在非定常气动力作用下弹性飞行器的动稳定性及主动控制

首先导出了在非定常气动力作用下的弹性飞行器纵向运动方程。而后就简化的非定常气动力数学模型提出了分析气动弹性对飞行器稳定性影响的方法。并从有效抑制飞行器的弹性振动角度研究主动反馈控制、操纵面及陀螺位置合适选择的最优综合设计问题。     

飞机急滚运动的解耦控制

研究了飞机急滚运动的控制问题,采用５自由度横纵向耦合模型,应用非线性解耦理论,设计了关于滚转、俯仰和侧滑角的解耦控制体。讨论了闭环系统的稳定性,给出了当系统某些固定动态不稳定时,使系统实现稳定解耦的一个方法。最后进行了仿真研究。     

三路功率分流恒星式减速器的动态特性

 本文用Fourier级数法求解了三路功率分流恒星式减速系统的运动微分方程，获得了系统的频域和时域响应，计算了系统的动载和载荷在各路传动上分配的动态均匀性以及太阳轮中心的浮动轨迹，包括了各级联接刚度以及各类偏心误差的影响，以定量的分析为减速器改善动态性能的优化设计提供了依据。     

飞机风挡透明件的鸟撞分析

 本文研究了风挡透明件鸟撞动力响应的分析模型和方法。考虑了撞击载荷与风挡透明件动力响应的耦合作用和非线性效应。为了能方便地使用现有的非线性有限元分析程序并避免数值解的振荡现象,在研究中不采用常用的拉格朗日法和罚函数法,而是采用动量平衡法。同时,为了避免不断调整撞击接触点和修改网格,本文采用超弹性的橡皮材料来模拟鸟体,而不是象国外那样采用流体柱。研究和比较了衍生动载荷响应解,并提出相应的看法。     

冷挤压机载荷与缓冲参数关系的试验研究

 <正> 机械式冷挤压机在挤压过程中的冲击振动对模具和产品质量有严重影响。在工程上采取一些措施,但关于挤压载荷与缓冲参数关系,迄今未曾见到系统的报导。本文首先对挤压机缓冲装置工作时的动力过程作了系统的分析,建立了力学数学模型,进行了系统的计算,并在航空专用冷挤压机上作了系统的试验,测试了不同挤压材料、不同缓冲参数时挤压载荷、模具和机身应力的波形与数据。从而得出缓冲参数对挤压载荷的影响规律;缓冲参数对制件质量和挤压能消耗的影响趋势;缓冲参数间的相互制约关系等。发现了冲击载荷曲线前沿斜率对金属成形机器构件应变应力动态响应值有很大影响。     

SDM 标模大攻角动导数试验

介绍了ＣＡＲＤＣ高速所１．２ｍ风洞大攻角的动导数试验装置与测量系统以及在１．２ｍ风洞中对标准动态模型（ＳＤＭ标模）所作的一系列风洞试验结果。试验结果与国外文献数据具有较好的一致性。试验结果随马赫数和攻角的变化表现出明显的非线性,而减缩频率的影响并不显著。天平与测试系统的重复性精度较高。     

基于自适应神经网络的非线性飞行控制

结合反馈线性化和神经网络提出了一种新的飞行控制系统设计方法,通过反馈线性化将非线性耦合系统等效转换为线性解耦系统,利用具有在线学习能力的神经网络补偿反馈线性化的误差,建立了基于自适应神经网络的控制结构,并利用李亚普诺夫函数导出了网络权值的自适应调整规则。在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。     

涡扇发动机气路故障定量诊断的BP网络研究

为了克服ＢＰ算法收敛速度慢的问题,提出了一种基于混合学习规则的ＢＰ算法,并采用模归一化方法,成功地定量组织了故障的学习样本,建立了能够定量分析发动机气路部件故障的人工神经网络（ＢＰＮ）。通过分析测量系统随机误差的影响和实际试车数据的效验结果,表明该网络具有较强的推广能力及适应性,能基本满足故障定量诊断的要求,并具有较好的工程实用性。     

智能机器力觉及力控制研究综述

回顾了智能机器力觉及力控制研究历史,介绍了目前的研究现状,详细分析了现有的4种研究策略：阻抗控制、力／位混合控制、现代控制、智能控制。提出了智能机器力觉及力控制研究的4大关键问题：机器本体及位置伺服;碰撞冲击及稳定性研究;未知环境的约束研究;力传感器及力／位反馈融合,展望了智能机器力觉及力控制研究趋势和应用前景。     

应用BP-ART混合神经网络的推进系统状态监控实时系统

应用ＢＰ－ＡＲＴ混合神经网络提出了一种供推进系统状态监控实时使用的系统,其拓扑结构为： 第一层处理单元由ＢＰ神经网络组成, 每个ＢＰ网络代表一个相应的推进系统组件; 第二层处理单元为一个ＡＲＴ神经网络, 网络的每一个输出代表推进系统的一种“健康状态”, 据此可对其故障进行“诊断”。该混合结构充分发挥了两类网络的优点, 给出的具体应用实例也显示出在推进系统实时状态监控与故障诊断应用中的有效性