基于神经网络的飞行科目模板样本集建立方法

为建立某一飞行科目的模板样本集,提出一套基于神经网络和卡尔曼滤波的数据处理方法。任选一次试飞样本,建立Kohonen自组织神经网络进行参数降维、聚类分析、特征提取等,使样本量缩减90%以上,得到该科目的模板样本集。用处理后的样本训练BP神经网络,对其他未经处理的试飞样本进行载荷预测,误差均在3%之内,说明处理后的样本能代表该科目的数据特点,即为模板样本集。方法可以为飞机载荷监控数据库的完善工作服务。     

基于集成建模的空间光学望远镜稳像验证方法

针对空间望远镜稳像方案验证问题,研究了一种结构、光学、扰动、姿态控制、稳像控制一体化集成建模方法。将干扰源模型、整星结构模型、姿态控制模型、稳像控制模型和光学系统模型按照实际的物理联系连接为一个整体,得到扰动和噪声到光轴抖动的传递特性和光轴抖动响应。以某光学望远镜为例,比较了各种稳像方案下扰振到光轴抖动的传递特性,定量分析了各影响因素对光轴抖动的影响。分析结果表明,提出的方法能够得到全频带的光轴抖动响应,可以系统地验证空间光学望远镜的稳像方案。     

基于Plant Simulation的航空复合材料生产线工艺布局仿真建模及评估

研究航空复合材料生产线工艺布局仿真评估技术,建立复合材料工艺流程及生产线布局的数字化模型。以航空复合材料数字化生产线实际项目为依托,完成复合材料生产线工艺布局仿真建模和模拟试验。通过仿真技术量化分析、论证复合材料生产线的工艺布局方案,从而指导复合材料生产线的规划设计及运营。     

柔性基体TWF复合材料弹性性能研究

利用碳纤维三向编织物（Triaxial Woven Fabric TWF）作为增强材料，与合适的柔性基体材料（例如硅橡胶）复合，制成兼具一定柔性和刚性的碳纤维三向编织物复合材料壳膜结构，作为可折叠展开的卫星天线反射器，是一种新型的高精度可展开天线实现方案。文章对采用硅橡胶的TWF复合材料进行了弹性性能的研究。采用细观方法，通过研究纤维和基体之间的相互作用，确定复合材料宏观力学性质与组份材料特性及细观结构之间的定量联系，对表征编织复合材料结构特性的三维单胞进行了均匀化有限元分析，最终将得到整个复合材料的弹性模量。首先，考虑纤维束交织情况（起伏波动）对单胞进行了精细几何建模，通过混合规则得到纤维束的材料特性；接下来，对单胞进行了有限元的分析，施加周期性边界条件，应用均匀化的方法通过6个独立加载分析得到体积平均应力、应变，从而得到刚度矩阵，最终获得工程常数。目前国内外对于柔性基体TWF复合材料的研究较少，对该材料弹性性能的研究，为今后该材料性能的进一步深入研究打下了坚实基础。     

基于落点预测的高旋火箭弹弹道修正算法

高旋火箭弹的修正控制是基于等效力实现的二维弹道修正控制，由于弹体存在陀螺进动和马格努斯效应，在控制力作用下产生的附加攻角引起的升力与控制力的矢量合为等效力，其大小与方向在控制过程中不断变化，不能简单根据偏差量（修正量）的比例关系来确定控制力的方向。基于此，分析了控制力与等效力的关系，提出了一种基于弹道落点预测的控制算法。首先利用弹道落点预测模型实时预测落点与目标的偏差量，然后利用小扰动法构造偏差量对控制量的敏感系数矩阵，通过偏差量与敏感系数矩阵解算出纵、横两个方向的需用控制量。采用修正前后速度矢量的位置关系得到控制量的合矢量及其方位角，并利用控制量的合矢量与等效力计算出控制周期，在控制周期内按照等效力方位角调整控制力的方向实现对高旋火箭弹的精确控制，解决了非线性耦合问题。仿真结果表明该算法具有较高的控制精度，为工程应用提供理论依据。     

基于学习的中段反导拦截时间和拦截点预测方法

弹道导弹实时、准确地预测拦截弹的拦截点与拦截时间，是实现中段突防的有效手段。针对弹道导弹中段突防中的拦截点坐标及拦截时间的预测问题，提出了一种基于监督学习的在线预测方法。以拦截弹的主动段关机参数和关机时刻为输入量，建立拦截时间和拦截点预测模型。在多层感知机神经网络的基础上构建有监督学习算法，通过攻防仿真获取拦截弹的参数制作训练数据集，在线下完成网络训练。仿真结果表明:神经网络能够有效在线预测拦截时间和拦截点坐标，预测结果的相对误差分别为0.124 3%和0.128 5%，拦截时间预测结果误差的平均值为0.224 0 s，拦截点预测结果距离误差平均值为2 016.48 m，均满足精度要求。      

低空风切变系统建模及其对直升机飞行安全威胁定性分析

系统地建立了含湍流的三维低空风切变模型，并综合分析了其对直升机飞行安全的威胁。建立了微下击暴流风场及大气湍流场组合的风切变模型，在不增加计算量的前提下，选取特征点发展直升机飞行动力学模型，有效捕捉了风切变的切变特性，提高了在风场中的动态响应计算精度。模型配备姿态保持功能的控制增稳系统已符合一般直升机的飞行状态，并改善机体响应。根据风速分布的特点，选取不同飞行速度、不同风场位置进行飞行仿真，定性地对比分析状态量变化与风场对应关系，并且以垂向通道为例，从动力学角度分析验证了响应的理论计算表达式。结果表明：湍流主要导致高频姿态角响应，风切变对飞行状态量变化占主导作用，且垂向风是引起威胁的主要因素，据此提出危险风场规避建议。     

数控机床主轴热误差测点优化及建模技术研究

为了减少热误差对数控机床加工精度的影响,首先利用热成像仪初步找出机床温升明显的位置,然后利用灰色理论对16个温度测点的试验数据进行优化处理,找出与热误差关联度较高的测点;将优选出的温度测点数据和实测的Z轴热误差数据进行划分,采用GM (1,n)灰色预测和BP神经网络建立热误差预测模型,并在试验机床上进行验证。试验结果表明:采用灰色GM (1, n)模型预测结果与实际测量平均相对误差为10.17%,采用BP神经网络预测与实测结果平均相对误差为5.19%,优于灰色GM (1,n)预测,能起到提高热误差预测精度的作用。     

基于ABC-BP神经网络的航空发动机滑油金属含量预测

为有效监测发动机滑油状态,本文建立基于ABC-BP神经网络的滑油金属含量预测模型。在参数的初始化阶段,人工蜂群的适应度为BP神经网络的误差函数,神经网络的阈值和权值选定为适应度最优的一组参数。通过实验仿真对民航实际数据进行研究,实验表明模型预测效果理想,为实现健康管理和故障预测奠定基础。