Compressor geometric uncertainty quantification under conditions from near choke to near stall

Geometric and working condition uncertainties are inevitable in a compressor, deviating the compressor performance from the design value. It’s necessary to explore the influence of geometric uncertainty on performance deviation under different working conditions. In this paper, the geometric uncertainty influences at near stall, peak efficiency, and near choke conditions under design speed and low speed are investigated. Firstly, manufacturing geometric uncertainties are analyzed. Next, correlation models between geometry and performance under different working conditions are constructed based on a neural network. Then the Shapley additive explanations (SHAP) method is introduced to explain the output of the neural network. Results show that under real manufacturing uncertainty, the efficiency deviation range is small under the near stall and peak efficiency conditions. However, under the near choke conditions, efficiency is highly sensitive to flow capacity changes caused by geometric uncertainty, leading to a significant increase in the efficiency deviation amplitude, up to a magnitude of ?3.6%. Moreover, the tip leading-edge radius and tip thickness are two main factors affecting efficiency deviation. Therefore, to reduce efficiency uncertainty, a compressor should be avoided working near the choke condition, and the tolerances of the tip leading-edge radius and tip thickness should be strictly controlled.     

微织构刀具对钛合金切屑形成影响的仿真研究

针对微织构刀具对钛合金Ti6Al4V切屑形成以及微槽二次切削机理分析的不足，通过建立热-力耦合仿真模型对比研究不同微织构刀具、微织构几何尺寸以及切削速度对切屑形成的影响规律。数值仿真结果表明：微织构刀具更有利于断屑，二次切削作用使切屑的弯曲半径变大，微织构可以减小刀屑之间实际接触面积，降低切削温度。增大微织构宽度可以增强微槽的二次切削作用，利于断屑，但应注意其对刀具强度的削弱作用，而增大相邻微槽间距则会出现相反的二次切削作用机制。提高切削速度对各刀具均有利于断屑，弧形微织构刀具的降温效果最好，V形微织构刀具次之，矩形微织构刀具降温效果最差。研究结果对进一步理解微织构刀具对钛合金切屑的二次切削作用机理提供一定参考。     

支持向量机理论的研究与进展

回顾了支持向量机理论的发展历程,介绍了支持向量机的标准训练算法及其分解算法、变形算法、几何算法以及多类分类算法,重点描述了最小二乘支持向量机算法,总结了支持向量机理论及其应用的现状与存在问题,对支持向量机的未来发展方向进行了展望。     

基于虚拟机QEMU的嵌入式全系统仿真测试环境的研究与实现

为了能节省测试设备的成本和提高嵌入式软件系统测试的效率,本论文设计了一个基于QEMU虚拟机技术的通用嵌入式全系统仿真测试环境,来实现嵌入式软件的系统测试。本文将着重介绍本测试系统中被测设备硬件仿真部分的设计与实现,以及针对该部分进行测试的测试结果。     

基于支持向量机的抗干扰决策技术

为了应对日益复杂的电磁环境，认知雷达的概念被引入电子战中。认知电子战系统包括认知侦察、认知对抗和认知效能评估3个重要环节。针对认知电子战系统对抗干扰决策技术的需求，为实现自适应的决策抗干扰措施，将支持向量机(SVM)算法运用于抗干扰决策中。仿真结果表明:基于SVM的抗干扰决策技术可以自适应地决策抗干扰措施，进行干扰对抗，该算法完成了认知电子战中的最后的一步，使认知电子战系统实现闭环。     

“珠海一号”高光谱数据城市不透水面提取研究

不透水面是评估城市化进程和评价城市环境的重要参考指标，研究城市不透水面的空间覆盖程度对城市生态环境保护、宜居城市建设具有重要意义。本文以“珠海一号”高光谱影像为数据源、珠海市陆域为研究区域，选取支持向量机和随机森林机器学习算法，结合光谱特征，实现城市不透水面信息提取。结果表明：使用“珠海一号”高光谱数据提取不透水面可行性较强，且支持向量机算法更适用于“珠海一号”不透水面提取，总体精度和Kappa系数分别达到92.4%、0.78；基于“珠海一号”高光谱数据进行城市不透水面提取，可为城市规划建设、分析城市土地扩张、评估城市灾害风险提供可靠理论依据和数据支撑。     

基于机器学习的二次电子发射唯象模型

基于机器学习和深度人工神经网络（artificial neural network，ANN）提出一种二次电子发射唯象模型。利用Vaughan模型生成先验数据集，用于训练生成描述二次电子发射一般规律的先验知识ANN模型，并在不同参数条件下验证了先验知识ANN模型的正确性。然后，分别利用银和铝合金材料的二次电子发射系数实验数据修正先验知识ANN模型，分别得到了描述两种材料的特异ANN模型。测试结果表明，特异ANN模型计算结果与实验结果相比的平均绝对误差较Vaughan模型和Furman模型降低了30%以上，与复合唯象模型精度相当或更高。在小样本条件下测试了二次电子发射ANN模型的正确性，验证了分步训练方式的有效性和二次电子发射ANN模型对于小样本集的适应性。提出的基于机器学习的二次电子发射唯象模型能够避免复杂的参数修正过程，能够基于先验知识提升模型对于小样本的适应性，能够实现二次电子发射系数的连续插值，适于在数值模拟软件中使用。     

UML在航空电子系统中的应用研究

UML是使用最广泛的面向对象建模语言,它是信息技术的蓝图和详细描述系统结构的方法.象在非航空电子系统一样,UML在航空电子系统中也得到了普遍应用.不同的公司对UML在航空电子系统中的应用进行了不同的扩展.但是,OMG(Object Management Group)没有把任何一种扩展作为标准.本文通过应用研究对 IBM Rational的 B.Selic提出的 UML/RT进行扩展,将它应用到航空电子系统中,并且详细说明扩展的意义和结果。