疲劳裂纹扩展门槛值试验方法的探讨

本文就恒K控制的K梯度法疲劳裂纹扩展门槛值试验的实施方法。从硬件、软件及数值处理等方面进行了探讨,提出了用软、硬件滤波相结合的方法来减小裂纹长度测量值的波动,以提高试验的测量与控制精度。同时讨论了采用通用性较好的能描述全过程的疲劳裂纹扩展速率表达式进行外推估计疲劳门槛值的方法及其实际应用。本文也指出用王永廉提出的表达式将包含有低速扩展段数据点的试验数据进行曲线拟合外推,即能得到实用的门槛值数据,而试验时间比标准试验要少得多。     

疲劳S-N曲线的加权最小二乘法拟合

提出了一种拟合材料疲劳S—N曲线的加权最小二乘法，各应力水平下的拟合点的权重反比于均值置信区间的长度。两个算例结果表明：本方法较好地考虑了S—N曲线分散性的物理特性。     

光纤液位检测系统的研制

介绍了南京航空航天大学研制成功的新型光纤式液位检测系统的工作原理，结构组成和技术特点，这种系统采用新颖的液位传感探头，应用了先进的光纤传感器技术及微电子信号处理装置，因此具有耐腐蚀，防燃，防爆，抗电磁干扰，体积小，重量轻等优点，这种系统特别适用于航空及石油化工等领域的液位检测，还具体介绍了已成功地应用于我国农业飞机的五通道光纤液位检测系统，此项技术在航空上的应用，充分说明了该研制成果具有很好的先进     

DDM的实现策略及网格尺寸的优化

在研究数据分发管理服务中，基于区域的数据过滤和网格的数据过滤机制，针对它们的不足，并依据仿真的动态性，提出一种综合基于网格与区域匹配机制的动态数据过滤机制，仿真结果表明，该算法能大大减少匹配次数及不相关信息的传输，从而节约系统及网络资源，较好地实现数据过滤，针对这种数据过滤机制，指出合适地选取网格尺寸能进一步优化性能，并从最小化开销出发，推导出求取网格尺寸最优值的数学方法，这对网格尺寸的选取有重要的参考作用。     

Birnbaum-Saunders分布环境因子的置信限

环境因子在不同环境下试验数据的折算与综合问题中有着重要应用。在失效机理保持不变的条件下,讨论Birnbaum-Saunders疲劳寿命分布环境因子的估计问题。设产品在环境1、环境2下的某指标分别为X、Y,定义环境因子K EX EY,给出了X、Y的分布均服从Birnbaum-Saunders疲劳寿命分布时K的置信限。     

硬着陆判断标准浅析

硬着陆的判断标准在业内一直以来都存在争议，本文结合实际疑似硬着陆事件，从飞机维修角度对飞机制造厂家以及报文规范制定厂家的标准进行分析，提出相对合理的维修建议。     

基于边缘与非边缘分开处理的印刷品缺陷检测

针对印刷品缺陷检测问题,通过对经典缺陷识别算法的研究,提出了一种边缘点与非边缘点分开处理的印刷品检测缺陷识别算法。算法以统计过程原理为出发点,根据边缘点和非边缘点不同的像素特征,对非边缘点采用统计阈值法处理,对边缘点采用邻域平均值与梯度值相结合的算法处理。该算法经过实验证明,能够有效地剔除伪疵点,提取出真正的缺陷。     

人机协作标准及应用动态研究

通过对人机协作内涵定义以及人机协作安全标准的叙述,提出了人机协作需要攻克的几项关键技术,点评了4款著名协作型机器人的功能,介绍了国外协作性机器人在飞机装配中的最新研究成果,最后对人与机器人协作将成为装配系统的新常态进行了展望.     

基于RBF网络的跟踪特性角对接收信号影响模型研究

在航天发射任务中,地面遥外测设备跟踪特性角（α角、β角）对接收信号质量的影响非常大,由于α角、β角影响接收信号的机理非常复杂,一直以来只进行定性分析.在研究RBF（Rradial Basis Function,径向基函数）网络的基础上,利用RBF网络建立跟踪α角、β角对接收信号的影响模型,并用已知样本数据对模型进行训练和验证,详细论证模型参数的选取方法,给出跟踪特性角对接收电平影响的量化分析和预测的一种方法.利用模型对某次发射任务设备的接收电平进行了预测,预测结果与实测结果基本相符,满足应用要求,对提高航天发射任务地面测控系统风险评估能力有重要意义.     

基于PSO-RWE的自适应小波阈值函数滚动轴承振动信号去噪方法

针对现有小波去噪方法存在阈值函数中未知参数选取依赖经验,导致去噪不充分或去噪后信号失真的问题。提出了一种基于相对小波熵(RWE)的粒子群优化(PSO)算法,用于小波阈值函数中未知参数的自适应寻优,达到滚动轴承振动信号自适应降噪目的。改进了一种含两未知参数的小波阈值函数;以相对小波熵为优化算法的适应度函数对未知参数进行自适应寻优,得到最优小波阈值函数;通过对模拟仿真信号和试验采集的滚动轴承振动信号进行分析。结果表明:优化后的小波去噪方法能够更好地将噪声从染噪信号中滤除,去噪后信号波形的平滑度更好,信噪比相较硬阈值去噪提高294%,而且保留了原始信号更多的细节特征,具有更好的去噪性能和应用实用价值。