固体火箭发动机专用ICT机械扫描系统

以成熟的组合精密镗床为本体, 研制了固体发动机专用ＩＣＴ机械扫描系统。采用４５０ ｋＶ Ｘ射线源, 设计了准直器系统、探测器系统、机械扫描系统（传动控制系统、夹具及同步台）, 实测证明扫描系统符合精度要求     

复杂动态系统实时仿真模型自动生成

提出了一种表示复杂动态系统数学模型的分层结构,探讨了模型变量与参数在实时仿真程序中的引用－赋值关系,提出了一个既包含了模型的数学特征,又包含了模型实时运行所需的信息的实时仿真模型分层结构。在此基础上设计了一个实时仿真模型库及实时仿真模型自动生成系统。     

军用飞机跳伞供氧系统改进

介绍三种跳伞供氧分系统改进方法,可用在现役主战飞机的跳伞供氧分系统中增加快速、可靠的分离机构,配合手动或自动解脱机构,使飞行员弹射救生后下降着陆或着水之前,能自动或手动解脱跳伞供氧分系统的大部分成件,使之脱离与人体的连接,减轻入水重量,减少对救生过程的不利影响,以提高水上救生的成功率。经过试验检验提出了一种较优改进方案。     

基于卷积神经网络的运载火箭测发网络流量异常检测技术

运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。     

基于PSO-ELM的军用飞机维修保障系统效能评估研究

维修保障系统效能评估是军用飞机精细化、规范化管理的一项重要措施,科学的维修保障系统效能评估是精细化保障的基础,是提升战斗力的保证。针对军用飞机的维修保障系统效能评估问题,在总结军用飞机维修保障系统效能评估体系的基础上,提出基于粒子群优化极限学习机算法(PSO-ELM)的维修保障系统效能评估模型;并通过实例进行验证。结果表明:该算法应用于军用飞机维修保障系统的效能评估是可行的,可为军用飞机维修保障效能评估提供借鉴。     

跨声速层流翼型的混合反设计/优化设计方法

跨声速层流翼型设计须兼顾优良的超临界特性和自然层流特性,因而对设计方法提出了更高的要求。针对现有反设计方法和直接优化设计方法的不足,发展了一种适用于跨声速层流翼型的混合反设计/优化设计方法。该方法引入了基于经验的局部流场特征作为反设计目标,翼型性能指标作为直接优化设计目标,然后加权形成了混合反设计/优化设计总目标,并同时考虑了气动和几何约束。优化算法采用基于自适应并行加点技术的代理优化,流动数值模拟采用耦合基于线性稳定性理论的e^N转捩自动判定的雷诺平均Navier-Stokes（RANS）方程求解器。针对现代中短程民用客机需求,以NPU-LSC-72613翼型为基准,开展了层流翼型减阻的混合反设计/优化设计。分别将局部目标压力分布、总阻力作为反设计和直接优化设计目标,得到了较好的优化结果,验证了方法的有效性。经过2轮优化结果显示混合反设计/优化设计总目标显著下降。所设计翼型吸力面局部压力分布与目标压力分布基本一致,总阻力下降15.5%;吸力面和压力面层流范围均大于55%倍弦长,激波强度显著减弱,说明所设计翼型同时具有优良的超临界和层流特性。将所设计翼型配置到机翼上,通过三维数值模拟进行校验,结果显示所设计跨声速层流机翼升阻比提高了6.64%,在一定升力系数范围内,气动性能均有显著提高,验证了所设计跨声速层流翼型在机翼设计中的适用性。     

基于UG、Workbench平台航空发动机多盘转子结构自动优化方法

目前对航空发动机转子优化设计多限于单盘优化,且优化需要借助人工调整再优化。基于航空发动机转子优化设计常用软件平台数据交流方便和减少人工调整的考虑,提出了基于UG、Workbench平台航空发动机多盘转子结构自动优化方法。首先基于UG平台,对多盘转子结构进行参数化几何造型,借助生成的标准化模板,便于减少建模工作量及对同类盘的优化。然后基于Workbench平台,借助脚本语言（APDL、Python）二次开发完成对多盘转子结构状态变量提取,及自动优化流程控制。算例结果表明,在满足几何、强度要求条件下,优化后多盘转子结构质量减少了33%,应力分布更为均匀,且验证该方法具有良好的稳定性及精度。      

航天器单层板结构弹道极限的支持向量机预测模型

提出了一种基于非线性不可分支持向量机（SVM）方法的航天器单层板结构弹道极限预测模型。利用实验数据对SVM进行训练,建立穿透点和未穿透点的分隔面,进而预测新结构弹道极限特性。SVM的训练问题是以实验点分类正确性为约束,预测置信度最大化为目标的二次规划问题,用Lagrange对偶方法有效求解了该训练问题,并通过附加Lagrange乘子的上限约束处理不可分数据集。引入二次核函数将线性SVM推广到非线性,有效实现了实验点的分类。利用超高速碰撞实验数据对SVM弹道极限预测模型进行了验证,计算对比表明SVM方法有效预测了弹道极限,并且精度高于NASA JSC单层板弹道极限方程。对分离面方程分离变量,建立了基于SVM的弹道极限方程显式表达式。     

多分量雷达辐射源信号的检测与分离

针对多分量雷达辐射源信号难以有效检测与分离的问题,提出了时频变换结合时变滤波的方法。通过图像分割中的区域生长法在时频平面对各分量进行检测,对其中的线性调频分量采用分数阶傅里叶变换进行优先分离,再对时频或频域没有耦合的分量进行滤波,最后通过支持向量机划分分类线,用于时频耦合分量的分离。仿真实验结果表明,该方法可以对多分量信号进行有效的检测与分离。     

一种新的加权最小二乘支持向量回归机及其对性能退化航空发动机推力估计的应用(英文)

要实现航空发动机的性能退化缓解控制,需要设计一个高精度并具有良好实时性的推力估计器。针对这种需要,本文提出了一种新的加权最小二乘支持向量回归机,并在此基础上设计了性能退化推力估计器。和现有的加权策略相比较,基于此新的加权策略的推力估计器不仅能满足性能退化缓解控制对精度的要求也能满足实时性的要求。最后,仿真实验证明此加权最小二乘支持向量回归机以及基于此回归机设计的推力估计器的有效性和可行性。