数字电路板故障诊断方法

介绍了数字电路故障诊断向量测试法中功能测试和在线测试的具体方法。结合现代武器系统数字电路板的检测和诊断需要,分别阐述了数字组合和时序电路板、数模混合电路板及微处理器电路板的故障诊断策略及步骤。举例说明了故障诊断方法在数字电路板自动测试系统中的应用。     

飞机研制的计量保障探讨

计量保障是飞机研制的重要技术基础,本文分析了飞机研制的计量保障需求,探讨了计量保障工作的思路和要点。     

高压软管脉冲试验设备

高压软管脉冲试验,是检测液压软管在制造过程中材质和接头压接质量的重要手段之一,从而保证飞机在进行各种科目飞行时,高压软管在高压脉冲下不破裂,不漏油。本文介绍一种结构简单、脉冲压力变化大、频率变化快,适合各种软管压力脉冲试验的新技术、新方法。     

航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究

以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。     

高速风洞试验中运输机支撑形式的选择

合理选择模型的支撑形式和解决支架干扰问题是准确获取气动力数据的关键因素。为了寻找一种合适的运输类飞机在高速风洞试验中的支撑形式,首先通过计算分析和试验验证,给出了运输类飞机高速风洞试验中30°尾支撑支架干扰问题存在的原因,然后根据0°、5°、15°以及30°不同尾支撑形式的计算分析和专项试验论证结果,提出并验证了小角度尾支撑是现阶段运输类飞机高速风洞试验中最合理、最有效的支撑形式。     

绿色技术创新对企业成长绩效的影响——基于研发投入强度的调节作用

随着我国经济的高速发展,生态问题日渐凸显.通过技术创新处理好经济发展和生态效益的关系成为实现绿色发展的内在要求.本文利用94家创业板制造业上市公司2014-2017年的数据,采用广义最小二乘法对绿色技术创新、研发投入强度与企业成长绩效之间的关系进行实证分析,探讨了绿色技术创新对企业成长绩效的直接影响,并对研发投入强度的...     

Integration of high-fidelity model of forward variable area bypass injector into zero-dimensional variable cycle engine model

Forward Variable Area Bypass Injector (FVABI) is one of key components which contributes to modulate the cycle parameters of Variable Cycle Engine (VCE) under various operation conditions. The modeling method of zero-dimensional FVABI was reviewed and its deficiency was analyzed based on FVABI flow characteristic. In order to improve the accuracy of VCE performance simulation, the high-fidelity modeling method of FVABI was developed based on its working characteristics. Then it was coupled with the zero-dimensional VCE model and the multi-level VCE model was built. The results indicate that the geometric and aerodynamic parameters can affect the interaction between the two airflows and the zero-dimensional FVABI model is too simple to predict the component performance accurately, especially when the FVABI inner bypass is chocked. Based on the performance curves for single bypass mode and the regression model of multi-scale support vector regression for double bypass mode, the high-fidelity model can predict FVABI performance accurately and rapidly. The integration of high-fidelity FVABI model into zero-dimensional VCE model can be done by adjusting iterative variables and balance equations. The multi-level model has good convergence and it can predict VCE performance when the FVABI inner bypass is chocked.     

电机-变距螺旋桨动力系统功率优化控制

电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统（以下简称变距电动力系统）可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略：在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。     

基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测

研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。