基于EMD与LS-SVM的刀具磨损识别方法

针对刀具磨损声发射信号的非平稳特征和BP神经网络学习算法收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了基于经验模态分解和最小二乘支持向量机的刀具磨损状态识别方法.首先对声发射信号进行经验模态分解,将其分解为若干个固有模态函数之和,然后分别对每一个固有模态函数进行自回归建模,最后提取每一个自回归模型的系数组成特征向量,特征向量被分为两组,一组用于对最小二乘支持向量机训练,另一组用于识别刀具磨损状态.试验结果表明:该方法能很好地识别刀具磨损状态,与BP神经网络相比具有更高的识别率.      

非轴对称端壁叶栅内部流场特性的实验

摘要：通过风洞实验对三角函数非轴对称端壁造型法和压差非轴对称端壁造型法设计的叶栅流道在设计工况和变工况下的流场参数进行了测量。实验结果表明：不同来流条件时,非轴对称端壁造型对于流场参数影响也呈现出一些新特点。由于压力面与吸力面上压力改变的幅度大小会因为来流条件的变化而不同,当地总压损失系数会随着马赫数的降低而减小,二次流速度矢量分布规律不会随着马赫数的变化而不同,但二次流速度大小及通道涡系强度会随着马赫数的降低而减小。     

复杂条件下的运动目标检测方法研究综述

运动目标检测是当前研究热点之一,被广泛地应用于计算机视觉、视频处理等领域。将运动目标检测的三种常用方法进行对比,总结其各自的适用性及局限性。针对光照变化、背景存在干扰运动、前景色与背景色接近等复杂条件,综述了相应的多种解决方案,并指出了方案算法的局限性,对复杂条件下运动目标检测方法的发展方向进行展望,从而为相关工作的进一步研究指出了方向。     

周向弯曲叶片叶顶泄漏流随流量变化特性数值研究

对带有周向前弯和周向后弯叶片的低压轴流风机,叶顶泄漏流动随流量变化特性进行了数值研究和实验校核,探讨了随流量减小,周向弯曲对叶顶泄漏涡的起源和发展规律的影响.性能计算结果与试验测量较为吻合,计算结果表明:随着流量减小,泄漏涡起源向前缘方向迁移,周向弯曲使泄漏流与主流掺混加剧;周向前弯叶片泄漏涡的起源距叶片前缘最远,涡强度最弱,移动最缓慢;周向前弯稳定叶顶流动,降低端壁损失,扩大稳定工作范围.      

航空发动机状态监控系统研究

航空发动机的维修方式正在由定期维修向视情维修转变,可以在保证发动机可靠性的前提下,降低发动机的维护费用。状态监控系统的研究是开展航空发动机视情维修的关键步骤。借鉴国外典型的发动机状态监控系统,提出了发动机状态监控系统的结构、功能需求、监控事件的选择,实现了机载状态监控系统的原理样机及其仿真平台,对状态监控系统的研究有一定意义。     

声波与剪切流作用的数值模拟

基于完整的可压缩流体力学方程 ,利用特征分析的方法给出了气动声学中数值计算扰动的边界处理方法。采用所提出的边界处理方法 ,模拟了静止流场、不同来流速度的均匀流场及均匀剪切流场中扰动的演化 ,结果表明 :给出的边界条件的处理方法是合适的。文中还模拟了混合层中扰动的演化 ,给出了扰动在混合层中传播的特征      

声发射在微铣削过程中监测刀具破损的应用

应用声发射传感器对微铣削过程中的刀具状态进行监测。通过结合传声器传感器,利用小波分析,声发射传感器能更精确有效地监测刀具破损的现象。分别在几种不同的工件材料进行了声发射监测实验。通过该声发射监测刀具破损技术采集得到信号,再利用小波分析对实验数据分析。结果表明,在微铣削中利用声发射信号来监控刀具状态的可行性。     

卡尔曼滤波初始条件对捷联惯导对准的影响

针对捷联惯导对准卡尔曼滤波器初始条件无法很准确给定的情况,研究了卡尔曼滤波器初始条件对捷联惯导对准精度的影响。分析了错误先验假设条件下卡尔曼滤波算法的误差,推导了滤波器计算均方误差与实际均方误差的关系。对于一般多元回归系数估计问题,比较了卡尔曼滤波算法与最小二乘算法,给出了当先验假设不准确时卡尔曼滤波算法优于最小二乘算法的一个充分条件。对捷联惯导静基座对准问题进行了仿真,仿真结果表明:合理选择初始均方误差矩阵能大大改善卡尔曼滤波启动阶段性能。初始均方误差矩阵选择为真实初始均方误差矩阵的一个较小上界是合理的。     

固冲发动机设计点性能迭代计算(英文)

固冲发动机热力学性能参数计算是发动机性能计算的重要部分,通常是针对特定的推进剂建立热力学数据表格,然后通过插值取得相应参数。通过对NASA CEA程序进行二次开发,使其成为便于应用的子程序,并以补燃室热力计算为基础,通过给定推进剂配方、进气道总压恢复系数、补燃室燃烧效率、比冲效率等设计参数,建立了满足总体推力要求的固冲发动机设计点性能迭代计算方法,为固冲发动机方案设计提供了一种实用工具。     

发动机凸轮升程误差的评定方法

通过对发动机凸轮升程误差曲线的分析，提出了按“最小条件”评定凸轮升程误差的判别准则，从而避免了因测量基准不同而引起误判。