基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。      

燃烧室-涡轮耦合流动传热超大涡模拟研究

为了准确预测发动机燃烧室和涡轮耦合复杂气热环境下涡轮部件的流动和换热特性,应用基于BSL k-ω湍流模型的高精度超大涡模拟方法(VLES),以及SST k-ω雷诺平均湍流模型对雷诺数为Re=3.8×105的高压涡轮导叶在均匀进口条件以及燃烧室-涡轮耦合情况进口条件下的涡轮流动和传热进行了数值研究.耦合火焰面生成流型(F...     

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。     

快速可重构信息系统的框架研究(英文)

变化和重构是快速可重构信息系统 (RRIS)的两个核心概念 ,RRIS对变化的适应或演化能力使它优于传统信息系统。本文首先提出 RRIS的体系结构 ,然后以 RRIS框架为重点 ,讨论框架的定义、分类及设计 ,研究框架的构成、构成元素 (业务构件 )的设计及构件如何在构架的组织下协调地安插在 CORBA的软总线上 ,实现类似硬件IC的即插即用。构件在框架上即插即用的灵活机制及热点构件 (反映变化 )的灵活运用 ,提高了框架的可扩展性、可定制性 ,从而提高了 RRIS适应变化的可重构性。     

套筒式张线天平的研制

根据民机张线测力试验的特殊要求,研制了一台套筒结构形式的张线天平.详细介绍了该天平在研制中遇到的难点、关键技术的解决措施以及研制的结果.天平元件布置在φ58mm的外套筒上,内杆直径为φ44mm,外套筒和内杆通过楔块焊接在一起.法向力、俯仰力矩和滚转力矩为拉压变形,横向力和偏航力矩为“S”形变形,轴向力为弯曲变形,元件支撑部分受拉压变形且刚度较强.通过对天平进行有限元分析,在法向力和俯仰力矩作用下,得出的应变结果与实际输出基本吻合.风洞试验结果表明:天平设计合理,天平外套筒、内杆及张线支撑系统刚度好,天平各分量测量精度高.     

基于Web的带宽自适应组件化多媒体监控系统

当前的分布式多媒体监控系统存在通用性、易用性和扩展性不足等缺点,且不能自适应多种网络状况.为解决其通用性、易用性问题,参考流媒体系统结构,给出了基于Browser/Server模式的监控系统结构.为增强其可扩展性,在DirectShow技术基础上,设计了基于COM的监控系统软件结构.采用带宽自适应的策略和方法,实现了系统对多种网络状况的动态自适应.      

基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准 确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机 (Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis,KPCA）降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证, 获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。     

大曲率复合材料结构的缺陷特征与超声检测

采用超声回波法对大曲率碳纤维增强树脂基复合材料零件进行超声A 扫描,并对缺陷进行定位。结合缺陷区域和非缺陷区域的细观形貌金相图、宏观表面状态以及厚度测量结果的对比分析,讨论了缺陷形态与其回波波形特征的对应关系,以及缺陷可能的形成原因。结果表明,缺陷在细观尺度上呈现多处分层、气孔和孔隙密集缺陷,在宏观尺度上表现为零件表面贫胶与厚度增厚。缺陷的性质与超声A扫描的检测结果相吻合,缺陷的位置集中在零件大曲率部位,其形成原因与复合材料制造工艺密切相关。     

基于G2DPCA的SAR目标特征提取与识别

给出了基于广义二维主分量分析（G2DPCA)的合成孔径雷达（SAR）图像目标特征提取 方法。与主分量分析（PCA）相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不 是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析（2DPCA ）相比,它可以同时去除图像行和列像素间的相关性。基于美国运动和静止目标获取与识别 （MSTAR）计划录取的数据的实验结果表明,结合预处理,G2DPCA在大大降低了特征 维数的同时,又改善了识别性能,并且正确识别率在97％以上,且对目标方位变化具有较 好的鲁棒性。     

逆升压电子设备冷却系统控制方案的研究

分析了目前国内一些飞机基于三点温度控制方案的逆升压电子设备冷却系统的缺陷 ,提出了一种新的系统控制方案 ,即基于飞行速度和高度的逆升压电子设备冷却系统的控制方案。这一方案不需要人工干预 ,可实现全自动化。