬浮支承系统性能极限性.在此基础上,采用非线性递归神经网络对磁悬浮支承系统进行建模与控制,并针对实际应用中神经网络的学习问题进行了讨论.避免了磁悬浮系统的非线性和不确定性等因素对系统性能影响,并具有较强鲁棒性,大大提高了磁悬浮系统的性能.      

混合系统的形式化验证

结合混合系统的研究对余度管理系统进行了形式化的分析和验证.采用的手段是时段演算技术及其扩展.首先进行形式化的需求分析,需求及其假设用时段演算表示,其次严格化地描述算法和参数的选取.在验证过程中,首先应用程序逻辑验证算法,算法的不变量以时段演算表示,最后在时段演算中验证整个系统的行为满足给定的需求.      

基于LMI的混合系统的稳定性和鲁棒镇定研究

混合系统的稳定性分析,乃至镇定方法是混合系统研究的重要内容。线性多模态切换系统是一类重要的混合系统。针对线性多模态系统提出了一种基于线性矩阵不等式技术进行稳定性分析和鲁棒镇定的方法,通过求解一组线性不等式得出稳定性的判定条件,设计出的一组状态反馈控制律对系统的模态切换乃至有界模型不确定有鲁棒性。推导了控制律设计所对应的线性矩阵不等式组,并证明了其中的一致性关系,探讨了求解方法,应用实施也显示出该方     

仿生翅室对跨声速扩压叶栅角区分离流动影响研究

为了抑制压气机叶片吸力面角区分离,减小内部流动损失,改善通道内的通流能力,基于蜻蜓翅翼的翅室和褶皱结构特征,在跨声速扩压叶栅的端壁上布置仿生翅室结构.采用数值模拟方法,研究不同深度的仿生翅室结构对角区分离流动的影响.研究结果表明:0°攻角条件下仿生翅室影响效果最明显,能够提高端壁附近的湍动能,增加靠近端壁处流体速度,减...     

考虑冲压发动机工作边界的导弹大过载机动反演控制

针对冲压发动机导弹大过载机动控制问题,设计了基于干扰观测器的反演控制器.根据导弹纵向运动方程建立了过载控制和马赫数控制模型,将模型存在的不确定性和扰动视为总干扰,采用扩张状态观测器进行精确估计,然后设计了过载回路和马赫数回路的反演控制器,为避免对控制器中的虚控制量多次求导导致"微分膨胀",采用反正切跟踪微分器对其进行精...     

空间交会最终平移段控制策略

提出空间交会最终平移段的控制方法,选取追踪航天器的相对位置与姿态角作为控制变量,同步控制追踪航天器的质心运动与姿态运动,修正制导机动执行偏差的影响,使目标航天器保持在光学导航视场范围之内,且满足对接操作对追踪航天器状态的要求。     

Hermite算法的收敛性分析及其改进

为了提高多点切触加工算法的计算效率,对其中的Hermite算法进行了改进,并且对改进后的Hermite算法的收敛性进行了理论分析,推导了改进后算法的局部收敛条件,同时给出算法的Steffensen加速迭代公式并新提出了一种基于试算的待定系数迭代法.分析和实例表明,改进后的Hermite算法属于线性收敛的算法,而待定系数迭代法则有接近二阶的收敛速度.综合应用上述算法,可以满足一般性自由曲面多点切触加工刀位计算的要求.      

基于动力补偿的液压并联运动平台控制策略

针对所研制的飞行模拟器用大负载液压六自由度并联运动平台,在对系统闭环动力学模型进行详细分析的基础上,依据系统数学模型存在外扰力、摩擦力及不确知参数等因素影响的控制特性,利用系统闭环动力学模型的动力补偿特性,采用六维动力补偿器,提出一种PD控制器加小波神经网络补偿器进行在线动力学补偿的实时控制策略,并通过实验验证了其控制的有效性.结果表明:该方法具有良好的跟踪特性,能够提高系统响应快速性、运动精度及抗负载扰动能力,很大程度上克服了系统的动力耦合及参数时变和未知力扰动带来的影响,为多自由度运动系统的高性能实时控制开辟了崭新途径.