基于GE矩阵的陕西航空产业集群子产业评价与选择研究

子产业的评价与选择是航空产业集群发展中的一个重要问题。本文从航空产业集群产业链角度,针对陕西省航空产业集群发展的特点,对其现有子产业运用GE矩阵,从行业吸引力和行业竞争力两个方面进行综合评价,并根据评价结果,针对不同类型子产业,从科研创新、企业文化、企业协作、中介服务等方面提出子产业发展支撑策略。     

基于人工免疫的直升机传动系统在线异常监测方法

 针对直升机在线监测时难以提取状态特征的问题,提出一种适用于直升机传动系统在线状态监测方法。该方法基于生物免疫系统反面选择机理,利用改进型反面选择算法并结合人工神经网络进行监测。该方法能有效地提取直升机传动系统的状态特征,并结合直升机传动系统的实际情况准确得出状态异常度。在线监测实例结果表明,该方法能较准确监测出直升机传动系统的异常状态,验证了该方法具有较好的在线性、准确性及鲁棒性。     

应用Fuzzy ISODATA方法选择航空科研项目

 本文将Fuzzy ISODATA方法用于科研项目的选择,并结合中国航空发动机涡轮冷却专业的科研选题实例进行了定量分析。用Fuzzy ISODATA方法将14个备选项目按其对总目标的贡献值划分为3类。结果表明,该方法具有划分合理,结果直观,计算速度快便于对大量项目进行选择的优点。     

提高《供配电技术》教学效果的有效途径

根据供配电教学实践，从优化课程内容、激发学生学习动机、课程内容程序化、利用实物形象教学、创造课堂教学情景、课堂活动的转换等方面，探讨了提高高职院校该专业课教学效果的有效途径。     

航空维修策略研究

归纳了基于时间的维修、基于状态的维修、故障发现、基于设计的维修、基于故障的维修等5种基本的维修策略及其优缺点,研制了选择维修策略的流程,并对相应的维修工作进行了解释。     

表贴式永磁同步电机直接转矩控制变角度预测控制

基于以电压矢量相角为变量的表贴式永磁同步电机(SPMSM)磁链和转矩方程,采用预测控制计算得出施加不同电压矢量相角的下一时刻磁链和转矩值,选择使磁链和转矩误差目标函数最小的电压矢量相角作为最优值,从而确定下一时刻施加的电压矢量。仿真结果表明:在电压矢量变角度预测下,SPMSM直接转矩控制系统运行良好,定子磁链轨迹为理想圆,磁链和转矩均符合控制要求,转速跟踪良好,定子电流波形为正弦。研究了不同等分电压矢量相角选择区域方式下变角度预测控制系统的控制效果。综合考虑控制效果和计算负担,变角度预测控制下将相角选择区域四等分比较理想。     

表贴式永磁同步电机直接转矩控制变幅值预测控制研究

基于以电压矢量幅值为变量的表贴式永磁同步电机(SPMSM)磁链和转矩方程,采用预测控制计算得出施加不同电压矢量幅值的下一时刻磁链和转矩值,选择使磁链和转矩误差目标函数最小的电压矢量幅值作为最优值,从而确定下一时刻施加的电压矢量。仿真结果表明:在电压矢量变幅值预测下,SPMSM直接转矩控制(DTC)系统运行良好,定子磁链轨迹为理想圆,磁链和转矩均符合控制要求,转速跟踪良好,定子电流波形正弦。预测控制需要从备选电压矢量幅值集合中选择最优幅值。理论上,备选电压矢量幅值个数越多,系统优化效果越好,但也带来更大的计算负担。研究了9种等分电压矢量情况下变幅值预测控制系统的控制效果。根据控制效果和计算负担,提出变幅值预测控制将电压矢量幅值三等分较为理想。     

微小整体叶轮五轴联动微细铣削加工试验研究

微小整体叶轮作为微型发动机的重要组成部分,其加工质量直接影响微型发动机的使用性能。针对微小整体式复杂叶轮流道狭窄、叶片扭曲大和长厚比大等特点,开展了微小复杂扭曲整体式叶轮五轴联动微细铣削加工方法研究。针对微小叶轮加工过程极易发生变形、过切和碰撞干涉等问题,对微小叶轮的加工过程进行工艺规划,建立了微小叶轮流道加工刀具选择的约束方程,计算出叶轮加工刀具的最大理论直径。通过CAM软件对叶轮进行切削仿真,验证了刀具选择和工艺规划的正确性。通过五轴联动微细铣削试验,得到了具有6个直径10mm的叶片、叶片最小厚度0.15mm、叶片最小相邻间距0.58mm的7075铝合金微小整体叶轮。     

惯性仪表中磁悬浮元件磁芯材料对其性能的影响

本文阐述了惯性仪表中磁悬浮元件的工作原理,分析了材料特性对磁悬浮元件性能的影响。通过对由性能差异较大的材料制成的磁悬浮元件进行参数测试,测试的结果验证了分析的正确性,为磁悬浮元件设计中的材料选用提出了有益的参考。     

An adaptive turbo-shaft engine modeling method based on PS and MRR-LSSVR algorithms

In order to establish an adaptive turbo-shaft engine model with high accuracy, a new modeling method based on parameter selection (PS) algorithm and multi-input multi-output recursive reduced least square support vector regression (MRR-LSSVR) machine is proposed. Firstly, the PS algorithm is designed to choose the most reasonable inputs of the adaptive module. During this process, a wrapper criterion based on least square support vector regression (LSSVR) machine is adopted, which can not only reduce computational complexity but also enhance generalization performance. Secondly, with the input variables determined by the PS algorithm, a mapping model of engine parameter estimation is trained off-line using MRR-LSSVR, which has a satisfying accuracy within 5&. Finally, based on a numerical simulation platform of an integrated helicopter/ turbo-shaft engine system, an adaptive turbo-shaft engine model is developed and tested in a certain flight envelope. Under the condition of single or multiple engine components being degraded, many simulation experiments are carried out, and the simulation results show the effectiveness and validity of the proposed adaptive modeling method.