变截面脉冲爆震火箭发动机实验研究

在8Hz频率下,以煤油为燃料,氧气为氧化剂,当量比为1.0的条件下,进行了变截面脉冲爆震火箭发动机的实验研究,其中包括等截面发动机,扩张型发动机,收敛型发动机,扩张-收敛型以及收敛-扩张型发动机.总结出了发动机横截面积变化影响爆震波传播的一些规律,得到了横截面积变化对发动机平均推力的影响.     

NF-3风洞神经网络自适应稳风速控制系统研制

介绍西北工业大学NF-3大型低速直流式翼型风洞改进后的稳风速控制系统的结构、控制原理和性能特点.针对低速直流风洞风速控制系统建模困难,易受外界干扰影响,且自身参数时变不确定,控制难度大的特点,新系统采用了多线程、数字式数据采集方式,带死区控制的PSD神经网络自适应控制算法.通过在NF-3风洞三元试验段和二元试验段的实际应用,与正在使用的模糊控制系统相比较,新系统的适应性和鲁棒性更强,调试时间大为缩短,风速控制精度在风速大于10m/s时从国军标的合格指标0.3%提高到先进指标0.1%,稳定时间减少了10%左右,人机交互也更加友好.     

受拉螺栓的应变疲劳可靠性分析

分析了受拉螺栓的应力与变形，指出这种螺栓的强度失效的主要原因是应变疲劳破坏，进一步在探讨应力-应变统计特性的基础上，提出了确定螺检应变疲劳可靠性寿命的方法，因此方法可进行螺栓可靠性寿命的预测。     

智能材料结构的研究进展

智能材料结构是当前国内外研究的热门课题，进展很快。它的兴起将冲击材料研究部门，并引起了结构设计部门的变革。本文主要介绍埋入传感元件、驱动元件并采用人工神经网络、图形特征识别及新型声发射系统的三种强度自诊断智能结构，埋入形状记忆合金丝的大面积强度自适应结构，以及预报材料疲劳寿命、减振降噪、无舵面机翼和光电红外隐身等智能结构的研究进展。     

CONSTRUCTIONOFACLASSOFPNSEQUENCESWITHPRIMENUMBERPERIODSOF4t＋1FORM

构造了一类４ｔ＋１型质数周期的伪随机序列。该序列提供了比ｍ（Ｍ）序列更多的可供选择周期数，同时证明了它具有良好的伪随机特性     

神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能     

有机高分子絮凝剂处理高浊度原水效果和机理研究

本文研究了有机高分子絮凝剂ＰＡＭ、ＣＴＡＢ及它们的复配ＰＡＭ＋ＣＴＡＢ处理高浊度原水的最佳实验条件、絮凝性能、效果和机理，为有机高分子絮凝剂的选择和管式絮凝器的研制提供了理论依据。     

基于神经网络的机器人迭代学习控制

针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合,反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹,神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于ＢＰ神经网络的学习控制算法。仿真结果表明,该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,具有良好的鲁棒性和控制性能。     

基于TheoH方差的陀螺随机误差系数动态提取

针对运用动态Allan方差提取陀螺随机误差系数时,用截断窗截取原始信号造成方差估计置信度降低的问题,提出运用混合理论方差(Theo H方差)来代替Allan方差对截断窗内的数据进行分析,并提取出随时间变化的陀螺随机误差系数。Theo H方差改善了Allan方差计算时相关时间只能达到信号总时间的二分之一及长相关时间下方差估计置信度降低的问题,其计算的相关时间可以达到数据总时间的四分之三,有效改善了动态算法因数据截取造成误差系数估计置信度下降的缺陷。从对仿真信号和光学陀螺实测数据处理结果上来看,本文方法既能准确地对动态条件下陀螺量测信号的随机误差进行细化辨识,又能大幅提高中、长相关时间下方差估计的置信度。     

基于FMECA信息的测试性验证试验样本分配方法

针对目前国内外测试性验证试验中普遍采用的基于故障率的分层抽样方法考虑因素单一,可能导致样本分配不尽合理,而现有考虑多因素的样本分配方法代表性不足,难以实现工程上的应用的问题,对影响样本分配的因素与故障模式影响及危害性分析(FMECA)信息的关系进行了详细分析,提出了基于FMECA信息的样本分配方法。首先定义了单元影响系数和影响因子向量,提出了向量各元素赋值规则,解决了影响因素选取的问题;其次通过基于逼近理想解排序法(TOPSIS)优化的层次分析法确定了权值矩阵,实现了样本分配。最后通过实例验证表明该方法考虑因素全面,运用灵活,更具代表性和工程应用价值。