基于误差预测修正的液体火箭发动机故障预测方法研究

为解决液体火箭发动机故障预测这一难题,提出一种基于误差预测修正的故障预测方法。在历史数据的基础上建立小波过程神经网络故障预测模型,同步计算学习样本的预测误差,根据上述误差建立双并联离散过程神经网络预测模型。预测时,将预测误差值实时补偿到小波过程神经网络预测模型以提高预测精度。通过液体火箭发动机地面试验中的涡轮泵数据对该方法进了验证。结果表明,该方法在预测精度和适应能力上较单一的过程神经网络预测模型有显著提高,进行10步预测时,预测值的标准化均方根误差为0.392,预测平均耗时为76ms,能够用于解决液体火箭发动机故障预测问题。     

亚/超声速楔状流层流边界层速度与温度相似解及拟合解

利用相似变换获得了楔状流层流边界层无量纲流函数的3阶非线性常微分方程,用Runge-Kutta法求解微分方程获得了不同楔形角楔状流层流边界层无量纲速度随相似变量的变化曲线;推导了亚声速和超声速楔状流层流边界层无量纲温度关于相似变量的2阶线性齐次和非齐次微分方程,获得了温度分布的通解,恒壁温条件下亚声速楔状流和绝热壁面条件下超声速楔状流层流边界层无量纲温度解析解及指数函数形式的拟合解.以楔形角为0为例利用相似变换研究了超声速条件下气体压缩性及黏度随温度变化等因素对层流边界层速度与温度的影响,得出不可压缩常物性与可压缩变物性条件下无量纲速度相对误差绝对值小于9.8%的结论.研究表明:Pr越大贴近壁面处无量纲温度变化越剧烈;超声速条件下壁温低于绝热壁温时黏性耗散作用可以使层流边界层气体温度从壁面到主流间出现先升高后降低的变化.      

基于CST方法的高空低雷诺数吸附式叶型耦合优化设计

研究了一种基于类别形状函数变换（CST）方法的吸附式叶型优化设计方法,该方法可以在高空低雷诺数条件下对叶型和抽吸方案耦合优化.结果表明:优化之后在20km高空低雷诺数条件下总压损失降低了65%,静压升提高了0.02,气动性能得到较大提升.而且由于优化过程中罚函数的引入使得优化后吸附式叶型在地面条件下性能也有所提高.对于高空低雷诺数条件下吸附式叶型在抽吸位置之前适当的增加叶型负荷,再通过抽吸来控制附面层,效果最优.并且最佳抽吸位置位于层流分离泡作用区域内.在层流分离泡作用区域内抽吸可以完全消除层流分离泡对叶型性能的影响,并且可以较好控制附面层位移厚度和动量厚度的增加,有效地减小附面层内的动量损失.      

基于卷积稀疏表示的图像融合方法

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。     

离散型可靠性参数数学关系研究

在航空航天系统中,已有许多可靠性参数来描述产品的可靠性特性,但大多数都是基于连续时间上的 连续型可靠性参数,而在离散时间上有定义的离散型可靠性参数的描述较少,例如离散失效率。为弥补可靠性 理论在在这方面的缺陷,从离散时间这一角度出发,研究离散型可靠性参数的数学关系。推导离散失效概率与 离散失效率的数学转换公式,利用离散失效率推导计算离散可靠度的数学公式,推导平均失效前工作次数与离 散失效概率的数学转换公式,并进行验证。结果表明:推导出的三个数学转换公式合理,可以用于描述离散型 可靠性参数。     

基于星载可见光相机的空间碎片探测

空间碎片在轨识别与参数辨识为空间轨道预警、航天器规避空间碎片提供了重要依据。文章在轨道相对动力学的基础上,模拟了空间碎片在光学探测过程中的拖尾成像特性;随后,采用 Hough变换对空间碎片尾迹特征.r进行提取与识别,获取碎片方位角信息,通过匹配多帧图像,获取碎片的方位角速度信息。同时,结合激光测距仪的测距信息,获取空间碎片的位置和速度信息;通过数值仿真验证,该方法能够实现对空间碎片探测、识别和定位,因而具有一定的工程应用价值。     

单机寿命监控当量损伤计算模型研究

本文研究了各种等损伤计算方法,推导了指数形式的等损伤计算公式对应的过载转换公式,并验证了与其他等损伤计算公式的关系。以典型飞机疲劳试验载荷谱为基础,结合各种等损伤计算公式,通过数值计算确定了基于重心过载和单机寿命监控的当量损伤计算公式及损伤指数。在此基础上,分析确定了单机寿命监控的采样率和滤波门槛值,为实施单机寿命监控提供技术支持。     

基于HHT的航空直流串行电弧特征提取方法

由于飞机内部布线空间有限、电弧故障存在发生时间地点随机以及特征不明显等问题,导致检测困难。本文基于航空270 V高压直流（HVDC）系统开展直流串行电弧故障特征提取方法研究,采用希尔伯特黄变换（HHT）提取电弧电流交流分量的时域和频域特征量。选择HHT的固有模态函数IMF5瞬时幅值的峰峰值和标准差作为识别电弧故障的时域特征,与原始信号中提取的时域特征量对比,正常和电弧特征量的区分度更大;选择HHT的固有模态函数IMF1+IMF2、一定频带范围内的瞬时幅值计算得到的谐波功率和作为区分正常和电弧情况的频域特征量。与常用的快速傅里叶变换（FFT）方法相比,HHT三维时频谱能够反映信号的局部特征,HHT方法计算得到的正常和电弧特征量之间的区分度更大,电弧和正常特征量的比值最高可达346。基于HHT的电弧故障特征提取方法能够更好地区分正常和电弧情况,有助于提高电弧故障的检测率,降低虚警率,具有重要的工程应用价值。     

基于时频切片分解的时变系统参数识别

系统参数识别分为时不变系统参数识别和时变系统参数识别两大研究方向,其中时不变系统参数识 别的研究已趋于成熟,而时变系统参数识别的研究则仍然处于起步阶段。对于多自由度时变结构,提出一种基 于时频切片分解的时变系统参数识别方法。该方法采集结构的振动位移响应,根据时频分解计算得到响应在 整个时频段内的时频能量分布图;依据结构的时频分布特性,选择多个时频切片窗分解响应信号,再对分解出 的信号分别进行逆变换计算完成时域上的信号重构;重构出来的信号对应于结构的各阶模态位移响应信号,利 用Hilbert变换提取信号瞬时频率,从而识别出结构各阶频率。通过一个三自由度的弹簧阻尼质量仿真实验, 验证了该方法具有良好的识别精度和工程实用价值。     

倾角回转误差算法问题分析及改进

对倾角回转误差的算法和公式进行了积极探讨,对GJB1801-1993中倾角回转误差算法进行改进尝试并通过对测试方法进行理论分析和一组典型数据的计算结果对此予以进行证明。在此基础上对倾角回转误差算法进行了修正,增加约束条件:消除的一阶谐波分量必须幅值相同,相位相差90°,从而得到修正公式。再从基本误差定义出发,重新对倾角回转误差进行推导,得到了相同的结果。