基于分形理论的航空发动机推力性能衰退规律

考虑到航空发动机本身及影响因素的复杂性,从研究复杂系统的角度出发建立了基于De Wijs分形理论的航空发动机推力衰退模型,在此基础上对航空发动机的推力性能衰退规律进行了分析和研究.研究发现航空发动机使用过程中全加力状态推力的衰变具有生物体寿命衰退特征,并在一定程度上可用维数为0.761的De Wijs分形曲线近似.      

雷电地面电场分布的3维 DBM模型仿真参数影响分析

采用荷电圆盘雷云解析模型作激励源,利用电介质击穿模型进行了地闪先导放电高分辨力3维数值模拟,得到了先导近地500 m时概率指数和击穿发展阈值对地面电场分布的影响。通过计算机模拟,得到了概率指数η和击穿阈值Ecrit对地面电场分布的影响,同时也验证了这2个参数对建立放电模型的重要性,为通过这一模型进行任意雷电发生时的地面电场分布模拟奠定了基础。     

基于成本的机载通信系统可靠性安全性一体化设计

针对民用客机的通信系统,在其研发过程中以成本为约束条件权衡系统安全性可靠性作为研究目标.首先确定通信系统可靠性安全性指标,进而通过灰色关联分析与多元线性回归提取关键影响因子并进行量化,并运用MATLAB软件建立单目标?多目标一体化加权指数ZETA评分模型,根据实际要求对比分析了优化结果中不同的权衡域.最后根据民用客机通...     

2n阶边值问题的正解

通过运用锥不动点定理来讨论2n阶边值问题[multiply fro i=1 to n(-(d~2/dt~2) λ_i)]u=f(t,u),0-π2,i=1,2,…,n。f是非负连续函数。     

涡轮盘模锻质量稳定性分析

利用质量管理中常用的分析工具和分析技术——工序能力指数和直方图两种方法对涡轮盘模锻过程进行了分析。两种分析结果一致表明：常温检测项目Ak和800℃高温检测项目δ5、ψ的工序能力不足,应该从模锻工序过程采取措施提高800℃高温δ5、ψ数据,同时控制常温检测项目Ak的波动范围。结合材料的理论组织变化探讨了模锻环节应注意的问题,工艺改进效果明显。     

芳香烃对涡轴发动机排气冒烟影响的试验

为掌握涡轴发动机排气中的冒烟数及芳香烃体积分数对冒烟数的影响,设计了某涡轴发动机冒烟数测量试验方案,通过在RP-3航空煤油中添加甲苯(C6H5CH3)获得不同芳香烃体积分数,开展发动机排气冒烟试验;并根据实测冒烟数(SN)拟合得到了与计算冒烟质量浓度指数(CI)的关系式。试验结果表明:某型涡轴发动机采用基准燃油时各状态冒烟数均小于40,优于设计指标;最大起飞状态下芳香烃体积分数每增加3%可导致冒烟数升高6%。该试验为涡轴发动机排气冒烟数测量和预估提供了一种有效方法,并为通过减少燃油中芳香烃体积分数来抑制发动机冒烟数提供了依据。      

基于一致性矩阵的机场选址指标权重统计算法

为了提高AHP法机场选址指标权重的可靠度,利用一致性矩阵理论和统计学原理,提出一种基于一致性矩阵的机场选址指标权重统计算法.算法在完全遵循专家判断信息的基础上构造一组一致性矩阵,取这组一致性矩阵的单位特征向量的平均向量作为指标权重.算法不需要对判断矩阵进行一致性检验,避免了当专家判断矩阵一致性不满足要求时改进判断矩阵可能对指标权重产生不利影响的倾向,为AHP法机场选址指标权重提供了一种稳健的计算方法.     

协同决策下基于物元模型的航班延误预警研究

为了对枢纽机场航班延误进行有效预警,选用了5个预警指标构建了航班延误预警特征指标体系.利用可拓学的物元模型研究表现机场航班延误运行状态的指标之间的相互作用关系,建立延误情况评价指标,并采用可拓关联函数及可拓评价方法,对机场航班延误情况指标的可拓量化值进行预警评估.通过实例仿真,结果表明预警模型能够比较准确地反映机场的航班延误情况,为机场在协同决策系统中发布航班延误的预警情况提供科学的参考信息.     

自适应可调品质因子小波变换在轴承早期故障诊断中的应用

分析了可调品质因子小波变换(TQWT)的近似平移不变性,并通过模拟信号对该性质进行验证。提出了基于时频峭度指标优化的自适应可调品质因子小波变换(ATQWT)方法,用于解决滚动轴承早期故障诊断问题。首先利用时频峭度指标对TQWT的品质因子和冗余因子进行搜寻,确定最优影响参数后,根据所得结果设置好TQWT的参数并对原始信号进行处理,得到相应的信号分量并选定最佳信号分量,对最佳信号分量执行包络解调处理,最后分析包络谱中的频率成分来判定轴承的状态。实验信号分析结果表明:所得时频峭度指标更加可靠,鲁棒性更强。在低信噪比情况下,该方法可以准确分离出原始信号中的微弱特征,有效判定轴承的早期故障。      

基于BP神经网络的现役装备改进风险评价研究

与研制新型装备相比,现役装备改进具有成本低、周期短的优势,但仍存在一定的风险。采用BP神经网络评价方法,利用MATLAB的神经网络工具箱,把非线性的风险评价原理模型化,给出了评价的学习算法,并通过测试数据验证了模型的可靠性。采用BP神经网络模型,不但解决了非线性数据方面的问题,而且通过训练模型的训练和建立,找出输入与输出的对应关系,减弱了人的主观因素,相对于其他方法更客观可信。