基于逆向工程的发动机叶片数字化设计验证

对发动机叶片实体建模中的关键问题进行了分析,并采用关节臂激光扫描仪进行了装配模式下发动机叶片的逆向扫描,运用Geomagic Qualify软件实现了叶片型面三维误差比较以及叶片截面指标计算分析,为发动机叶片的数字化设计验证提供了参考。     

一种基于分枝定界法的串行测试任务调度算法

 目前的自动测试系统中,对于串行任务的测试一般是以整个任务为粒度,这就导致两个任务可能需要重复设置相同的状态或重复测试相同的内容,延长了测试时间,降低了测试效率。针对这个问题,建立了基于图论的串行测试任务时序模型,用“图”来描述串行任务的测试时间与测试顺序的关系,将实际工程问题转化为图论中的数学问题。在任务时序模型的基础上,提出了一个串行测试任务调度算法。对于多个需要串行测试的任务,利用该算法可以得到测试时间最短的串行任务序列。该算法是借助整数规划问题中分枝定界法的思想实现的,通过相关理论和具体实例对算法的正确性和复杂性进行了分析。在实际系统中对该算法进行了实验验证,结果表明给定任务的测试效率提高了40%以上。     

基于有限元法功能梯度材料零件自适应切片算法

 快速原型制造技术采用分层和材料逐点或逐线堆积加工零件,适合加工每层内或每层间材料有变化的非均质材料零件。分层切片是快速原型制造中非常重要的组成部分,尤其自适应切片是保证零件成型质量和提高快速原型制造效率的有效手段。综合考虑几何信息和材料分布信息,针对基于有限元法的功能梯度材料零件模型几何和材料表达特点,以零件表面外法线,材料变化梯度及材料分辨率为计算层片厚度的依据,对功能梯度材料零件快速原型制造中的自适应切片算法进行了研究。最后给出了分层实例,验证算法的正确性。     

基于ACIS平台开发笔式三维建模系统的关键技术

讨论了基于ACIS平台进行笔式三维建模所需解决的关键技术,并给出了相应的解决方案.介绍了基于ACIS平台的开发技术,重点讨论了二维草图的识别、坐标映射和笔式三维特征建模等关键技术,并给出了PenSketch3D的三维建模实例.     

线性插值方法在某型航空发动机模型控制器设计中的应用

采用线性插值算法,根据已知点的精确模型求取包线内任1点的发动机模型；应用Z-N整定经验公式,对插值点进行了PID控制器设计；使用simulink进行了建模仿真。仿真结果表明,所设计的控制器控制效果良好。     

一种考虑过滤的短纤维增强复合材料RVE建模方法

代表性体积单元（RVE）法是短纤维增强复合材料性能预测的常用方法,其RVE生成效率是预测效率的重要影响因素。针对现有的随机顺序吸附（RSA）方法生成RVE时,布尔运算次数多、效率低的问题,通过在布尔运算前加入对纤维形心距的判断,过滤掉一部分随机生成的且与已有纤维相交的纤维,以减少布尔运算次数,提出了一种考虑过滤的随机顺序吸附（FRSA）方法。通过将改进后的FRSA方法在不同RVE参数和方法参数下生成RVE所需布尔运算次数和所需时间与基于布尔运算的随机顺序吸附（BORSA）方法进行比较,证明了FRSA方法的先进性。      

无人飞行器三维类脑SLAM自主导航方法

随着动物大脑中导航细胞的发现以及人工智能的快速发展,受动物启发的类脑SLAM自主导航方法为突破现有导航方式的瓶颈提供了新的思路。本文针对无人飞行器类脑SLAM自主导航技术的研究进展进行了综述, 包括：1）论述无人飞行器SLAM技术研究现状;2）在二维SLAM导航技术的基础上介绍了三维空间以及单一环境下的类脑SLAM自主导航方案;3）分析了二维及三维类脑SLAM自主导航方案的关键技术;4）最后对现有三维导航方案进行分析验证并指出目前类脑SLAM在无人飞行器上应用时亟需解决的问题。类脑SLAM技术不依赖于高精度传感器、对环境适应性强、自主智能性高,更加适用于无人飞行器复杂动态的飞行环境。     

一种新的PWM DC—DC变换器建模方法

介绍一种带变压隔离器，含多个功率开关器件的PWM变换器工作在连续状态的建模方法。该方法考虑了变换器的寄生元件，由理想功率开关管、理想二极管和理想变压器组成的理想开关部分用受控电流源和电压源替代。基于能量守恒原理，给出了确定寄生电阻、二极管正向压降的等效值的方法。为了简化模型，建立了将平均寄生元件转移到电感支路中的映射规则。文中阐述了以PWM推挽变换器为例的建模过程，得到了PWM推挽变换器工作在连续状态的动态大信号、DC及小信号模型，并进行了计算机仿真分析，结果令人满意。该建模方法的优点是模型由标准电路元件组成，因而可以直接用于通用电路仿真程序，对于更复杂的变换器拓扑尤为方便。     

基于神经网络的空间桁架结构建模研究

空间桁架结构的振动主动控制目前已成为振动控制领域研究的热点，为了研究空间桁架的主动控制方法，首先必须建立其准确的模型。神经网络固有的学习能力使其在模型辨识中得到广泛应用，针对空间桁架结构的非线性动态特性，本文采用了修正的Elman递归网络进行了模型辨识，结果表明，带有自反馈增益修正的Elman网络能很好地反映桁架结构的真实情况，适用于非线性动态系统的模型辨识。     

BLDC电机温度退化多段Wiener过程建模

无刷直流（BLDC）电机应用广泛,其温度退化过程呈现多段性,需建立多段退化模型,而模型参数较多时,参数估计过程对初始值敏感且易陷入局部最优。首先,针对电机的加速退化数据进行研究,采用正态加权平均（Gauss滤波）的方式滤波,改进实际数据在模型参数的估计中的应用。然后,引入转换函数对Wiener模型改进,建立多段Wiener模型。其次,以极大化似然函数进行参数估计,计算时采用改进粒子群优化（PSO）算法得到估计值,对比非线性模型的残差的正态性,同时分析各模型理论寿命分布及实际该批次失效分布,确定多段模型合理性;得到的模型结果说明电机在退化过程中发生了退化机理的改变,且变换速度快。最后,以非线性模型不同时刻的寿命分布给出该应力下电机的寿命预测,这对电机的预测与健康管理（PHM）有重要意义。