Al/SiC复合材料的准分子激光表面改性

利用KrF准分子激光对SiC晶须增强铝基复合材料进行表面改性。借助于显微镜及X射线衍射技术,对激光处理前后试件表层的显微组织及化学结构进行了分析。结果表明,准分子激光处理后,试件表面形成了一个几微米厚的铝层。该薄层中基本上不含金属间化合物,SiC增强相的数量也显着减少。腐蚀测试结果表明,准分子激光表面处理后,材料的抗腐蚀性能得到了显着提高。     

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     

基于RBF网络的航空发动机辨识模型

利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。      

联合应用现代优化方法与S2流面计算进行多级涡轮的气动设计

本文联合应用S2流面正问题计算和多级局部优化设计对某三级涡轮进行多级气动优化设计。优化联合采用人工神经网络和遗传算法,流场计算采用全三维粘性流N-S方程求解,计算网格采用H-O-H型网格,即入口段、出口段采用H型网格,叶片区域采用O型网格。通过优化,总效率提高1.1%,总体性能提高,达到设计要求。     

传感器测量偏差下的航空发动机智能性能诊断

以某型涡扇发动机为研究对象, 构建了基于神经网络的航空发动机智能性能诊断方法, 讨论了测量噪声及测量偏差对诊断结果的影响及其处理方法.建立一簇并行的神经网络组和发动机模型, 通过比较各模型输出与发动机测量参数之间的误差, 判断传感器是否存在测量偏差.仿真结果表明, 该方法能有效消除测量噪声, 准确判断并隔离有测量偏差的传感器, 得出正确的发动机性能诊断结果.      

动能拦截器助推段导引方案研究

针对大气层外高速飞行的目标, 提出了一种可用于动能拦截器助推段的导引方法.建立了拦截器和目标的运动模型, 在分析可拦截约束条件的基础上推导出转移轨道计算方法, 同时通过对拦截器可发射区域中的转移轨道优化得到满足约束条件的有效发射区域, 并以点火时刻待增速度为性能指标来寻优计算获得发射参数.仿真结果表明, 该方法能有效实现拦截器助推段的制导控制.      

基于CAIV的航空发动机性能与费用的综合权衡模型框架

运用"费用作为独立变量"方法, 对航空发动机立项论证中的性能与费用的综合权衡与决策方法进行了研究.首先建立了航空发动机总拥有费用的参数估算模型, 研究了发动机主要性能参数与其主要设计参数之间的关系并建立了性能模型.然后研究了如何确定设计参数的约束条件即"权衡空间".最后将以上研究成果进行了综合, 建立了发动机性能与总拥有费用的综合权衡模型框架, 可用于发动机的设计参数与费用的决策.      

面向制造业的逆向供应链中的产品回收

针对制造业中产品回收的问题,在分析逆向供应链特点的基础上,讨论了逆向供应链中的产品回收过程、产品回收网络和产品回收的难点,为进一步定量分析产品回收网络奠定了基础.     

航空维修差错的研究

从航空维修差错带来的重大危害出发,提出航空维修差错的定义及基本特征,深入分析航空维修差错的几种模式,重点研究了最活跃、最突出的人为差错模式,并指出预防各种差错模式的方法和措施。     

垂直起降无人机总体方案分析及控制策略综合研究

垂直起降无人机是垂直起降技术和无人机的结合体。它既有直升机的垂直起降和悬停能力,又具有固定翼飞机的速度快、航程远的特点。同时,它还具备一般无人机的基本特点,可满足执行特殊任务的需要。因无需考虑机载人员的因素,垂直起降无人机可以采用的垂直起降和总体设计方案更加灵活和多样。本文在分析现有各种垂直起降无人机方案的基础上,提出了“双旋翼尾坐式飞翼”布局,并在随后对其进行了详细参数确定和性能估算。最后,对其进行了控制策略的研究。