液体火箭发动机健康状态智能检测方法

液体火箭发动机健康检测技术是提高火箭安全性和可靠性的重要技术之一,对其进行研究具有重要的学术和工程应用价值.目前的健康检测方法大多基于特征提取和专家经验,智能检测技术水平急需提高.提出了一种基于卷积自编码器的液体火箭发动机健康状态智能检测方法,对发动机多传感器监测数据进行无监督的特征提取和重构,完成对训练集的学习,并基...     

可靠性及可靠性灵敏度分析的改进点估计方法

针对低维高度非线性问题,提出了一种可靠 性及可靠性灵敏度分析的改进的点估计方法。基本思想是首先由空间分割来降低局部子空间 中功能函数的非线性程度,然后用低精度的稀疏网格积分探索子空间中功能函数的概率响应 特性,最后组合子空间中的信息来得到所需的可靠性及其灵敏度分析结果。方法的优点 是适用于低维高度非线性功能函数的失效概率和可靠性灵敏度分析,由于无需求解功能函数 的梯度函数,因此适用于复杂的隐式功能函数。另外,由于方法利用少量均匀抽样来估计对 失效概率贡献最大的点,并依据其进行子空间的划分,从而使得子空间的划分更有利于提高 可靠性及可靠性灵敏度分析的效率。用算例对所提方法进行了验证,结果表明：在低维高度 非线性条件下,所提算法的精度和效率比类似的三点估计、直接稀疏网格积分方法有明显优 势。     

无轴承异步电机的自抗扰控制策略

针对无轴承异步电机(BLIM)的逆系统解耦控制性能受负载和参数变化影响的问题,在转子磁链定向逆系统解耦控制的基础上,采用自抗扰控制器(ADRC)替换经典的PID控制器,将BLIM模型中的交叉耦合项、本体参数变化和负载视为“扰动”,统一用ADRC的扩张状态观测器(ESO)估测,非线性状态误差反馈控制器(NLSEF)进行补偿。仿真结果表明:采用了ADRC,系统具有较好的动态解耦控制性能;同时,对电机参数和负载变化具有更好的鲁棒性。     

稀疏拉格朗日模拟中模型改进及粒子密度研究

基于多维条件映射(MMC)模型的稀疏拉格朗日粒子模拟是一种湍流混合及燃烧模拟方法。为进一步推进MMC模型的应用,针对现有MMC混合模型参数不精确、通用性差以及模拟结果受拉格朗日粒子密度影响较大的问题,以混合物分数为参考变量,改进了小尺度混合模型并修正了标量混合时间尺度;提出了与流场当地混合特性有关的拉格朗日粒子加密方法。为验证新模型及粒子加密的有效性,开展了湍流圆管射流混合的大涡模拟。计算结果表明改进的MMC模型具有较好的普适性及精确性;拉格朗日粒子经过加密后大大提高了模拟准确性。     

非完备先验知识下的滑动轴承摩擦状态识别

针对监测系统通常无法全部获取轴承摩擦退化状态的先验知识,无法建立全摩擦状态的识别模型,从状态间的相似性出发,提出一种无先验知识下的基于灰色B型绝对关联度（AGRDB）和稀疏编码的滑动轴承状态识别方法。针对稀疏表示不具有监督性的缺陷,在稀疏编码的目标函数中引入AGRDB算法,训练类间距离最大、类内距离最小的正常润滑和严重摩擦的编码;在相同字典下建立具有一致判别性的稀疏表示模型,通过比较当前状态与正常润滑、严重摩擦的稀疏编码与重构误差,进一步识别当前轴承的状态,仿真信号和柴油机轴承实验的结果表明:所提方法能够在较少先验知识下识别出滑动轴承的早期摩擦状态（100~216min）和严重摩擦状态（216~384min）,且算法简单,适合较少样本下的滑动轴承摩擦故障在线监测。      

振幅对流线型箱梁自激气动力的影响

研究了强迫振动振幅对流线型箱梁断面自激气动力的影响。采用1:70的刚性节段模型开展了测压试验,获得了不同迎角的模型断面在不同振幅下的气动压力和分布,探讨了气动力特性。试验中的扭转振幅范围为2°~16°,竖向振幅范围为5~23mm,来流迎角分别为0°和±5°。测试结果表明,在迎角α=0°条件下,当扭转振幅A_t ≤8°,或竖向约化振幅A_v/D≤0.46时,自激气动力的线性谐波占整体气动力的比例在95%以上,没有明显的高次谐波分量。当扭转振幅A_t > 8°,来流迎角为+5°时,自激气动力的线性谐波比例可降低到75%,高次谐波的比例可达到25%。扭转振幅对颤振导数A₂*、A₃*、H₂*均存在显著的影响,但竖向振幅仅对H₄*存在一定的影响。由此得出,尽管颤振导数随振幅的改变是非线性的,但在一定条件下（如8°扭转角以内）,气动力本身不含有明显的高次谐波分量。     

面向航空发动机减重的铝合金管强化机理研究

为助推新一代大型航空发动机推重比的有效提升,开展面向航空发动机减重需求的高强度铝合金管件自增强机理研究.采用有效强化的高强度铝合金管件大规模替换航空发动机低温段不锈钢高压管件,是实现航空发动机减重的可行方法.通过研究高强度铝合金管件自增强工艺的强化机理,建立基于三剪统一强度准则,同时考虑包辛格效应、应变时效以及应变硬化...     

基于自相似检测DDoS攻击的小波选择

为使得小波分析方法准确检测DDoS攻击引起的网络流量自相似变化,针对小波选择关键问题进行研究,提出了一种能够简便有效的发现最佳小波和消失矩的小波选择方法.通过实验发现,当发生DDoS攻击时,dbN系列小波检测到的自相似参数Hurst值变化最大;当给定小波种类时,Hurst值将发生周期性变化,但是消失矩最小时,小波对DDoS攻击最敏感.     

惯性平台在系统中多位置翻滚自标定方法

影响惯性制导导弹命中精度的主要因素是制导工具误差,而平台的测量误差是其中的主要成分.深入研究惯性平台在系统中的在线标定方法,建立了惯性平台的陀螺仪误差模型及加速度表误差模型,提出了最优多位置翻滚试验方法,通过惯性平台多位置翻滚自标定仿真试验分析了自标定精度的影响因素.仿真结果表明,该方法能有效分离各误差系数,绝大多数误差系数分离精度优于99%,从而提高了导弹的命中精度.      

基于RCMAC网络的动态逆再入制导方法研究

针对升力式再入飞行器的制导问题,首先利用准平衡滑翔原理给出标准的阻力加速度．速度剖面,并对阻力加速度跟踪制导原理进行分析,然后利用自回归小脑模型神经网络（RCMAC）网络良好的非线性逼近能力、泛化能力和自学习能力,采用基于RCMAC网络的动态逆方法实现对阻力加速度的跟踪,并证明闭环系统的稳定性．三自由度仿真结果表明,该制导方式降低了动态逆方法对模型的依赖,增强了制导系统的鲁棒性．