火箭发动机基于神经网络非线性辨识的故障检测

应用神经网络方法，提出了一种液体火箭发动机故障实时检测算法。神经网络采用非线性辨识技术贴近发动机的工作过程，并输出包合发动机故障信息的辨识误差信号。若辨识误差变大超过一定阈值，检测逻辑就预报发动机故障。在发动机启动阶段离线训练神经网络，在发动机稳态过程可以采用离线或在线学习算法。实验研究表明神经网络可以成功地应用于大型泵压式液体火箭发动机的故障检测。     

基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.      

C919大型客机的协同数字化工艺设计

讨论了数字化工艺开展的条件、协同设计的基本方法,并给出了数字化装配工艺仿真分析、装配协调准确度分析的基本要素,提出并建立了基于模型定义的生产现场可视化方案,为C919飞机开展数字化协同设计奠定了基础。     

多元线性回归的预测建模方法

根据历史的样本数据,建立多元线性回归的预测模型;从而在不需要未来样本数据的情况下,预测未来时刻多元线性回归模型中的回归参数,以及主要的模型精度评估指标.对多元线性回归模型参数的预测,转化为对其变量集合的增广矩阵的叉积阵的预测.对叉积阵进行谱分解,利用高维群点主轴旋转的预测建模方法,通过Givens变换得到特征向量矩阵的转角值,对自由取值的转角以及特征值建立预测模型.仿真实验例示了该方法的主要计算步骤;计算结果显示,利用本模型得到的拟合值精度较高,预测值真实可信.最终计算结果和实验结果吻合较好,表明这种方法可以用于分析和预测众多领域中因变量对自变量的回归关系问题.      

综合模块化航空电子系统节能分层调度的设计(英文)

近年来,综合模块化航空电子(Integrated Modular Avionics,IMA)构架逐渐流行,并通过引入资源分区的概念取代了传统的联合式系统构架。研究了IMA构架下分层调度的设计问题。调度模型通过强时间分区,使多个强实时应用方便地集成在一个单处理器平台。推导出分区周期、分区系数以及可调度性在实时条件下的数学关系,并提出了分区参数的优化算法。考虑具有任意时限的实时任务模型,提高了算法的通用性。在分层调度的基础上,通过有效利用松弛时间,提出一种能量优化方法,进一步减少了飞行器上嵌入式系统的能耗。实验结果表明,本文提出的系统设计方法在保证硬实时需求的基础上,有效的降低能耗达 14%。     

液相色谱仪故障分析与处理

简述了液相色谱仪工作原理，对常见故障进行了分析，并给出了处理方法。     

传感器信号参数的DSP法实时评估

本论文提供了一个矩形波受到脉冲干扰影响时．进行实时、精确、鲁棒估计的一种频谱方法。这个适合于来自典型谐振传感器(频率2kHz～22kHz)信号的方法．已通过使用一个浮点数字信号处理器和一个16比特模拟一数字转换器(ADC)来实现并投入测试。我们已观察到：在分辨率(10^-6)和测量时间(10ms)接近传统高价实验设备的分辨率和测量时间的同时，在相同的经历时间，对闪烁脉冲干扰的响应，比传统方法有更大的抗干扰性。     

某直升机载电子吊舱裂纹分析与优化设计

为了解决某直升机载电子吊舱在振动试验时出现裂纹问题,运用力学仿真和振动试验的方法对其进行了研究.建立吊舱结构有限元网格模型,进行模态分析和耐久振动分析,分析结果与试验结果一致.根据仿真结果对模型进行结构优化设计,并通过仿真分析校核吊舱的结构强度,吊舱顺利通过了耐久试验考核.此研究思路和方法可作为其他类似结构裂纹分析与优...     

跨音压气机确定应力场分析

采用全三维黏性定常、非定常数值模拟技术,对NASA 67第1级的固有非定常流动进行了研究.首先分析了定常流场和非定常时均流场间的差别以及压气机中典型的转、静干涉现象,然后对通道内确定应力的分布规律和转、静交界面确定应力各项的分布特点进行了较为深入的研究,揭示了现有确定应力模型的一些局限性,可为确定应力建模提供一定的指导作用.     

油价变动，商用飞机市场走向众说纷纭

进入2008年以来,油价的震荡和全球经济的不景气阻挡了民航运输业持续三年的上升势头,自然也在商用飞机市场产生了连锁反应。对这种不利环境,未来商用飞机市场何去何从？对此,业内外的经济与市场分析家和飞机制造商各执己见,众说纷纭。