三维机织复合材料的细观力学分析

建立了一种三维机织复合材料的细观力学模型。模型包括两相：一相为纤维束，另一相为基体材料或横向的纤维束。该模型考虑了纤维束弯曲所引起的附加剪切。讨论了根据织造参数确定机织复合材料细观结构的方法。将上述理论用于一种实际的碳／环氧三维机织复合材料的分析，研究了细观应力分布的特点，并用平均化方法得到了材料宏观的模量，分析结果与试验数据吻合良好。     

改进剥层应变法测量铝合金预拉伸厚板内部残余应力分布

铝合金预拉伸板已广泛应用于航空整体结构件的制造,其内部初始残余应力引起的加工变形已严重制约新型飞机的研制和生产。测量残余应力的方法很多,但一般只能测量工件的表面和浅表层,而厚板内部残余应力测量一直是工程中的难点。文中针对铝合金预拉伸厚板的特点,提出了测量其内部残余应力的方法,并运用弹性力学理论进行了理论推导,得到了应力-应变关系矩阵。用该方法测量了7050T7451铝合金厚板内部残余应力,并对测试结果进了分析和比较。结果表明,本文提出的方法有效地解决了厚板内部残余应力测量的难题,有较高的工程应用价值。     

基于RBF神经网络的航空发动机轴承故障诊断

提出一种新的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。利用小波包分解对轴承的动态信号进行分析、提取特征,采用RBF神经网络进行承故障诊断。对7类故障进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。     

甲烷-空气的二次爆炸流场实验研究

为了揭示二次爆炸的产生机制及其影响因素,采用带导管的柱形泄爆装置对向空气中泄爆的过程进行了实验。实验获得了在不同泄爆条件下清晰的时序阴影照片和外流场测点的压力历程。根据实验结果分析了二次爆炸的产生条件,并详细讨论了二次爆炸影响因素在不同泄爆条件的变化,从而分析和解释了二次爆炸强度在相应泄爆条件下的变化规律。     

改进的BP神经网络技术在平面叶栅气动性能实验中的应用

将多维实验方法应用于平面叶栅正反向流动实验中,避免了单参数实验方法中的缺陷,大大提高了实验数据的可靠性。同时采用改进的BP神经网络技术,对气动性能实验数据进行分析。实验发现：低雷诺数下,翼型的流动状态很复杂,附着涡在确定翼型边界层行为和失速特性中起着重要作用。在反向流动中,翼型的吸力面常伴随有旋涡的流动,类似于薄翼流动,翼型在较小的迎角下就会发生薄翼失速。     

多指标决策TOPSIS法的一种改进

在多指标决策理想点法中,基于靠近理想点和远离负理想点这两个基准,本文定义了一种新的相对贴近度的计算公式,由此给出了TOPSIS法的一种改进,将改进后的TOPSIS法用于多指标决策的方案排序,得到的结果将更加合理客观。     

最优PWM开关角的在线计算

最优PWM脉宽调制是逆变器控制的一种常用方案,但是由于最优PWM开关角计算的复杂性。一般都是离线计算最优开关角,用开关点预置的方法进行控制。十分不利于在线的电压调节。文中介绍了一种最优PWM开关角的在线计算方法。即利用神经网络的非线性逼近能力。对离线求解的最优PWM开关角样本点进行辨识拟合,从而得到最优PWM开关角对基波电压传输比的函数,用于实时计算。为利用最优PWM控制逆变器进行在线调压做好了准备。另外,还提出了一种简便的三相最优PWM开关角排序方法。解决了最优PWM开关角的在线排序问题。本算法在DSP实验平台上进行了实验验证,证明了算法的可行性。     

小波分析和人工神经网络在金属超声无损检测缺陷分类中的应用

基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点，对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析，提取了各级小波分解信号的能量分布特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，实验表明，这种方法具有良好效果。     

求解大型非对称线性方程组的拟最小残量IOM（q）算法

不完全正交化算法（IOM（q））由于存储量和计算量小，常用来求解大非对称线性方程组。而此方法收敛过程常出现不规划振荡现象，从而影响了收敛速度。本文将拟残量最小的化性质加到IMO（q）算法中，提出拟最小残量不完全正交化算法（QMRIOM（q），这样收敛曲线光滑无振荡，从而大大加快其收敛速度，而且保留其存储量和计算量小的性质。     

含连续／离散变量结构优化中的神经网络与变尺度模拟退火方法

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题，本文介绍了一种改进的变尺度模拟退火方法并与人工神经网络能量函数模型相结合，用于求解含连续／离散设计变量的工程结构优化问题，较好地解决了模拟退火技术用于工程结构优化时选取具有全局性的初始点困难及迭代次数较多的弱点。算例表明，该方法可以使模拟退火算法从局部最优的陷阱中跳出，最后求出整体最优解。