智能机器人科学研究与应用技术的协同发展——走进陕西省智能机器人重点实验室

陕西省智能机器人重点实验室以推动陕西省机器人产业发展为导向,开展智能机器人前沿技术探索研究,推动智能机器人与材料科学、信息科学、生命科学和环境科学等前瞻领域的交叉研究,促进智能机器人在相关领域的实际应用,实现智能机器人科学研究与应用技术的协调并重发展,打造国内一流的智能机器人实验室。重点实验室承担了国家重点研发计划、国家自然科学基金项目、国家04专项、国家863计划、陕西省统筹创新工程计划项目、广东省科技计划项目、战略性新兴产业重大产品项目以及企业合作项目75项。     

考虑多监测指标不确定性的滑油状态综合评估方法

针对不同油液指标信息的多样性导致油液状态评估结果存在不确定性的问题,基于模糊证据理论方法提出了1 种考虑 油液特征不确定的综合状态评估方法。应用模糊证据理论对油液多指标信息推理导致的不确定性结论进行多指标融合,进而应用 模糊推理算法实现油液状态量化表征,建立了滑油衰变趋势分析模型,并通过实验室环境下的滑油监测数据进行油液状态评估以 验证方法的有效性。结果表明：该方法对监测指标变化趋势矛盾的滑油状态评估有较好的效果,准确性和一致性均高于90%。     

基于MEMD和ELM的飞机机翼健康状态预测技术

复合材料在现代飞机结构中的应用越来越广泛,为了有效地对飞机机翼健康状态进行预测,提出了基于多元经验模态分解(MEMD)和极限学习机(ELM)的飞机机翼健康状态预测方法。以某型飞机复合材料机翼盒段为具体研究对象,对其进行冲击与疲劳加载试验,利用光纤传感器及其采集系统募集飞机复合材料机翼盒段的原始应变信息,对其健康状态予以表征。对所采集的原始应变信息进行MEMD分解,提取分解后各频带信号的能量熵作为表征飞机复合材料机翼盒段健康状态的特征信息,采用动态主元分析法(DPCA)将所提取的能量熵特征信息进行融合,采用融合后所得到的能量熵构建ELM预测模型,对某型飞机复合材料机翼盒段健康状态进行预测。试验研究表明,本文方法可以有效实现飞机机翼的健康状态预测,具有很好的应用前景。     

量子科技在航空产业的应用前景

2019年1月,空客发起了一次全球量子计算挑战赛,邀请全球36个量子计算团队超过800位研究人员,与该公司联手打造航空航天领域的量子时代.这次比赛的目的在于借助量子计算解决当今世界上与飞行物理学相关的最困难和最复杂的问题,以测试和评估最新可用的计算能力,并进一步推动量子计算技术在航空航天领域落地应用.     

波音737NG飞机空调制冷系统故障分析及健康监测研究

对波音737NG飞机空调制冷系统进行说明,列举了典型的故障模型,分析了系统数据和故障的关联,根据制冷系统重要的三个参数对系统性能进行监测并对热交换器的健康进行评估。大数据和云计算深度结合的智能模式是未来空调健康监测的发展趋势。     

高技术产业集群与网络治理

高技术产业集群是一种具有稳定的技术经济联系的网络体系。根据Jones等四重维度的理念、新经济社会学的结构嵌入观念以及高技术产业集群的具体特征,利用高技术产业集群的网络治理机制可以达到集群内企业互动、协调、资源的整合以及整个网络在共识下的维持和发展目标,并且可以提高高技术产业集群知识的利用效率,促进技术创新,降低创新风险。     

智能型结构健康监控

据FAA适航审定中心介绍,现有的结构健康监控(SHM)传感器在保护金属和复合材料结构时被证明是有效的.FAA的实验室与波音公司合作,在实验室和5架民用飞机上对此类传感器进行了检测.     

结构健康监测及其应用

结构健康监测（Structural health monitoring,SHM）是指利用现场的无损传感技术,分析通过包括结构响应在内的结构系统特性,达到检测结构损伤或退化的一些变化。结构健康监测是一种实时的在线监测技术,国外己在土木工程（大跨桥梁、高层复杂建筑、海洋平台等）、机械以及航空航天工程等领域有较多的应用。     

2008年航天报告

美国航天基金会发表的《2008年航天报告》展示了过去一年航天产业发展的新视点,航天产业是全球经济最有活力和最具创新性的产业。从2005年至今,《航天报告》像一台望远镜,每一年都在凝视着不断发展的航天产业,帮助读者更深入地认识和了解航天产业界的工作人员、航天系统、航天器运行和社会效益。为了吸引和培育更广泛的读者群,从行业专家、政府官员、研究人员到投资者,航天报告既提供详细的统计分析,又给出了前景评估。《2008年航天报告》广泛涉及了从通信卫星,及其发射、操作和投融资人员,到月球和火星探测的各个领域。它描述了以创新、扩展和机遇为特点的航天产业发展情况。