基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视

设计了基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视系统,它包含数据有效性检查和发动机健康评估.系统利用BP(back propagation)神经网络对发动机进行数据有效性检查,根据发动机的状态确定测量参数的有效边界以检测发动机的测量参数是否超限;利用模糊逻辑对发动机健康状况进行实时的评估,监控发动机因性能蜕化引起的异常.通过对某型涡扇发动机仿真,验证了基于神经网络和模糊逻辑的状态监视系统的有效性.      

管制员“错、忘、漏”深层原因探讨

本文通过运用管制员岗位任务分析法对管制工作的五种工作状态进行分析,对容易出现“错、忘、漏”问题的一些地方进行分析,以期找出容易发生“错、忘、漏”问题的原因,提出相应的对策。一、管制员工作任务分析管制员工作任务分析就是指全面了解和获取与管制工作有关的详细信息的过程。管制员任务分析包括两个方面：一是对管制员工作本身的过程和任务的分析,     

导风轮轮罩引气对离心式压气机性能影响的数值研究

为了研究扩大离心压气机喘振裕度的实用技术 ,以解决某工程设计中的问题 ,用三维粘性计算流体力学 ( CFD)计算软件对离心压气机导风轮轮罩引气措施进行了数值模拟。该项技术在应用中所涉及的设计参数经过了初步的数值试验。从数值模拟的结果中 ,可以看到该项技术对离心压气机性能改进的明显效果      

基于非线性摩擦模型参数观测器的自适应摩擦补偿方法的研究

通过摩擦补偿的分析提出了一种基于非线性摩擦模型参数观测器的自适应摩擦补偿方法,从工程实用角度出发采用的是库仑加粘滞的摩擦模型,设计了两个观测器实现对库仑摩擦系数和粘滞摩擦系数的估计,并用MATLAB软件对转台工作状态进行了仿真,结果表明此观测器有良好的自适应补偿性能。     

基于逆有限元的机翼蒙皮变形监测方法仿真研究

针对机翼蒙皮变形动态监测需求,研究基于逆有限元法和应变信息的蒙皮变形重构方法.首先采用三节点三角形单元进行结构离散,并结合Kirchhoff板壳弯曲理论进行力学建模;然后通过理论推导得出应变与位移的关系,完成变形重构算法的构造,并开发出了实时显示机翼蒙皮结构变形的可视化软件平台;最后以翼形蒙皮结构和方形蒙皮结构为研究对...     

热塑性聚氨酯弹性体包覆CL-20及对NEPE推进剂性能影响

采用热塑性聚氨酯弹性体,通过水-溶液悬浮法将其包覆于六硝基六氮杂异伍兹烷(CL-20),并对包覆后的CL-20分别进行了XPS、SEM、撞击感度和表面能测试;研究了弹性体包覆CL-20对含CL-20的NEPE推进剂常温力学性能、燃烧性能的影响.研究表明,热塑性弹性体能有效包覆CL-20,在大幅度提高含CL-20的NEPE推进剂常温力学性能并改善"脱湿"的同时,改善高能低特征信号配方燃烧性能,σm最大提高了47%,εm最大提高了184%;燃速压强指数n降低了12%.     

含3，4-二氨基呋咱低特征信号富燃料推进剂能量性能及特征信号分析

以3,4-二氨基呋咱(DAF)部分取代高氯酸氨制备低特征信号富燃料推进剂。采用最小自由能法计算推进剂的能量性能。结果显示,推进剂的比冲随DAF含量的增加而提高,含15?F的推进剂比冲可达7 969.636 N.s/kg。该系列推进剂的红外和可见光信号衰减随着DAF含量增加呈现先降低后增加的趋势,含10?F推进剂的红外和可见光信号衰减最小,红外和可见光透过率分别达到78.1%和70.9%。     

小型、快速SMA空间解锁机构的设计与试验研究

航天器上需要解锁机构完成结构的分离任务,目前广泛采用的火工品螺栓存在安全和冲击等问题,因此其应用在某些场合受到限制。以太阳板二次展开的解锁为例,本文利用形状记忆合金(SMA)的记忆特性发展了小型、快速SMA空间解锁机构;选用Liang\|Rogers本构模型,对解锁机构的核心部分-驱动器进行了设计;完成了解锁机构的样机研制和调试,进行了地面展开试验测试。研究结果表明：利用28V星载电源,研制的SMA空间解锁机构在0.1s内实现了解锁分离。新型SMA解锁机构安装体积小,解锁速度快,能够满足多个解锁机构同时使用的同步性要求,有很大的工程应用潜力。     

全玻璃真空管型太阳热水器内流场的CFD模拟

全玻璃真空管型太阳热水器是技术相对成熟、应用最广的太阳能利用方式.通过对全玻璃真空管型太阳热水器内流场的计算流体力学模拟,研究了器内的对流换热过程,分析了真空管截面的流体流动速度分布,考察了真空管不同位置处的流体循环速度及箱体内水温对循环速度的影响.结果表明,随着流体温度的升高,器内出现随机的湍动涡流;涡流的存在将造成管内冷热流体的混和,对换热过程不利;在真空管内安置引流挡板将抑制流体的湍动,确保有序的热对流流动,提高对流换热效率.研究结果有助于剖析热水器内对流换热的机理,对技术革新提供参考.      

冗余直接驱动阀系统的余度控制策略

针对冗余直接驱动阀伺服系统中由于余度降级所造成的性能降低问题,提出一种神经网络自适应滑模余度控制策略.利用径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Network) 的在线学习功能,对系统发生的变化进行快速自适应补偿,使系统状态趋近于滑模面,提高跟踪精度和鲁棒性;并通过与比例微分PD(Proportional-Derivative)算法的并行控制,促进RBFNN的收敛,增强系统的稳定性.通过与PID(Proportional-Integral-Derivative)切换控制策略的对比研究,表明RBFNN自适应滑模余度控制方法不但设计简单,而且能够有效克服余度降级带来的系统性能下降的问题,极大地改善了系统的品质.