基于QPSO-ELM的某型涡轴发动机起动过程模型辨识

针对解析法建立某型涡轴发动机起动过程模型困难的问题,提出一种基于量子粒子群优化-极限学习机（QPSO-ELM）的某型涡轴发动机起动过程模型数据驱动辨识方法。首先构建基于状态空间法描述的某型涡轴发动机起动过程分段模型,然后结合发动机起动试验数据,采用QPSO-ELM算法对该起动模型进行辨识,试验结果表明：燃气发生器转子转速、发动机输出轴转速和燃气涡轮后温度的辨识结果都良好地逼近了实测数据,最大相对误差的均值分别为1.358%、1.628%和2.195%,满足实际应用的精度需求,并且QPSO-ELM的辨识精度优于极限学习机（ELM）、支持向量机（SVM）和反向传播（BP）神经网络。     

机器学习在湍流模型构建中的应用进展

借助于高性能计算机和数据共享平台的发展,研究者可以获取大量的高分辨率湍流计算数据。近年来,随着深度神经网络等人工智能技术的发展,数据驱动的机器学习方法也开始应用于湍流模型中不确定度的量化以及模型的改进和构建中。湍流大数据与人工智能相结合是湍流研究的一个新领域。研究者在取得一定成果的同时也面临着诸多困难和挑战,例如模型的泛化能力和鲁棒性等。模型构建过程包含了数据处理、特征选择以及模型框架的选取与优化等诸多方面,这些方面在不同程度上影响模型的性能。本文从机器学习在湍流建模过程中的实现方法和模型的不同作用两方面分析总结了目前主要的研究工作进展,并对这类问题面临的挑战和未来的研究展望进行了阐述。     

加油吊舱地面驱动装置的设计与实现

对某型加油吊舱地面模拟试验所需的地面驱动装置进行了系统方案设计,并对关键部件进行了选型,通过计算机仿真和地面测试验证了设计方案的可行性。结果表明,马达在液压源的驱动下,通过控制系统可实现不同转速状态之间的切换,转速控制精度和切换时间满足加油吊舱技术要求,该装置可以代替冲压空气涡轮驱动加油吊舱进行地面加油试验。     

有效提升市场竞争力手段--LED照明系统翻新

在当前新飞机交付放缓、燃油价格较低的新市场环境下,老旧飞机仍然是运输市场的主要参与者,而且多数运营商希望在最低的成本支出条件下提升这部分飞机的市场竞争力或者自身品牌竞争力,那么选择LED照明系统翻新或将是最直接、高效的方式之一。     

帧中继网络中的优先级控制机制及其性能分析

概要介绍了帧中继网络的协议结构及特点,提出了一种符合协议要求的优先级服务控制机制及与之相对应的排队模型;并在此基础上,详细介绍了一种混合缓存器分配方案。给出了详细的计算机仿真分析结果。     

自动打铃系统的单片机控制

自动打铃系统已广泛地应用于学校、工厂等领域,它以准确、可靠且简单代替了老式的手动打铃系统。本语文介绍的是用ＭＣＳ－５１系列单片机中的８７５１单片机及其扩展电路再版铃控制电路的设计。     

白炽灯泡电路降压电阻的计算和选用

利用白炽灯泡基本参数相互关系的经验公式,计算需要变暗的照明灯电路降压电阻值,给出误差修正曲线,以正确选用电阻器。     

基于数据驱动的航空发动机故障诊断与预测方法综述

航空发动机故障诊断与预测是航空发动机健康管理的重要内容,基于数据驱动的故障诊断和预测技术是航空发动机故障和预测领域广泛应用的方法。本文总结了基于数据驱动的航空发动机故障诊断与预测的主要方法及特点,展望了航空发动机故障和预测方法的未来发展方向。     

高速飞行器用石英晶体振荡器

本文论述高速飞行器运行时的恶劣环境对石英晶体振荡器频率稳定度的影响,研究了晶体振荡器的频率振动效应和热效应,论述了把运算放大器用于控温电路对解决低温环境下恒温器快速加热的优越性。研制的两种晶体振荡器分别通过了功率谱密度为0.20g~2/Hz和0.16g~2/Hz的随机振动例行试验;在—30℃的低温条件下加电半小时达到基本稳定状态;频率日老化率达到10~(-9)～10~(-10)量级。文章还叙述了设计中应注意的问题,并给出了具体电路。     

使用GAO-YONG湍流方程组 对顶盖驱动方腔流的计算

运用SIMPLER方法、QUICK格式及交错网格技术求解GAO-YONG湍流方程组,对二维顶盖驱动方腔流进行数值模拟,得到方腔内的涡量分布和方腔中心水平剖线上的速度变化曲线,并与DNS(Directly Numerical Simulation)结果进行定性对比,有较好的一致性.结果表明,GAO-YONG湍流方程组中与湍流多尺度现象相对应的机械能方程对此湍流方程组能够合理地模拟出顶盖驱动方腔流中复杂的湍流粘性分布以及湍流能量逆转现象起到了关键作用.研究进一步证明了GAO-YONG湍流方程组能够得到复杂流动的真实粘性场.