远地点发动机热防护模型

针对多参数、强热耦合发动机热防护模型修正的难题,通过分析系统的传热特点,提出热环境分级、热参数分类的单参数调试方法.通过分析传热关系,将系统分为两级热环境;在每级热环境中仅调节几个参数,减少了调试工作量.通过分析热阻网络,确定了待定参数;通过分析参数的影响程度,确定参数的修正顺序.以具有代表性的两颗导航卫星为研究对象,...     

极端降雨条件下航空发动机吞雨的数值研究

为了探究极端降雨条件下发动机入口吞雨量,基于欧拉多相流模型,针对不同涵道比发动机,选取不同降雨强度、攻角及飞行阶段进行计算,分析不同条件对于发动机入口吞雨量的影响,并将计算所得结果与国军标中对于吞水的试验条件进行对比。计算结果表明,发动机入口吞雨量会随着降雨强度和飞行速度的增大而增大,但攻角变化对其影响较小。当降雨强度低于709.2mm/h时,发动机入口吞雨量始终低于国军标吞水试验条件中的入口流量最大值5%,能够保证飞行安全。但当降雨强度达到1872mm/h时,爬升阶段的吞雨量高于5%,可能存在安全隐患。     

低能见度环境下直升机态势感知系统研究和进展

针对军用旋翼航空器应用于越来越恶劣的低能见度环境,实现全面、准确、实时的态势感知对直升机安全性具有重要的价值和意义.其中光电传感器技术、融合显示技术与雷达电子技术的发展为态势感知的发展提供了坚实的基础.本文首先简要介绍了军用直升机态势感知系统的基本原理;详尽阐述了直升机态势感知系统各种主要构成技术的研究进展和应用现状;最后,对当前的工作进行总结,并指出了今后研究工作的重点     

How Navigational Aids Impair Spatial Memory: Evidence for Divided Attention

Abstract

Research has demonstrated navigational aids impair spatial memory, but has not considered important spatial cognitive concepts. For example, impairment may stem from spatial perspective switches between route-based aids and survey-based memory assessments. Further, the verbal format of aid instructions may selectively interfere with verbal working memory (VWM). To address these potential explanations, participants navigated desktop virtual environments in a goal-directed manner. In each within-participants condition, participants either navigated with a verbal or tonal aid that presented mixed spatial perspective instructions or without aid. Both aids yielded slight navigational advantages and steep spatial memory costs despite their mixed perspective instructions. The equivalent impairment between information formats suggests navigational aids impair spatial memory by dividing attention rather than selective interference of VWM.     

基于樽海鞘群极限学习机的进/发一体化性能寻优控制模型研究

为充分发挥航空推进系统的性能,提高性能寻优控制的实时性,将樽海鞘群算法（SSA）与极限学习机（ELM）相结合,基于进/发一体化部件级模型建立数据集,提出一种基于SSA-ELM的数据驱动模型。将该建模方法与广义回归神经网络（GRNN）、BP神经网络（BPNN）和极限学习机（ELM）比较,结果表明,相比于BPNN,ELM,GRNN,SSA-ELM用于预测可以使安装推力的均方根误差（RMSE）分别降低7.41%,17.01%,72.57%,安装油耗的RMSE分别降低4.32%,19.41%,66.77%,具有更高的预测精度。将基于SSA-ELM的数据驱动模型作为机载模型应用到性能寻优控制,结果表明,该机载模型能够维持理想的寻优效果。针对最大安装推力模式开展实时性分析,该机载模型相比于进/发一体化部件级模型,平均计算时间由184.05 ms缩短至1.357 ms,实时性得到显著改善,大大提高了寻优效率。     

固体材料的空间环境摩擦试验

为了开展在模拟空间环境下材料摩擦学性能的研究,利用自行研制的空间环境摩擦试验装置,进行了几种固体材料在超高真空、交变温度和辐照（原子氧、紫外）等环境下的摩擦试验。试验结果表明:与大气环境下相比,PTFE、PI、MoS₂/PI粘结涂层和离子镀Ag薄膜在≤5×10-4 Pa真空环境中的摩擦系数发生了明显变化;高低温对离子镀Ag薄膜在真空中的摩擦系数有显著影响,而对溅射MoS₂薄膜的摩擦系数影响不明显;原子氧和紫外辐照导致PI、Kapton、PTFE和MoS2/PI粘结涂层等的真空摩擦系数显著改变。     

基于分解-粒化和优化极限学习机的燃油泵性能退化趋势预测

机载燃油泵的性能退化呈现非线性多阶段模式,为了提高机载燃油泵性能退化指标的预测精度,得到性能退化指标准确的预测范围,提出了基于奇异值分解-模糊信息粒化与优化极限学习机的模糊粒化预测方法。针对传统的粒化预测方法直接对原始序列进行粒化分析的不足,首先利用奇异值趋势分解方法提取燃油泵性能退化指标序列的趋势项及去趋势项,再利用信息粒化方法对去趋势项进行模糊粒化;然后将趋势项及粒化后的去趋势项数据输入至极限学习机进行回归预测,并采用粒子群算法优化极限学习机参数;最后根据实测值和预测值的对比分析评估预测模型的优良性。实验结果表明,该方法可以有效跟踪燃油泵性能退化指标的变化趋势,并对其指标的波动范围进行有效预测。     

未知动态环境下有人/ 无人机协同搜救研究

针对未知动态环境下搜救效率和智能化水平不高的问题,提出了一种基于变步长模型预测控制的有人机/无人机协同搜救方式。根据环境的动态变化性和探测的不确定性,建立了表示环境确定度和目标探测概率的动态搜救图模型,根据态势信息选择时间域步长,并根据有人机/无人机协同搜救任务特点,设计了搜救收益指标,并利用粒子群优化进行求解。仿真结果表明了本文方法的有效性和优越性。     

基于灰狼算法优化极限学习机的中介轴承故障诊断方法

针对中介轴承故障振动信号具有传递路径复杂、强背景噪声干扰等特点,其故障特征不易提取的问题,提出基于自适应噪声完全经验模态分解（CEEMDAN）与灰狼算法（GWO）优化的极限学习机（ELM）相结合的中介轴承故障诊断方法。利用CEEMDAN和相关系数-能量比-峭度准则（CEKC）对振动信号进行分解、筛选、重构;再提取重构信号的时域和频域特征构成特征矩阵;然后以平均错误率作为GWO的适应度值,对ELM的输入层与隐含层的权值和隐含层阈值进行优化后重新构建ELM;最后将特征矩阵输入ELM得到故障诊断结果。应用于中介轴承故障诊断中,ELM在GWO优化后故障诊断正确率有明显提升,其中45°方向传感器数据正确率由93.33%提升到99.17%。结果表明：该方法能够有效诊断中介轴承故障类型,表现出了较强的泛化能力。