航空涡扇发动机起动热悬挂故障诊断

为了完善某型航空涡扇发动机起动性能设计,通过分析发动机的起动控制逻辑和热悬挂控制逻辑,确定了起动热悬挂故障的原因。起动热悬挂分为排气温度 T6上升率过高故障和压气机出口压力 P31上升率过低故障 2种模式,故障原因分别为初始供油量偏多和起动过程 P31波动,针对故障原因制定了解决措施:初始点火供油量设定值下调,提高 P31传感器小压力段的测量精度,并优化 P31斜率异常故障判故逻辑。上述解决措施不仅解决了起动热悬挂问题,更进一步增强了产品设计与生产的兼容性,提高了发动机的起动性能和起动成功率。     

质量统计过程控制SPC技术及其应用

介绍SPC发展过程、特点及SPC技术适用范围,阐述控制图设计原理;并对SPC技术在质量管理中的应用方法和在计算机系统中实现的思路进行论述和研究,提出SPC质量控制应用流程图。     

基于分层分解的一种实时车辆路径规划算法

道路网络通常是大规模和复杂的网络，而一般的最短路径算法需要大量的计算时间。为了减少计算负担，本文根据分层和空间分解的道路网络模型，提出了一种基于存储数据的车辆路径规划算法，路径通过查询表格获得。提出的算法尤其适用于集中式车辆路径规划。仿真结果表明，该算法在计算次最优路径时更快且要求更少的内存单元。     

铁谱图像自动识别系统的开发与设计

立足于我国航空发动机发展的现状,结合铁谱技术的发展,阐述了铁谱图像自动识别系统的结构和组成部分,进一步促进我国新型飞机油液故障诊断系统的研究、设计与发展。     

轴向载荷下复合材料元件吸能能力的试验研究

试验研究了三种结构形式的复合材料元件在轴向准静态载荷下的压溃过程和能量吸收能力。通过组试件在轴向准静态载荷下的压溃试验，研究复合材料的缓冲吸能机理，对吸能能力进行了定义，并对试件的峰值截荷、持续压溃载荷和吸能能力等作了定量分析。     

显微PIV系统与实现

显微PIV系统可用于流体微观层次以及微流体流动的测量,可获得流体速度的场信息以及其中颗粒的场信息。本文主要介绍显微PIV系统所涉及的显微图像获取技术以及图像处理算法。该系统由硬件与相应软件系统组成。其中,硬件主要包括放大倍数为1000倍的光学显微镜以及最大拍摄速度为10000帧/秒的高速摄像系统;IMPACT软件为自行开发的基于C++系统的面向对象程序,其中内嵌多种数据处理与分析算法。通过对尺寸为1μm颗粒运动的测量,对不同数据处理算法进行了检验,结果表明:建立的显微PIV系统可有效获得微观流体流动的图像并可准确进行数据的处理,该系统完全可用于微观流体流动的测量。     

基于奇异值分解的铅锌冶炼过程故障二次分离

铅锌冶炼过程是非常复杂的反应工艺,工况变化较大,在线监控和故障诊断的难度很大。铅锌冶炼过程故障分离的目的是根据异常监控变量来判断故障类型,由于铅锌冶炼过程故障的特殊性,不同类型的故障可能导致相同的监控变量发生异常,采用传统的故障分离方法不能有效地判断故障类型。本文提出一种基于奇异值分解的故障二次分离的方法,通过进一步分析监控变量和故障类型的对应关系,解决故障分离不彻底的问题。试验结果证明了方法的有效性。     

基于多GPU的大型线性和非线性方程组的求解(英文)

在处理工程问题时,常常需要对线性或非线性方程组进行求解。对于实际应用中经常遇到的大型方程组进行求解则需要相当长的时间。使用图形处理器(GPU)代替传统的CPU,将多块GPU通过操作系统进行协调,并将PBi-CGstab方法和Inexact Newton方法进行适合多GPU并行的改造以此作为多GPU求解器的核心算法,加速求解大型线性和非线性方程组。本文的多GPU求解器在成倍扩展了单GPU求解器允许的计算规模的同时取得了令人满意的加速比。     

纳米CeO2/Galfan复合材料的制备工艺

在不同介质中分别用球磨和超声振动对纳米C eO2颗粒进行了预处理;用搅熔铸造工艺制备了质量分数约为1%的纳米C eO2/G a lfan复合材料,用XRD(X-ray d iffration)分析了其中的物相,用场发射扫描电镜(F ie ldem iss ion scann ing e lectron m icroscopy,FE-SEM)观察了纳米C eO2颗粒在基体中的分散情况,并测试了其显微硬度;用中性盐雾腐蚀试验来评价复合材料的耐蚀性,并用XRD检测了腐蚀产物。结果表明,经超声预处理的颗粒与熔体具有较好的润湿性,能单粒分散其中,且制备的复合材料的显微硬度值提高了近一倍。     

AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用

无人机飞行中合理的路线规划可以减小飞行时间、降低油耗,减小被敌方发现、攻击的可能,从而提高了完成任务的概率.鉴于大部分无人机是以一个相对固定的高度进行侦察和任务飞行,故可将无人机的飞行任务规划视为二维平面的TSP问题.本文进一步将地面防空威胁与飞行距离统一量化,通过求解TSP求取最优无人机任务规划.文中通过分析蚁群算法与粒子群算法,提出了一种新的混合方法AC-PSO算法解决TSP求解问题.算法借鉴了蚁群算法的路线构造方法和粒子群算法的进化策略思想,同时给出了提升算法效率的一些措施.实验验证,该算法和威胁建模方法相结合,能有效地满足无人机飞行任务规划的要求.