基于FMECA信息的测试性验证试验样本分配方法

针对目前国内外测试性验证试验中普遍采用的基于故障率的分层抽样方法考虑因素单一,可能导致样本分配不尽合理,而现有考虑多因素的样本分配方法代表性不足,难以实现工程上的应用的问题,对影响样本分配的因素与故障模式影响及危害性分析(FMECA)信息的关系进行了详细分析,提出了基于FMECA信息的样本分配方法。首先定义了单元影响系数和影响因子向量,提出了向量各元素赋值规则,解决了影响因素选取的问题;其次通过基于逼近理想解排序法(TOPSIS)优化的层次分析法确定了权值矩阵,实现了样本分配。最后通过实例验证表明该方法考虑因素全面,运用灵活,更具代表性和工程应用价值。     

基于6σ设计的复合推力高速直升机总体参数多目标优化

针对复合推力高速直升机总体设计阶段总体参数的选择问题,提出一种提高可靠性和鲁棒性的基于6σ设计的改进多目标遗传算法优化方法。采用叶素理论和数值积分的方法分析计算了复合推力高速直升机气动及飞行性能,并以此为基础建立了约束函数和初步目标函数模型;将6σ设计融入改进的多目标遗传算法中,构造最终目标函数;在给定有效载荷设计要求下,对复合推力高速直升机总体参数进行了多目标优化设计。该方法获得了所需的Pareto解,优化后的复合推力高速直升机飞行性能相对原机有了较大改善,算例结果表明该方法有效可行。     

小波分析和人工神经网络在金属超声无损检测缺陷分类中的应用

基于金属超声检测中的缺陷脉冲回波为非稳态信号的特点，对高温合金材料超声检测信号的小波变换进行了特征分析，提取了各级小波分解信号的能量分布特征，最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类，实验表明，这种方法具有良好效果。     

力限振动试验技术理论基础研究

为了深入理解双控方程,由运载火箭有限元模型的多自由度子结构方法,导出缩聚在星/箭连接界面处的全箭动力学方程,定义相应参数后,导出星/箭耦合中的双控方程,给出界面加速度、有源机械系统的自由加速度、界面力、紧固力、源阻抗和负载阻抗表达式,从而加深了对星/箭耦合双控方程的理解,进而促进力限试验技术研究.同时,从多自由度模型简...     

电热除冰的热力耦合特性及其对冰层的影响研究

采用计算和实验相结合的方法,初步研究了电热除冰过程中的热力耦合特性及其对冰层的影响.在电加热条件下,耦合外部气动力载荷的作用,采用有限元方法计算了不同热流密度下表面冰层和蒙皮间界面法向和切向应力的分布,比较了加热/不加热条件下界面法向和切向应力分布的差别,研究了冰层最大主应力随热流密度的变化规律.研究发现,电加热条件下,在表面冰层融化前,热力耦合特性将造成冰层内部应力的显著增加,从而 造成冰层局部区域的破裂,加速冰层的破坏.同时,设计的原理性实验结果验证了热力耦合特性对冰层的破坏影响.研究结果对于电热除冰理论和除冰技术的发展有现实意义.     

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小,并且容易受到干扰,如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配,将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法,在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板,在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本,并根据风险预测自适应地确定分类阈值,然后进行特征匹配与虹膜分类,从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。     

基于浮空器的新型应急通信监测系统

介绍了一种新型的机动式空中应急通信监测系统,该系统以机动式系留气球和小型遥控飞艇为空中平台,搭载各种通信、侦察、监测等电子设备,具有快速灵活、机动性强、费用低廉等特点,能够适应复杂环境,面对突发事件时可以快速布置到任何需要的地方。     

宽频带带状线魔T的一种新颖的分析与设计方法

介绍了一种宽频带带状线魔T的设计原理,并采用了一种新颖的设计方法,即利用Ansoft公司的电磁场高频结构仿真软件HFSS对所设计的器件进行分析。所设计的魔T带宽可达一个倍频程以上,在设计频段(1GHz~2GHz)内,移相偏差Δ<±5°,幅度不平衡ΔA<1dB,回波损耗小于-19dB,端口隔离度小于-20dB。     

沸腾换热在水卡式大热流传感器研制中的应用

为了实现MW级热流环境的长时间稳态测量,研制了一种新型结构的水卡式大热流传感器。该传感器采用U型水冷通道结构,基于沸腾换热理论进行换热设计,设计量程5~15 MW/m~2。在高温超声速燃气流试验台上进行了热流测试试验,实际测试量程3~25 MW/m~2。沸腾换热理论的应用可以在较小的水流速下实现MW级热防护,大大降低了设计难度。新型结构传感器相对传统的中心冲击结构换热效率更高,可实现的量程范围更大。     

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。