环境压强对NEPE推进剂单向拉伸力学行为的影响

采用单向拉伸实验,研究了不同温度、不同拉速、不同环境压强对NEPE推进剂力学行为的影响。结果表明,环境压强对NEPE推进剂力学行为的影响存在一个阈值,超过该阈值后,环境压强对最大强度的影响不大,对最大伸长率无明显影响规律。同时,采用双剪强度理论,建立了NEPE推进剂最大剪应力强度与环境压强的关系。结果表明,两者呈现较好的线性关系,根据关系式得出,在低温下推进剂最大剪应力强度对环境压强更敏感,并对该关系式的其他应用进行了简要分析。采用SEM法观测结果表明,环境压强主要在抑制颗粒脱湿、降低空穴方面有较强作用。     

两种翼型螺旋桨ARA-D和S1223的等离子体增效实验研究

文章首先基于雷诺相似理论,在地面螺旋桨实验平台上开展ARA-D翼型螺旋桨微秒脉冲等离子体增效三维实验,结果表明,等离子体对螺旋桨拉力增效效果随着脉冲频率增加而减弱,而螺旋桨转矩受等离子体影响随拉力增效效果增加而减弱,拉力、效率最大增幅分别达到10.79%、11.56%。而后基于雷诺相似理论及叶素理论,在低湍流度风洞开展S1223翼型螺旋桨叶素微秒脉冲等离子体增效二维实验,结果表明等离子体激励提高了翼型各叶素拉力,其中根部与尖部叶素表现尤为明显。二维实验结果可为三维实验激励器展向排布方案提供理论依据。2种实验结果均表明,等离子体射流可以有效抑制翼型表面流动分离。     

生物组织中光场分布的有限元分析

基于对脑组织多层结构特殊性的认识,将有限元方法应用到脑组织的光场分布模拟研究中,即通过区域划分和分片插值确定基函数,并根据变分原理推导了辐射传输方程在边界条件下的泛函,进而得到每个单元的特征式和整个场的联立方程式,可求解联立方程式得到光场分布的模拟结果.最后,进一步讨论了有限元方法的合理性选择问题,给出有限元方法的适用条件是吸收系数远小于散射系数的生物组织.将此方法和蒙特卡罗方法模拟的光场分布进行比较,结果表明,有限元方法对脑组织内的光场分布模拟相当精确,同时模拟所用的时间大大缩短.     

基于Lamb波与时频分析的复合材料结构损伤监测和识别

采用将Lamb波和时频分析相结合的方法,对碳纤维增强复合材料层板结构进行在线的连续监测。首先研究Lamb波在复合材料层板结构中的传播问题,利用Mindlin板理论建立了低阶反对称Lamb波在各向异性复合材料层板中随传播角变化的频散关系;然后用小波变换对由压电传感元件激励和接收的Lamb波信号在时频域进行分析,提取特征信息,测量出Lamb波在结构中实际传播的飞行时间和群速度,并与理论结果相比较;在此基础上结合理论与实际量测信息,考虑各向异性对Lamb波速度的影响,使用遗传算法确定损伤位置,并估算损伤尺寸。实验研究表明了本文方法的可应用性和有效性。     

基于模糊集值统计的输出跟踪控制器设计

提出基于模糊集值统计下修改模糊推理模型的控制规则库方法。对于具有不确定因素的非线性系统,当外界条件和系统内部结构参数变化时,根据系统的输入输出数据对,首先建立控制规则库的估计函数,引入相似度概念,在线修改隶属函数,使实际输出跟踪期望值的变化。通过仿真验证表明,该方法对于非线性、不确定性复杂系统可以获得满意的跟踪控制效果。     

面向功放-整流一体化设计的逆F类功率放大器

针对微波无线功率传输对于高功率处理能力的高效整流器需求,提出一种基于高效率功率放大器的功放-整流一体化设计思路。文章首先使用型号为CG2H40010F的氮化镓高电子迁移率晶体管(GaN HEMT),通过谐波控制、负载牵引等方法,设计出一款工作在2.45GHz逆F类高效率功率放大器。在高效率功率放大器的基础上基于时间反转对偶理论,通过改变逆F类功率放大器电流方向,同时结合耦合器和移相器实现了高功率容量整流电路的设计。仿真结果表明,在245GHz工作频率下,功率放大器的输入功率为28dBm时,功率附加效率达到76%,输出功率40dBm;整流电路的输入功率为41dBm时,RF-DC转换效率可达到79%,整流最佳效率大于80%,显示了整流器的高功率处理能力。引入了两个单刀双掷开关实现功率放大器和整流器的功能切换,文章对核心电路功率放大器进行了实物测试,测试结果与仿真重合较好,验证了功放-整流一体化设计的可行性。     

基于遗传算法的AT换挡元件方案优选

基于对液力自动变速器(AT,Automatic Transmission)的行星齿轮机构和换挡元件方案的运动学分析,提出了一种可实现换挡元件方案自动优选的智能算法.该方法不同于传统的方案设计方法,采用遗传算法来优化行星齿轮机构的特性参数,并根据换挡元件闭合顺序给出相应方案的偏移值,提出了换挡元件方案优选算法的适应度函数,实现了传动比优化和换挡元件闭合有序化的同步设计,从而缩短方案设计周期.基于MATLAB运算平台,实现了对ZF-8AT的换挡元件方案的优选,得到了3组最优换挡元件方案.结果表明,该算法有效地实现换挡元件方案设计.     

小样本理论在航空发动机研制费估算中的应用

研究了小样本理论中的偏最小二乘法在航空发动机研制费估算中的适用性,系统收集了国内10余种军用涡喷/涡扇发动机的技术性能和研制费数据,选取涡轮进口温度、军用耗油率、发动机军用推力、发动机加力推力、发动机推重比、发动机净重、总增压比、空气流量、翻修寿命、原型机数量、完成时间等技术参数,将小样本理论中的偏最小二乘法应用于军用航空发动机研制费估算模型的研究,形成了基于主要性能指标的军用航空发动机研制费参数估算模型,并建立了军用航空发动机研制继承系数的概念.计算结果表明,该模型较国内其他已有模型的精度有所提高,达到了10%,可以应用于我国航空发动机研制费的快速估算.     

多源知识融合处理算法

多源知识融合可有效提高判决结果的可靠性和置信度.借鉴信息融合的思路,分析了知识融合方法和一般模型.重点讨论了基于Bayes准则、基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论以及基于模糊集理论的知识融合算法,给出了基于3种知识融合算法的具体处理步骤,并从算法特点和适用性、实用性等方面对3种知识融合算法性能进行了对比分析.通过知识融合在合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)图像融合中应用的仿真实验,验证了知识融合算法的有效性.     

基于模型诊断技术的神经网络实现方法

针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最后,设计实现了基于BP/ART2神经网络的故障诊断系统.基于BP神经网络的参数估计方法可以准确地估计诊断对象在不同状态下的参数,为故障检测提供有效依据;基于ART2神经网络的数据聚类不仅可以识别对象的已知故障类型,还可以识别出未知故障,对先验信息较少的系统进行故障识别更具有效性.通过永磁直流电机故障诊断案例的应用,证明方法能具有一定的工程实用性.