半球零件的磁力装夹检测装置分析

半球零件是一种电机轴承用半球型偶件,其表面镀制TiN膜层和TiN+DLC膜层,其球面轮廓度及尺寸精度直接决定了电机的精度和寿命.传统的半球零件检测方法通常利用紧固螺钉来对其进行固定,并用螺丝刀手动实现零件的松动锁紧,装夹费时、费力且效率低下.针对这一问题,设计了一种新的磁力装夹装置,利用磁力吸附作用来对半球零件进行装夹...     

低速增压风洞三点支撑系统的设计和验证

为提高大展弦比飞机模型和大载荷飞翼类模型风洞试验准度,提高支撑机构纵横向刚度和系统稳定性,有效降低试验模型失速后的抖动和机翼弹性形变,航空工业气动院在FL-9低速增压风洞开展了三点支撑试验系统的研究.以拟进行增压试验的某螺旋桨滑流模型为研究对象,对模型迎角运动机构、风挡逆向运动机构等进行了具体的设计分析及结构优化,按照...     

面向航空智能制造的边缘计算光交换技术研究

面向航空智能制造大批量数据采集与传递的实时性要求,提出一种基于异步光分组交换(optical packet switching,OPS)技术的具有多级管理能力的边缘计算系统方案,满足多源、海量、易构、分布式数据的实时采集、安全交互及预测性分析需求.提出一种基于循环光纤延时线(Rec-fiber delay lines,...     

基于时间序列的音频采集通道故障检测研究

音频数据采集系统是航空电子系统的重要组成部分,其采集通道故障与否关系到舱音采集功能能否有效工作。针对传统对音频采集通道的故障检测方法存在检测效率不高、开发和维护成本较高等问题。提出了一种音频采集通道的故障自动检测方法,基于音频数据的弧度时间序列,利用参考音频信号与音频采集通道输出的数字音频信号的相似度对比结果,判断音频采集电路能否保持音频的一致性,进而判断音频采集通道是否存在故障。方法不仅检测成本低、精度高,并且实现了音频采集通道的快速、自动化的故障检测,同时针对不同领域的音频采集系统具有一定通用性。     

一种电离层TEC格点预测模型

基于分析时间序列数据的门限控制单元(GRU)神经网络模型,利用电离层TEC网格点历史数据、太阳活动指数、地磁活动指数作为预测因子,提出一种高精度电离层TEC格点预测模型.对全球60个网格点的数据进行了模型预测和对比实验,得到北半球平均相对精度的均值为83.96％,高于南半球的73.60％,表明预测模型在北半球的适应性更...     

基于深度学习的发动机叶片故障检测技术

为了解决航空发动机叶片故障检测中存在的检测精度欠佳、检测效率不高的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测方法。针对小样本数据集检测精度低、模型训练速度慢等问题,对Faster R-CNN目标检测算法进行结构优化,引入Res2Net结构,通过分割串联的策略强化残差模块的卷积学习能力,搭建了细粒级的多尺度残差模型Res2Net-50,以提升模型的特征提取能力。同时,在网络的训练过程中,采用多次余弦退火衰减法对学习率进行调整,以加快模型的训练速度,提升模型的训练质量。针对航空发动机叶片裂纹和缺损2种故障类型进行网络训练与检测试验,试验结果表明：优化后的模型识别准确率提高了0.7%,模型的平均检测精度提高了1.8%,训练时间缩短了5.56%,取得了比较好的检测效果。     

强海杂波背景下目标检测方法综述

高频地波雷达被广泛应用于海面目标的检测,而由于海杂波的分布散射具有很强的动态特性,通常情况下成为了海面目标检测的主要干扰成分。因此,在强海杂波背景下进行目标检测的关键在于如何有效抑制海杂波。从循环对消、子空间分解、模型预测以及分形特征这几方面对海杂波抑制技术进行综述、分析和总结,为后续对海面目标检测提供参考。     

民用飞机预冷器设计点选取方法研究

预冷器是民用飞机气源系统温度调节的重要部件,若发生超温将导致系统自动关闭,影响下游机翼防冰系统和空调等系统用气需求,对飞机安全性有重要影响,因此研究预冷器设计点满足温度调节需求对气源系统设计有着重要意义。首先分析了预冷器换热性能影响关系,进而对其性能影响因素进行分析,主要包括环境条件信息,飞机状态信息,气源系统引气构型。然后根据经验公式对某机型不同工况条件下预冷器换热功率因子进行计算。计算结果表明在严酷引气构型双发单引气条件下,极热天巡航或待机状态下,低高度、低马赫数、低重量条件为预冷器设计点。通过计算严酷工况下预冷器热边出口温度,对预冷器设计点进行校核,计算结果表明预冷器热边出口温度均满足预冷器预期温度,说明预冷器设计点选取满足设计需求。     

射线检测厚度宽容度的分析与测定

厚度宽容度是变截面工件射线检测的重要参数。本文分析了典型工件的厚度差,以及不同灵敏度级别的厚度宽容度。应用胶片特性曲线、曝光曲线,从实验角度测量了厚度宽容度,并对结果作了分析和讨论。     

R/S方法求解网络流量自相似参数的实现与应用

基于网络流量具有统计自相似性的理论,通过计算自相似参数Hurst值来检验流量的自相似程度。采用R/S方法对流量数据进行分析,给出了R/S方法详细的实现算法,通过实验的分析与比较,验证了自相似性的存在。自相似性是正常网络流量具备的特征,当流量发生异常时,Hurst值会出现明显的变化,本文将这一变化应用于DDoS攻击检测做了初步的探讨。基于自相似理论的网络流量异常检测技术与传统的基于统计异常技术和数据包特征匹配等方法相比,具有更高的准确性和可靠性。