基于BP神经网络的飞机完好率建模研究

飞机完好率是检验航空兵部队装备作战能力的重要参数.首先研究了飞机完好率的定义及其计算公式,然后建立了飞机完好率的BP神经网络预测模型,仿真结果验证了该模型的精确性和有效性.     

过氧化氢/紫外线/臭氧氧化技术处理肼类污水的应用

采用放大试验规模（处理量1 m³/h）的H₂O₂（过氧化氢）/UV（紫外线）/O₃（臭氧）氧化技术处理肼类推进剂污水,在30.0±1.6 ℃,pH=9.0±0.2的条件下,研究肼类的过氧化氢增强光解臭氧化降解。对比不同氧化技术的协同效应以及对污水降解的影响,重点考察过氧化氢、紫外线、臭氧和初始浓度等工艺参数对降解效果的影响,对氧化技术的应用进行了优化。研究结果表明：该技术可使COD去除率提高27.66%,肼类的降解速率随着过氧化氢投加量、紫外线辐射强度、O₃投加速率和水质地提高而升高,随着初始质量浓度的提高而下降。在最佳工艺下,处理5 000 mg/L质量浓度的废水,处理60 min时,COD去除率分别为98.62%（偏二甲肼）、99.17%（甲基肼）、99.94%（肼）和93.25%（单推-3）。     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。     

卫星推力器布局方式对高空羽流撞击效应的影响研究

通过对高空羽流流场及其撞击效应进行一体化DSMC仿真,得到了三维羽流场中物理量的分布以及羽流撞击干扰物产生的撞击力、力矩、热流量和质量流量。通过改变推力器与干扰物的相对位置研究了推力器布局方式对羽流撞击效应的影响。     

FY-3A卫星星内辐射剂量评估与分析

对FY-3A卫星近四年的辐射剂量数据进行分析,结果表明,在1 mm铝的等效屏蔽厚度下,星内辐射剂量存在显著的方向性差异,+Y向剂量增长变化显著大于+Z向.深入分析剂量变化与带电粒子辐射关系后发现,太阳质子事件期间的高能质子增长不会对辐射剂量增长变化产生显著影响;而高能电子是剂量增长变化的主要贡献者,其中扰动导致的高能电子通量强增长是使得辐射剂量显著增加的主要原因,并显著影响到卫星+Y向.进一步与工程常用SPENVIS剂量计算结果的对比表明,实测能更好地反映剂量动态变化和方向差异.综上,实测剂量数据对于同类工程星内器件的合理布局和工程防护设计具有一定指导和参考价值.     

核磁共振陀螺高精度磁场驱动技术

核磁共振陀螺（NMRG）是利用激光与核磁共振气室中的碱金属原子和惰性气体原子的相互作用使核子以拉莫尔频率进动,并通过磁场驱动技术对气室磁场实现闭环控制和对剩磁进行补偿来维持核子的共振状态,进而能够检测载体的角速度信息。磁场驱动技术作为磁场闭环控制的重要部分,直接影响核磁共振陀螺的磁场控制精度和稳定性。为了解决核磁共振陀螺磁场控制精度和稳定性不足的关键问题,采用交直流分离设计的压控电流源方案改善磁场驱动问题,基于噪声分析理论对电路进行建模和噪声分析,并通过实验验证对三轴线圈的横向磁场控制精度达±0.046 2 nT,纵向磁场控制精度为±0.003 1 nT,实验证明该技术方案具有较强的工程应用价值。      

旋转摩擦挤压合金化制备Ti-Al金属间化合物工艺研究

采用显微硬度(HV)和X射线衍射(XRD)分析了旋转摩擦挤压合金化制备的Ti-Al金属间化合物.结果表明:通过旋转摩擦挤压法可制备出Al3Ti相Ti-Al金属间化合物;当搅拌棒的旋转速度为750r/min时,可提高Ti的反应程度,有利于反应的进行,并可获得成分分布均匀的Ti-Al金属间化合物.经过750r/min、23.5mm/min的旋转摩擦挤压5道次后,Ti的反应程度达78.96%,合金化区域的平均显微硬度在90HV左右.     

利用三维激光测速方法研究悬停状态下的桨尖涡

利用三维多谱勒激光测速仪，对悬停状态下模型旋翼桨叶附近的流场进行了实验测量。研究了悬停状态下桨盘附近的流场特征、旋翼桨尖涡的形成和发展，以及桨尖涡对后续桨叶的影响     

有机高分子絮凝剂处理高浊度原水效果和机理研究

本文研究了有机高分子絮凝剂ＰＡＭ、ＣＴＡＢ及它们的复配ＰＡＭ＋ＣＴＡＢ处理高浊度原水的最佳实验条件、絮凝性能、效果和机理，为有机高分子絮凝剂的选择和管式絮凝器的研制提供了理论依据。     

基于BP神经网络的内圆磨床主轴动态分析方法研究

通过对神经网络学习样本的选择问题的研究，本文提出了采用“多水平正交表”选取神经网络的训练样本的方法，建立了内圆磨床主轴系统的BP神经网络模型，并在试验的基础上借助于优化方法进行了模型修正和优化计算。该方法不仅计算方便、快捷，而且具有较高的计算精度。