涡扇发动机系统和部件试验适航符合性验证研究

针对我国涡扇发动机系统和部件适航试验未得到充分融合及系统化贯彻的问题,以系统和部件试验的适航需求为引导,在提出涡扇发动机系统和部件试验的适航符合性验证实现路径的基础上,建立了系统和部件试验验证项目的决断模型和阶段化及并行模型。实例表明,提出的验证实现路径和建立的验证模型,能有效地将系统和部件适航符合性验证项目融合进发动机研制周期中,并系统地实现验证与对象之间的匹配及过程控制,对保证涡扇发动机系统和部件试验适航符合性验证的充分性和系统性具有积极的指导意义。     

数理统计方法在部件故障控制中的应用研究

机载部件的可靠性直接影响航空器的安全运行。本文通过对机载部件使用寿命的统计和失效分析,对部件的故障提出了有效的控制方法,并举例说明了此方法在维护中的使用。     

Delcam三维模具设计软件专家系统

Delcam Toolmaker的一个独到之处是在模具设计的任何阶段,用户都可以退出进行中的自动设计模式,切换到PowerSHAPE对设计进行手工修改,随后可继续回到自动设计模式继续完成模型设计。这意味着用户不仅可以得益于高自动化设计所带来的简单、高速自动化设计,同时可根据自身需要,不受模型尺寸和复杂程度的限制,获得精度极高的模型设计结果。     

飞机大部件自动对接同步调姿方法

提出了飞机大部件自动对接同步调姿方法,实现了大部件调姿基准点的连续自动跟踪测量和位姿连续调整.在此基础上开发了集测量场构建、大部件位姿解算和调整等功能于一体的大部件自动对接集成控制软件,并在ARJ21飞机翼身自动对接现场进行了应用试验,结果证明该方法能有效完成飞机翼身自动对接过程,提高测量和对接效率.     

40CrNi2Si2MoVA钢喷丸强化层微观结构

喷丸强化在金属材料表面形成强化层,可以有效提高构件的疲劳寿命,是金属构件表面完整性制造的重要方法.喷丸强化已有效应用于40CrNi2Si2MoVA钢制构件,为了探明喷丸强化对该钢种的强化机理,本工作采用高分辨电子显微电镜(HREM)对40CrNi2Si2MoVA钢喷丸强化层微观组织结构进行了系统分析研究.结果表明:喷丸强化使40CrNi2Si2 MoVA钢组织细化,呈明显的马氏体“有效晶粒”现象,“有效晶粒”尺寸为几个纳米到几十个纳米;“有效晶粒”界面呈明显的倾转现象,相邻“有效晶粒”间转动角度为几度到几十度,最大达到30°.     

深度置信网络在发动机气路部件性能衰退故障诊断中的应用研究

为提高发动机转动部件性能衰退故障诊断精度,针对传统的浅层网络和支持向量机(SVM)方法在诊断时存在泛化能力欠缺、易产生局部最优解等问题,引入近年来在模式识别领域取得巨大突破,模拟人脑多层结构的深度置信网络(DBN)进行发动机部件性能衰退故障的诊断。为改进深度置信网络性能,提出一种在无监督和有监督训练阶段都可自适应调整权值的改进算法(ad_DBN)。以涡扇发动机为对象,将两种DBN算法与BP,RBF和SVM方法从诊断精度、计算时间、抗噪能力三方面进行综合比较分析。结果表明DBN算法诊断精度明显优于反向传播(BP)神经网络,径向基(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)方法,得益于权值的自适应调整,ad_DBN诊断的平均精度高达97.84%,其抗噪声能力也明显优于其他算法,能够提高故障诊断的有效性和可靠性。     

战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。     

大型自由曲面光学器件的超精密抛光方法

旨在提高大尺寸自由曲面光学器件精密抛光技术的精度与效率.通过构建一个机器人抛光中心作为抛光平台,并在包括单位圆域、单位正方形域及自由边界域在内的平面映射域内求解旅行商问题,通过投影计算圆形度数值,进行映射区域的分类,并将所获得的平面轨迹映射到曲面上获得用于大尺寸自由度超精密光学器件的抛光路径.本文算法综合考虑到计算效率...     

基于联邦学习的星群故障诊断

针对卫星编队中单颗小卫星欠配置、测量信息不全和故障类型数据少等问题,提出一种基于联邦学习的卫星编队故障诊断方法.基于故障影响下的卫星动力学模型,利用Unity3D引擎搭建虚拟仿真环境,为后续卫星故障注入及故障数据产生奠定基础.考虑单个小卫星测量配置不全的问题,采用双向协调网络(BicNet)构建卫星本地故障诊断模型,借鉴邻居卫星的“远端”敏感器信息,实现本地卫星故障诊断.采用联邦学习框架进行分布式训练,每颗卫星上传本地模型参数进行协同建模,在不增加通信压力的情况下,整合整个星群的故障特征,提高星群对不同故障类型的故障诊断能力.所设计的编队故障诊断算法在编队卫星数量变化时也无需重新训练诊断网络,满足“即插即用”的工程需求.通过仿真实例验证,在测试集上精度达到99%,表明该方法有较高的准确性.     

连续纤维增韧陶瓷基复合材料的发展及在航空发动机上的应用

介绍了连续纤维增韧陶瓷基复合材料的结构组成以及陶瓷基体材料、增强体纤维、界面层的发展情况,概述了连续纤维增韧陶瓷基复合材料在国内外航空发动机热端部件上的应用。从工程运用角度,探讨了连续纤维增韧陶瓷基复合材料工程化运用面临的问题及解决措施。结合我国航空发动机的发展需求及连续纤维增韧陶瓷基复合材料研究、应用现状,提出了加快连续纤维增韧陶瓷基复合材料研究及工程化应用的建议。