基于速度障碍法的飞行冲突解脱与恢复策略

针对飞行中的冲突解脱和航迹恢复问题,在速度障碍法模型的基础上提出了一种几何优化的方法,并对这个问题进行了严格的数学描述。首先根据飞机之间的相对位置和速度关系,确定其冲突类型,以及是否满足各解脱策略的条件,选取相应的解脱策略,待冲突解脱完成后,飞机恢复至原航线飞行。然后通过几何分析,理论推导,该模型能够有效解决飞行冲突,并且具体给出冲突解脱和航迹恢复的位置。最后在仿真中,所提方法根据不同场景能够自主选择冲突解脱策略,结果显示该方法简单高效,并且在航迹恢复过程中不引入新的飞行冲突。      

昼夜温度变化对燃油箱空余空间氧浓度的影响

燃油箱空余空间氧浓度变化规律的确定是惰化系统的设计基础,但影响燃油箱空余空间氧浓度因素很多,当前人们对于昼夜温度变化这一实际现象还缺少必要的分析计算。为此,以某型飞机中央翼燃油箱为研究对象,依据FAR25适航条款中昼夜温度变化的相关规定,建立理论仿真模型,利用实验数据对模型进行验证,探讨燃油箱空余空间氧浓度与昼夜温度变化之间的对应关系,并分析昼夜温度变化范围、载油率、初始氧浓度、溶解氧析出等因素对燃油箱空余空间氧浓度的影响,提出满足适航条款要求的夜间停机前燃油箱初始氧浓度限值。研究结果表明:昼夜温度的变化范围、载油率、初始氧浓度等因素对燃油箱空余空间氧浓度变化规律影响程度有所不同;停机前燃油箱初始氧浓度限值应该低于最低氧浓度限值0.5%~1%。研究成果将对惰化系统设计、燃油箱可燃性暴露时间计算具有较好的参考价值。      

广义多目标规划有效解的存在性

本文利用（１）中的半局部星状集和向量函数的广义凸性,讨论了一类广义多目标规划有效解的存在性。     

双凸极永磁电机的发展及现状

本文首先简要地介绍了该电机的基本工作原理和特点,然后系统地概述该电机的发展和研究现状,最后将该机与其他电机在设计和运性能等方面进行了比较,进一步了解该电机的特点和应用前景。     

Si3N4/SiC纳米复合材料的制备力学性能及强韧化机理

ＳｉＣ纳米粒子进入Ｓｉ３Ｎ４基体使其力学性能大幅度增高,引起了研究者有大关注,本文评述了Ｓｉ３Ｎ４／ＳｉＣ纳米复合材料的制备工芤及其力学性能,分析了力学性能提高的主要原因,讨论了材料中存在的强化增韧机理。     

双凸极电机转矩脉动的仿真研究

双凸极电机的凸极结构及其供电电源的开关形式，导致了在输出转矩中存在稳态转矩脉动和换向转矩脉动，由于换向转矩脉动对电机性能影响较大，本文主要对影响电机稳态性能的换向转矩脉动及其产生原因进行了详细的分析研究，在此基础上提出了双凸极电机进行电流控制，改变控制参数，采用双拍工作方式以及改变励磁电流波形等几何方法来改善双凸极电机的输出转矩特性，减小输出转矩脉动。数字仿真结果验证了这些方法对减小转矩脉动的可行性。     

抽吸气流量对催化惰化系统性能影响

基于耗氧型惰化系统惰化原理,建立了绿色低温催化惰化系统（3CGIS）的AMESim仿真模型,研究了绿色低温催化惰化系统抽吸气流量对惰化时间的影响,以及飞行包线内燃油箱气相空间氧气体积分数变化。将计算结果与试验数据进行对比,结果表明,飞行包线内燃油箱气相空间氧气体积分数计算结果与试验结果基本一致,验证了仿真模型的正确性。在此基础上,得到抽吸气流量与惰化时间近似呈反比关系;当惰化时间一定时,抽吸气流量随载油率的降低而增加;针对下降阶段燃油箱气相空间氧气体积分数可能超过12%,提出一种双流量惰化模式设计方法,可保证氧气体积分数在整个飞行包线内低于12%。仿真结果为绿色低温催化惰化系统的设计与优化提供了依据。      

聚合物基复合材料凸头螺栓连接研究进展

机械连接是聚合物基复合材料最典型的连接方式,因其在连接工艺性和可靠性方面的优势,使其在航空航天制造领域得到了广泛应用。对凸头螺栓连接聚合物基复合材料接头的研究进展进行综述。回顾了复合材料接头的机械连接形式,讨论了在拉伸加载下的失效过程,详细论述了复合材料接头的损伤模式;重点讨论了复合材料接头力学性能影响因素的研究进展,包括复合材料性能（纤维类型、增强体结构形式、纤维与金属混杂层板、铺层角度及比例、固化工艺、初始材料缺陷）、紧固件性能（紧固件刚度、钉头型式、螺栓直径、螺纹密封、间隙配合、干涉配合、紧固件缺失）、连接板性能、侧向约束（拧紧力矩、预紧面积、补偿垫片、接触面摩擦因素）、几何效应（复合材料板尺寸、板厚与孔直径比、层合板宽度与孔直径比、孔端距与孔直径比、螺孔形状、螺孔质量、螺孔位置误差）、载荷（静载荷、动态载荷、疲劳载荷、蠕变、松弛、温湿载荷）等;对聚合物基复合材料凸头螺栓连接的未来研究方向进行了展望。     

基于CS的正则化稀疏度变步长自适应匹配追踪算法

压缩感知(CS)能够突破Nyquist采样定理的瓶颈,使得高分辨率信号采集成为可能。重构算法是压缩感知中最为关键的部分,迭代贪婪算法是其中比较重要的研究方向。对压缩感知理论进行了详细分析,并在现有重构算法的基础上提出了一种新的迭代贪婪算法——正则化稀疏度变步长自适应匹配追踪(RSVss AMP)算法,可在信号稀疏度未知的情况下,结合正则化和步长自适应变化思想,快速精确地进行重构。相比于传统迭代贪婪算法,本文算法不依赖于信号稀疏度,并且应用正则化以确保选取支撑集的正确性。此外,应用自适应变化步长代替固定步长,能够提高重构速率,而且达到更高的精度。为了验证本文算法的正确性,选取高斯稀疏信号和离散稀疏信号分别进行仿真,并与现有算法进行比较。仿真结果表明,本文算法相比于现有算法可以实现更加精确快速的重构。     

基于测试性D矩阵的多故障诊断与维修策略

针对复杂的多故障诊断问题以及多故障直接处理方法实现的难点,在测试性D矩阵基础上,提出了一种基于单故障化的多故障诊断与维修策略（MFDMSTS）。首先,在多故障假设下引入析取运算,定义了可隔离单故障和可隔离多故障,据此定义将多故障转化为单故障,并将转化的单故障与测试集组成新的D矩阵;然后,运用单故障诊断算法处理新的D矩阵,得到最优诊断树;最后,针对诊断树的不同叶子节点,提出了多故障诊断与维修策略。实例验算表明：MFDMSTS能降低平均诊断费用和平均诊断步数,并大幅降低误修率。