基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测

随着大型民机飞行时间的延长,座舱空气污染事故发生概率也随之增大,快速准确的污染浓度预测对保证乘客生命安全具有重要意义.座舱各污染浓度的动态预测和污染源项强度辨识是实现座舱空气质量实时预测的关键技术.污染源项散发强度辨识,如采用最小二乘算法,参数估计是静态的,一般延迟较大;如采用单模卡尔曼滤波算法,虽能实现动态辨识,但不能同时兼顾稳态和过渡过程(突发污染)的参数估计性能,导致误差较大.为解决上述难题,本文提出基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测方法,同时完成污染源散发强度动态辨识和污染浓度状态实时预测.该算法由2个滤波器组成,分别用于匹配系统的稳态和突发过渡过程特征,提高浓度方程参数估计和状态预测性能,保证飞机座舱空气质量态势预测的快速性和准确性.仿真结果证实了该算法的有效性.     

基于相空间重构和神经网络的压气机机匣静压预测

建立了基于相空间重构和径向基神经网络的压气机机匣静压的预测模型。对试验数据进行相空间重构,分析其混沌特性,根据重构相空间的最小嵌入维数确定网络输入参数的个数,采用K均值聚类的方法优化网络的拓扑结构,根据时间序列的最大李亚普诺夫指数确定预测模型的最大有效预测步数,利用径向基神经网络的强大非线性映射能力,实现对时间序列的非线性预测,试验结果证明了该方法的有效性。该方法对压气机趋势监控具有一定的参考价值。      

基于Shape-from-Shading的月球表面三维形状恢复算法研究

提出了一种基于Shape-from-Shading的月球表面三维形状恢复算法。首先分析了在太阳光照射下月球表面成像模型,建立了使用Lommel-Seeliger反射模型描述的反射图方程。然后用有限差分近似微分运算,将反射图方程所示的一阶变系数线性偏微分方程进行离散化处理,得到关于表面高度函数的代数方程。进而采用超松弛迭代法进行求解,获得月球表面三维高度函数值。最后使用合成图像和实际月球图像进行三维形状恢复仿真实验。实验结果表明提出的算法可以有效地恢复月球表面三维形状。     

双三角翼飞机气动力工程计算研究

 双三角机翼比三角机翼气动布局具有更优越的升阻特性.飞机空气动力的工程计算是用数值方法寻求飞机最优设计方案的基础.采用基于面积比思想的半经验工程算法计算了双三角翼飞机的升力系数曲线斜率、零升阻力系数和诱导阻力因子.结果经风洞试验数据校验,精度完全能满足飞机方案设计要求.算法在某改型飞机方案设计中得到了成功的应用.     

基于相空间重构的网络流量RBF神经网络预测

应用混沌理论,分析了网络流量,用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间,进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数,并证实了网络流量存在混沌特性;据此建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的模型,并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明,相对于其他前馈神经网络预测,基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快,预测精度高。     

发动机高速动平衡的振动相位分析

针对发动机转子高速动平衡转速波动、无法保证振动信号同步整周期采样的特点,提出了一种基于转速脉冲的振动信号重构技术,大大提高了相量测量的准确度和稳定性。经试验验证,这项技术是有效、可行的。     

微小刀具同轴全息对刀方法研究

针对现有对刀方法存在的各种不足,提出了一种微小刀具的同轴全息对刀方法.在对全息成像原理和全息图像关键问题进行研究与分析的基础上,搭建了一套微细铣刀的全息对刀检测装置,并利用标准刀具在五轴加工中心进行了微细铣刀的对刀测量试验.试验结果表明:该对刀装置能够高效地进行微细铣刀的对刀检测,系统相对检测精度达5.1μm.在相同检...     

舰载导弹武器系统接口转换器设计

舰载导弹武器系统大多采用RS-485接口组成局域网,而各设备仅具有RS-232接口,文中介绍了一种无须外部供电的接口转换器。采用串口取电技术设计了转换器的电源电路;选用新型低功耗器件设计了接口的硬件电路,给出了接口软件流程。设计舰载导弹武器系统接口转换器,实现了接口间的信号转换。     

小推力航天器的地月低能转移轨道

 在限制性四体模型下研究基于小推力方式的地月低能转移问题,通过借助于平动点轨道的相空间结构来揭示小推力转移的机理。重点研究了小推力转移自由飞行段的构造：经由LL₁点穿越获得最小能量的低能转移;而经由LL₁点Halo轨道穿越,得到(M,N)圈穿越轨道;由于Halo轨道相对于平动点增加了一维度的选择,根据(2,2)圈穿越轨道构造该转移的自由飞行段。在地球势阱逃逸和月球势阱捕获段,分别设计了合适的小推力的控制律及发动机开/关机时间,成功实施近地球段的小推力加速和近月球段的减速。尽管未对所得到的结果进行优化,所得转移轨道的燃料消耗也与类似边界条件的SMART-1轨道基本一致。     

A wall-thickness compensation strategy for wax pattern of hollow turbine blade

As an important index affecting the aerodynamic performance and the structural strength of hollow turbine blades, the wall-thickness precision of the blade is mainly inherited from the positional relationship between the corresponding wax pattern and the internal ceramic core. However, due to locating errors, the actual position of ceramic core is always deviated from the ideal position, which makes it difficult to guarantee the wall-thickness precision of the wax pattern. To solve this problem, a wall-thickness compensation strategy is proposed in this paper. Firstly, based on the industrial computed tomography (ICT) technique and curve matching algorithms, a model reconstruction method is developed, with which the 3D model of a trial wax pattern can be easily constructed. After that, focusing on eliminating the wall-thickness errors of the trial wax pattern, an optimization method for the pose of the ceramic core in the wax pattern is proposed. Then, by mapping the optimal pose of the ceramic core to length adjustments of the locating rods, the wall-thickness errors of the wax pattern can be greatly reduced. A case study is also given to illustrate the effectiveness of the proposed compensation strategy.