区间数据包络分析模型的求解及其有效性

文中基于每个DMU的区间效率值,给出了区间DEA模型求解的一种方法并研究了它的有效性,同时将这种方法应用于基地伪装方案的选取问题。     

一种改进的航空发动机转静件碰摩故障诊断方法

针对航空发动机碰摩故障的实际情况,分析了各种诊断方法的应用局限性,引入并改进适用于航空发动机碰摩诊断的基于SVD(奇异值分解)的碰摩特征提取方法:提出利用数据边界延拓来消除边界振荡,以此发展了适合短时间序列和长时间序列的奇异值分解处理方法,并探讨了简便实用的奇异值选择方法.并在某航空发动机故障信号的检测中,取得了良好的效果.      

低功率激光-TIG电弧复合焊接不锈钢熔深研究

建立了一套低功率YAG脉冲激光-TIG电弧复合热源焊接系统,并用本系统对不锈钢1Cr18Ni9Ti进行焊接.研究了3种热源作用下不锈钢的焊缝熔深.通过引入焊缝有效热输入概念,对复合热源影响熔深的机理进行了分析.     

航空二冲程汽油发动机均值模型的研究与仿真

发动机平均值模型由于其模型简单、计算时间短、使用方便,且能满足控制设计的要求被广泛应用。目前均值模型主要在四冲程汽油机和大型二冲程柴油机上广泛应用,小型航空二冲程汽油发动机平均值模型国内外应用很少。本文采用机理建模和试验建模相结合的方法建立了发动机均值模型,为研究二冲程汽油发动机提供了一种思路。二冲程汽油机平均值模型主要分为三个动态子模块：燃油蒸发与油膜动态子模块、进气道与曲轴箱扫气子模块和动力输出子模块,建模中考虑了簧片阀的建模,同时考虑了扫气过程中的短路损失。分别建立了动力输出和转速模型、空燃比模型,并进行了Matlab/simulink仿真,仿真结果和实验数据吻合,证明了该均值模型的正确性。     

一类二阶三点边值问题解的存在性

运用上下解方法,研究了一类二阶混合非线性边值条件的三点边值问题,通过构造了适当的非线性辅助函数工得到了解存在的充分条件,推广和改进了某些已知的结果。     

民用飞机制造商的机队运行警戒值管理方法及应用

民用飞机制造商为充分了解和掌握机队运行可靠性状况,针对每一种机型的机队设定适当的门限值,将机队每个月的运行可靠性指标值与该门限值进行比较,从而快速掌握机队警戒状况,这是可靠性分析中基本的分析模式,其中门限值即警戒值。阐述了民用飞机警戒值的管理方法,详细说明了警戒值从计算、审批、修订到最终生效的整个管理流程,并对警戒值管理方法在ARJ21-700 飞机试飞过程中的应用进行了介绍。     

考虑输入饱和与姿态角速度受限的航天器姿态抗退绕控制

 针对航天器姿态控制过程中同时存在输入饱和与姿态角速度受限的问题,提出了一种新型的姿态控制设计方法。该方法在保证系统渐近稳定的前提下,能够显式地给出输入力矩和姿态角速度的最大幅值,并通过引入一个时变锐度参数来增强系统对外部干扰的抑制能力;在此基础上,进一步考虑了由于四元数的冗余性所导致的退绕问题,设计了一组新的姿态偏差函数和偏差向量,使得控制器在满足上述约束的同时还具有抗退绕的优点。仿真结果表明,所提算法能够同时满足输入饱和与姿态角速度受限的约束,并且在较大外部干扰的情况下表现出了很强的鲁棒性,同时成功地规避了退绕现象。该算法为存在多重约束的航天器姿态控制问题提供了一个新的思路和解决方案,具有很好的实际应用价值。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。      

基于模型的民机液压告警系统验证方法研究

利用Simulink/Labview建立民用客机液压系统告警逻辑模型,通过注入顶层定义的根源故障获得可视化告警信息指示,符合设计分析结果,且具有故障叠加告警显示等优点,为验证复杂系统集成中面临的根源派生故障告警信息显示抑制和排序功能提供一种有意义的方法。     

一种基于蜂拥策略的分布式无人机编队控制方法

在无人机编队控制中,传统的主从式集中编队控制方式需要大量信息交互,对机间通信的要求较高.针对具有虚拟领航者的分布式无人机自组织编队跟踪问题,运用有界蜂拥算法对无人机模型进行求解.首先,提出了一种有界控制输入的蜂拥算法,并对算法的稳定性进行了分析;其次,对无人机进行了建模,提出了虚拟受力点的概念,并对虚拟受力点进行受力分析,将算法中的加速度转化成无人机径向速度与偏航速度的更新,以达到分布式无人机编队自组织以及跟踪虚拟领航者的目的;最后,通过仿真验证了算法和模型的有效性.