基于SVM和SNN的航空发动机气路故障诊断

为了区分航空发动机气路故障诊断过程中出现的相似故障,提高诊断准确率,提出了一种支持向量机(SVM)和协同神经网络(SNN)相结合的故障诊断方法.首先利用参数优化后的SVM对测量数据进行初步故障诊断分类,对诊断结果进行分析统计,得出难以区分的相似故障类型,并根据SNN对这些相似故障进一步地区分判断,最后根据实际数据对此故障模型进行仿真.结果显示:基于SVM的初步故障诊断准确率达到96%;而经过SNN进一步地相似故障区分后,诊断准确率提升到100%.     

振动传递路径系统的传递可靠性灵敏度

基于Kronecker代数、矩阵微分理论、向量值、矩阵值函数的二阶矩技术及随机有限元方法,实用有效地提出了具有随机路径的振动传递路径系统的传递可靠性及可靠度灵敏度的分析方法.在考虑传递路径参数,包括质量、刚度、位置参数不确定性的条件下,对振动传递路径系统的传递可靠性和可靠度、灵敏度进行了理论分析和数值计算,给出了随机振动传递路径系统传递可靠度及可靠性灵敏度的一般数学表达式,据此可以考虑工程实际中大量的传递系统中固有的不确定性,为解决不确定振动传递路径系统的问题提供有效方便的途径,为其结构的动力修改提供理论基础.      

复杂航迹和起伏地形条件下机载聚束SAR 空变运动补偿

 运动补偿是雷达平台机动飞行条件下合成孔径雷达(SAR)实现精确聚焦成像的前提,而如何精确实现运动误差的空变补偿(误差补偿随目标距离、方位和高度位置的变化而变化)目前还存在很大的挑战。本文提出了一种新的三阶运动补偿方法,能够有效解决复杂雷达航迹和地形起伏条件下运动误差的空变补偿问题。该方法首先以场景中心为参考进行空不变运动补偿,然后以多个子场景中心为参考进行空变运动补偿,最后再利用极坐标格式算法(PFA)统一补偿每个像素的空变误差。仿真数据处理结果验证了本文方法的有效性。     

Cutting force prediction for circular end milling process

A deduced cutting force prediction model for circular end milling process is presented in this paper. Traditional researches on cutting force model usually focus on linear milling process which does not meet other cutting conditions, especially for circular milling process. This paper presents an improved cutting force model for circular end milling process based on the typical linear milling force model. The curvature effects of tool path on chip thickness as well as entry and exit angles are analyzed, and the cutting force model of linear milling process is then corrected to fit circular end milling processes. Instantaneous cutting forces during circular end milling process are predicted according to the proposed model. The deduced cutting force model can be used for both linear and circular end milling processes. Finally, circular end milling experiments with constant and variable radial depth were carried out to verify the availability of the proposed method. Experiment results show that measured results and simulated results corresponds well with each other.     

基于多源诊断信息融合的发动机气路分析

针对气路可测信息的有限性及不确定性易导致航空发动机气路分析结果准确度和精度不高的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的多源诊断信息融合机制,以提高气路部件故障诊断的准确度和精确度.介绍了基于贝叶斯网络的气路分析方法,在此基础上提出了改进的用于多源诊断信息融合的气路分析贝叶斯网络,即以常规的气路可测参数为主,而其他诊断信息则借助故障模式先验概率表引进贝叶斯网络,实现多源信息的融合.仿真实验表明:通过融合多源信息能够准确地诊断出传统的气路分析难以识别的故障,同时降低了健康参数估计值的方差,提高了诊断结果的精确度;在观测噪声放大一倍、健康参数变化量小于1%的情况下,通过融合多源信息仍能准确的估计出健康参数变化量,且标准差均于0.1%.      

软件研发模式的路径依赖与路径突破

型号软件作坊式研发模式很难达到GJB5000A过程要求,软件工程真正要上台阶、上水平,会受到多种因素制约。作坊式研发模式构成了软件工程过程改进的"路径依赖",路径选择错误,沿着错误的路径向前走,走得越远,回到正确路径的难度越大。理想的解决方案是整个产品研发团队一起"贯标"。     

满足战场需求的实时飞行路径规划

基于启发式A*搜索技术,给出了两种战机飞行路径实时规划算法,通过采用折距替代直线距离,达到减少扩展点和提高搜索速度的目的;通过添加虚拟威胁源,解决了飞机最小转弯半径和飞行目标进入角度限制问题,通过飞行速度和飞行到达时间对应的最大飞行距离来对规划过程中扩展节点的剪枝,可以满足飞行速度、飞行时间等战场需求,提出的算法还保证穿越威胁源飞行飞机的生存性达到最大.仿真结果证实了该算法的有效性以及实时性.      

点样机器人工作路径分析

点样机器人是制备微阵列生物芯片的核心设备.在分析了点样机器人的工作过程以及系统结构组成的基础上,着重对点样机器人制备微阵列生物芯片所消耗的工作路径进行了理论分析和详细分类.在已知样品种类、玻片数量、样品点阵列模式、点样针阵列模式等给定参数的前提下,将工作路径分为z轴点样针路径长度、xy轴点样路径长度,而后采用类似图形树的分类方法给出了详尽的迭加计算方法与公式,对主要影响因素进行了深入研究.实验表明该方法快捷准确可行,可用于工程分析.其对点样机器人的结构设计与路径规划都具有指导意义.     

无加热器空心阴极的击穿电压特性研究

为预估无加热器空心阴极(HHC)的击穿电压,基于汤森放电理论结合对起始击穿路径判定方法,建立一种击穿电压预估的新算法(JBP法)。接着,开展HHC击穿试验以验证该算法的计算精度,计算与试验所得的击穿电压-气体流率曲线(BV-fr)具有较好的吻合度,误差范围在2.1%～5.6%,并且,揭示BV-fr曲线的“类直线”特性,以证明JBP算法的合理性。在此基础上,对HHC不同关键尺寸下的BV-fr曲线进行数值计算。结果表明,随气体流率升高,HHC的起始击穿路径总会从长路径向短路径转移,而增加间隙中最长路径的长度可以有效实现低流率下的击穿电压降低。     

车辆定位与导航系统中的快速路径规划算法

针对车辆定位与导航系统中的最优路径规划问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,并提出了一种启发式快速最优路径规划算法.在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法的最优实现的基础上,引入基数堆结构缩减了算法的时间复杂度,再利用启发式搜索和地图分级搜索技术减小搜索空间,从而获得最短路径规划算法的高效率实现.仿真试验的结果证明了该算法的优异性能.