一种新的脉冲星累积脉冲轮廓辨识算法

为解决X射线脉冲星导航系统中脉冲星类型难以准确辨识的问题,本文分析了导航系统中累积脉冲轮廓的特点,提出了一种基于选择Bispectra\|Mellin(BM)谱的脉冲星累积脉冲轮廓辨识算法。该算法首先对累积脉冲轮廓进行双谱变换,提取平移不变特征信息,并抑制噪声;然后通过计算归一化双谱幅值的两维Mellin变换将双谱的尺度伸缩转换为BM谱的相位变化;最后利用简化的Fisher可分离度使BM幅度谱域降维,得到特征向量用于相关辨识。利用美国罗希(Rossi)X射线时变探测卫星的实测X射线脉冲星数据进行辨识实验,结果表明：(1) 该算法能对具有不同相位和尺度因子的累积脉冲轮廓进行有效辨识,辨识效果优于现有辨识算法;(2) 当相位间隔为4.8°时,该算法的辨识效果达到最佳;(3) 运算量小,适用于脉冲星导航系统。     

感应电动机寿命预测的加速退化试验方法研究

感应电动机正常使用时一般具有长寿命高可靠性,为在较短时间内预测感应电动机的寿命,提出了一种简单易行的感应电动机加速退化试验方法:在电动机转轴上偏心安装圆孔叶片模拟电动机负载工作时承受的不平衡载荷,并且通过改变叶片偏心安装孔的位置模拟增大不平衡载荷。进行了3种应力形式的试验研究,以试验中测得的电动机轴心轨迹面积值表征电动机的性能退化指标,建立了轴心轨迹面积相对变化的漂移Brown运动和幂律加速退化模型,利用无偏估计法和最小二乘法得到模型参数的估计,外推获得叶片无偏心安装状态下的不平衡重力矩,以该值作为电动机正常工作时承受的不平衡载荷,预测和分析了电动机正常工作寿命和可靠性,验证了加速退化试验方法的可行性和高效性。     

基于优化智能网络的发动机推力指令模型

针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题,提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法.其中子模型Ⅰ采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数,其输出作为子模型Ⅱ的输入;子模型Ⅱ采用优化极端学习机(ELM)算法,输出为额定发动机推力,并以此推力为性能蜕化缓解控制指令.为了减小ELM网络规模,提高推力指令模型实时性,采用微分进化算法(DE)优化ELM初始网络参数.数字仿真验证表明:各飞行包线内推力指令模型预测值最大相对误差小于4‰,远优于单一神经网络最大8.17％和单一极端学习机最大14.5％的误差,模型推力指令计算时间仅需0.64ms,实时性好,验证了该推力指令模型的有效性.     

高低温环境下金属橡胶材料疲劳特性试验研究

以高低温等太空极端环境中的减振需求为背景，对设计制作的固支圆盘型金属橡胶试件进行了高低温环境疲劳特性试验研究，并根据刚度衰退特性提出了金属橡胶构件的疲劳失效判据。研究结果表明：金属橡胶材料的疲劳破坏形式主要是金属丝的断裂破碎和磨损，宏观上表现为试件动态刚度的不断衰减，且在相同振幅下，金属橡胶试件的刚度衰减速度随环境温度的降低而加快，随温度的升高而减缓。在整个疲劳试验过程中，试件损耗因子变化幅度较小，阻尼性能相对比较稳定。     

一个简易实用的疲劳损伤累积法则

1.法则的提出 利用材料的等幅疲劳试验数据进行承受变幅荷载的实际构件的疲劳设计,必须借助疲劳损伤累积理论。40年代以来,人们一直试图寻找一种较好的疲劳损伤累积理论。表1列举了其中的一些典型代表。     

磨损可靠性分析及试验

磨损是引起运动机构失效的重要失效模式之一。介绍了一种磨损试验设备；给出了一些试验和数据处理结果；探讨了磨损线性累积规律；并通过算例简单地说明了磨损可靠性分析方法。     

涡轮盘持久及低周疲劳寿命可靠性评估

为评估涡轮盘持久及低周疲劳寿命可靠性,考虑涡轮盘材料及载荷的分散性,采用响应面法与蒙特卡洛法相结合的方法,建立涡轮盘持久寿命可靠性分析模型。对给定中间以上状态工作时间400 h的涡轮盘进行持久寿命可靠度计算,并考察应力松弛效应对涡轮盘持久寿命的影响。在持久寿命可靠性分析的基础上,根据Miner线性累积损伤理论,对考虑蠕变损伤的涡轮盘低周疲劳寿命进行可靠性评估。结果表明,该涡轮盘满足400 h持久寿命、寿命安全系数1.5,及1 500周低周疲劳寿命、寿命安全系数2.0的使用要求。     

基于二元相关的器件级可靠性建模与剩余寿命预测研究

器件作为部件及设备的主要组成部分,其可靠性及健康状态对设备功能完好性及任务可靠性具有重大影响。本文针对复杂应力条件下单一性能退化的可靠性建模不能全面地评估器件的状态和退化,提出基于Copula函数的二元性能退化联合建模的流程和方法,将联合建模分解为边缘退化模型选择与确定和性能参数之间关联性的构建两部分。同时,基于卡尔曼滤波方法,提出二元性能退化的剩余寿命预测方法,并利用芯片试验数据进行验证,应用于基于两焊点退化的芯片可靠性建模和剩余寿命预测。     

基于Copula的民航发动机性能参数阶段可靠性评估

民用航空发动机的性能参数状态呈现多阶段变化特性,目前性能参数状态的评估方法不能有效利用状态监控大数据准确识别其对民航发动机性能的影响,据此提出一种新的考虑民航发动机性能参数状态动态演变阶段相关性的可靠性评估模型。模型根据变点分阶段的特性利用动态Wiener过程对民航发动机性能参数状态进行表征,利用Copula函数建立阶段性动态Wiener过程的联合概率分布函数模型,同时结合民航发动机性能参数状态演变的首达阈值的数学性质,利用蒙特卡洛仿真抽样法进行可靠性评估。利用航空公司实际的状态监测数据验证所提模型的优越性,结果表明,相较于不考虑演变阶段间相关性的模型,所提模型对评估民航发动机性能参数的状态可靠性的平均误差降低了约12.9%。