各向异性层合阻尼结构的BP集成神经网络模型设计

本文以各向异性层合阻尼结构为研究对象,设计一种基于BP集成神经网络的智能分析模型。该模型中的集成神经网络由两个子系统神经网络并联融合而成,学习算法主要采用Sigmoid函数。同时,该模型设计针对各向异性层合阻尼结构参数的扰动性问题综合采用结构模式归类、学习算法的改进、小波分析方法予以处理。计算结果表明:该BP集成神经网络模型,较好地解决了各向异性层合阻尼结构参数的扰动性问题,并能有效量化结构参数的变化影响。     

基于径向基函数的机翼和翼梢小翼外形优化

对机翼和翼梢小翼外形参数的优化方法进行了研究.利用径向基函数(RBF)来构建机翼和翼梢小翼的优化模型.在有、无翼根弯矩约束的两种情况下,分别结合序列二次规划法和拟牛顿法优化方法,针对优化目标:机翼诱导阻力最小,优化得到机翼和翼梢小翼的最佳外形参数.实验证明本文优化方法能够取得满意的优化效果,对翼梢小翼的优化设计问题具有一定的参考价值.     

弹性支撑条件下分段轴压阶梯梁自由振动及稳定性分析

分析了在各种经典及其派生弹性支撑边界条件下任意多段分段常轴压阶梯梁的自由振动和稳定问题,得到了形式统一的封闭解析解。首先采用分布传递函数方法,得到了轴压等截面梁在各种边界条件下自由振动及稳定性分析的解析解,然后根据分段轴压阶梯梁横截面弯曲刚度和轴向压力沿轴线的变化情况,将梁分成多段子梁,再利用各子梁的解析解以及各子梁间的位移连续和力平衡条件,得到粱的各阶自由振动频率和失稳载荷及其相应的模态形状。最后通过三阶梯梁的三个算例验证了本文方法的正确性,并针对各种边界条件,计算了各种边界条件下分段轴压四阶梯梁自由振动的前三阶固有频率和失稳载荷参数,分析了固有频率和失稳载荷与其模态形状的关系,探讨了弹性支撑条件下轴压阶梯梁固有频率随弹簧常数的变化趋势。     

等增益比燃油计量活门型孔设计计算

为解决普通方形、圆形、三角形等燃油计量活门型孔流量增益比变化大的问题,提出了一种等流量增益比的燃油计量活门型孔设计思路。通过理论计算得到了等增益比活门型孔曲线函数的基本形式和详细设计计算方法,并进行了举例计算。流量增益比与计量活门开度扰动量的比值为定值,两者呈正比关系,活门开度扰动量越小,流量增益比越小,即计量精度越高。与方形型孔进行了对比分析,详细说明了等增益比型孔在小流量状态下,增益小抗干扰能力强的优点,并且通过组合型孔设计,避免了等增益比活门型孔大流量状态下的增益过大问题。      

陀螺仪运动的复杂性

建立了外环轴水平放置的重力对称陀螺仪的运动方程.并将陀螺仪转子的质心位置作为扰动, 在一定条件下, 首先研究了自由陀螺仪的运动, 并给出力学意义解释; 然后利用Melnikov方法和KAM理论研究了非自由陀螺仪的运动.研究结果表明: 在陀螺仪转子的质心与支架中心不重合且充分接近, 或陀螺仪能量充分大时, 陀螺仪的运动出现Smale马蹄意义下的混沌; 同时它的Hamiltonian流存在KAM不变环面和不变闭曲线.      

几种模拟航天应急条件下的R-R期间频谱分析

本研究模拟航天飞行中可能出现的低压缺氧、氧分压降低、吸纯氧和体力负荷几种应急条件,记录了16名男性青年的R-R间期,计算了谱质量并作频谱图。R-R间期的频谱分析可反映心脏节律的特点,而心律的变化与机体各系统机能密切相关。因此,通过它的研究对判断航天员飞行时机能状态有应用价值。     

一种基于遗传算法的RSC码盲识别方法

针对目前递归系统卷积(RSC)码盲识别算法容错性差、计算量大的问题,提出了基于遗传算法的RSC多项式参数盲识别算法。首先根据RSC码特殊的编码结构,构建了基于遗传算法的识别模型,将结果向量的码重作为适应度函数,然后推导出了不同误码率条件下平均码重的理论值,实现了算法中最优门限的获得。该算法容错性能较好,并且最大计算量只与初始种群的规模、遗传代数的上限以及输出路数成正比。最后仿真验证表明,理论推导的码重分布情况能够与仿真结果较好地吻合,并且在误码率高达0.06的情况下,各种寄存器个数下的RSC码参数识别率接近于0.9。     

基于Lyapunov函数的永磁同步电机速度控制器设计

传统的PI 速度控制器具有速度超调、动态时间长、跟踪精度低、抗负载转矩扰动能力和恢复能力差等缺点。提出了利用永磁同步电机(PMSM)的运动方程和转矩方程推导出控制系统q轴电流给定量,基于Lyapunov稳定性条件设计出的一种PMSM速度控制器。相比于传统的PI速度控制器,该控制器没有速度超调量、动态时间短、跟踪精度高,抗负载扰动能力和恢复能力有一定的提高。利用 MATLAB/Simulink仿真软件,搭建控制系统模型并进行仿真分析。仿真验证了提出的PMSM速度控制器的有效性,获得了很好的速度控制性能。     

基于相似原理的风车状态进口空气流量和内阻力估算方法

风车状态进口流量和内阻力是试飞安全评估中必须获取的重要信息。为评估燃烧室空中复燃能力和风车状态下飞机阻力,在1维管流理论基础上,结合流量连续原理,介绍了1种通过直接测量尾喷管出口马赫数、间接获取空气流量和内阻力的测量方案,并根据相似原理,将其推广应用至不同几何的发动机,发展了1种不依赖发动机部件特性,且适用于不同几何结构的涡喷/涡扇发动机通用的风车状态空气流量和内阻力估算方法。最后以GE公司的CF34-10A发动机为例,对其风车状态下的进口空气流量和内阻力进行了估算,估算结果与GE公司提供的风车状态数据吻合,满足工程需求。该方法对多发飞机起飞、爬升、着陆以及巡航阶段单发失效时的飞机阻力性能估算和风车起动研究具有重要意义。     

基于GRU的仪表着陆系统故障预测方法研究

故障预测技术在保障仪表着陆系统的可靠运行、提高空管效能等方面具有重要应用价值。结合仪表着陆系统运行特征和实际运行维护工作,提出一种基于GRU 的仪表着陆系统故障预测方法。以航向信标为研究对象,在分析其监控参数与设备运行状态之间的关系后,将监控参数作为故障特征参数;根据监控参数时间步长、时变性特征显著的特点,采用GRU 预测监控参数的未来变化趋势;根据监控参数的隶属函数计算出参数未来时刻可能发生“故障”的概率,实现对航向信标故障的预测。结果表明：基于GRU 的预测方法的相对预测精度在95% 以上。