几种生长模型参数的最小二乘估计方法及应用

提出一种Logistic模型、Gompertz模型、Mitscherlich模型和Bertallanffy模型的分布参数估计方法，这种方法以加权最小二乘法为基础，推导求解分布参数的方程组。利用这类曲线模型中参数形式的特点，使同时求解三个参数的问题简化为同时求解两个参数的问题，并给出求解参数耦合方程组的二重二分迭代法。预测地基沉降的计算实例表明，这种方法对于迭代初值的选取要求较低、求解速度快、精度高，而且通过选取权因子可以对已有数据实现“重近轻远”的处理。     

消费者创新性对手机银行使用意愿的影响研究

探索消费者创新性对手机银行使用意愿的影响,基于技术接受模型,构建了消费者创新性影响手机银行使用意愿的假设模型,依据假设模型开展了问卷调查。通过AMOS17.0软件对调查数据和假设模型进行了结构方程模型检验。研究结果表明,消费者创新性对手机银行使用意向具有显著影响,其影响机制是通过消费者对手机银行易用性和有用性的感知影响消费者对手机银行的使用态度,进而影响手机银行使用意向。在此基础上对商业银行发展手机银行提出了实践建议。     

军用飞机型号研制试飞费用估算研究

在借鉴国外经验的基础上,对国内军用飞机型号研制试飞费用的构成进行了研究,提出基于兰德DAPCA IV模型的军用飞机型号研制试飞费用估算模型,为试飞费用的估算提供了依据。     

用于分级燃烧的高性能燃油分配器的改进设计与仿真

为了提高燃料使用效率、降低污染物排放,在已有分级燃烧燃油分配器基础上,针对航空发动机双环腔燃烧室改进设计了1种高性能燃油分配器。简述了分级燃烧燃油分配器的工作原理,建立了其AMESim模型。根据设计要求,通过仿真验证了燃油分配器的稳定性、分配比与输入信号的稳态关系,计算了燃油分配器输出与燃油分配计划表之间的误差,分析了燃油分配器的动态特性以及对外部参数变化的鲁棒性,并且针对该分配器的非线性特性提出了解决办法。仿真结果表明：与文献[4]所设计的燃油分配器相比,改进设计的燃油分配器鲁棒性更好,稳态和动态性能更优。     

面向高级在轨系统的动态服务质量保证方法研究

AOS(Advanced Orbiting System,高级在轨系统)已经逐渐被各国空间组织采用,随着空间任务的发展趋势更多样化和复杂化,对AOS的QoS(Quality of Service,服务质量)也提出了更高要求.针对AOS服务质量的提升需求,提出了一种虚拟信道优先级策略,使用大容量缓存结合数据压缩动态策略和遥测数据抽帧策略相结合的QoS保证方法,通过分析返向链路带宽与航天器遥测用户带宽的裕量,可以动态调整QoS保证,以适应不同应用环境下的航天器AOS的QoS保证需求.通过模拟不同的工况进行仿真试验,结果表明,该AOS服务质量保证方法适用于返向链路带宽裕量充足和不足的工况,比传统的全同步策略和同步异步结合策略拥有更广泛的适应范围.     

基于双三次B样条插值的薄壁件加工误差补偿方法

以薄壁件加工过程为研究对象,针对薄壁件加工的误差预测、补偿问题,提出一种基于双三次B样条插值的薄壁件加工误差补偿方法.在获得薄壁件历史加工数据的基础上,运用插值理论建立误差模型,得到误差分布规律,考虑切削力与弹性变形之间的迭代影响建立误差补偿方法.该方法综合考虑了弹性变形、热误差、几何误差等多种误差源,通过数值分析方法建立误差模型,避免以往薄壁件误差建模中误差源分析不全、解析困难的弊端,最终以薄板工件为例,通过实验验证,应用该误差补偿方法可有效提高薄壁件的加工精度.     

智能数控机床及其技术体系框架

首先简要介绍了数控机床的发展趋势,其次结合当前学术界及工业界的实践,对智能机床的概念进行了定义,然后提出了智能机床的技术体系框架,并详细阐述了智能数控系统、智能元器件以及智能化应用技术等智能机床中的关键技术.     

热压罐和RTM成型的C型框弯曲试验研究

通过热压罐和RTM成型工艺的复合材料C型框弯曲试验,研究了两种工艺方法对其承载能力及破坏模式的影响.试验结果表明:热压罐成型的隔框承载能力比RTM成型工艺高27.5％,且其分散性小;两种工艺的破坏位置一致,但RTM成型的隔框在平直段与弯曲段过渡截面处外壁先发生分层,而热压罐成型在该处外壁至破坏前才出现分层损伤.该结论可以为该型结构的工程应用提供有价值的参考.     

基于飞行试验数据的双转子航空发动机 加减速瞬态模型辨识

为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3％,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5％;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3％.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考.     

基于模型的系统工程概述

由于航空领域涉及的系统日益高度复杂,为更好推进基于模型的系统工程(Model Based System Engineering,MBSE)研发体系,通过从当前遇到的问题、推行基于模型的系统工程的必要性、优势、未来的挑战等方面进行了较为详细地阐述.基于模型的系统工程研发体系具有知识表示的无二义、系统设计的一体化、沟通交流的高效率等优势,是未来发展的大趋势.