基于一致性融合和神经网络的航空发动机气路系统故障诊断方法

以信息融合为基础,运用GRNN神经网络对航空发动机气路系统进行故障诊断,提出了一种基于一致性融合和神经网络相结合的故障诊断方法。试验结果表明,该方法能快速识别航空发动机气路系统故障,并且对其他机械设备的故障诊断具有一定的参考价值。     

一种新型结构的网卡研究与驱动设计

Freescale的QorIQ系列网络通信产品中使用的高性能数据通道加速结构DPAA使网卡工作时硬件结构和驱动程序更加复杂.以P4080处理器为例研究了DPAA硬件结构,介绍了模块Buffer Manager、Queue Manager和Frame Manager的主要功能和配置使用方法.设计实现了网卡及其依赖硬件模块的设备驱动程序,阐述了硬件初始化、数据发送、数据接收、中断响应过程中驱动软件的主要处理流程.最后总结了已完成工作和驱动的扩展性.     

基于损伤检测的飞机结构腐蚀损伤预测方法对比研究

针对飞机结构材料易腐蚀特点,采用 BP 神经网络算法、数据拟合方法、指数平滑预测三种方法,对飞机铝合金结构腐蚀损伤进行预测对比分析。预测结果及其误差以及对比分析图表明,BP 神经网络算法所构建的网络预测模型对一定腐蚀周期内的腐蚀损伤有较好预测能力,指数平滑预测方法和幂函数数据拟合方法对一定腐蚀周期之外的腐蚀损伤预测有较好的外延性。     

基于飞行试验数据的双转子航空发动机 加减速瞬态模型辨识

为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3％,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5％;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3％.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考.     

基于层次评估理论的弹道导弹末段突防制导律研究

针对弹道导弹末段突防问题,应用层次性能评估体系,对弹道导弹末段典型突防制导律进行对比分析.并通过对弹道导弹制导精度、弹道导弹最大过载、弹道飞行时间和反导导弹脱靶量以及它们的均值、均方差的重要性和需求性分析,合理设置评估体系的指标及其权值,应用随机仿真分析方法,对比仿真经典比例导引、修正比例导引和变结构比例导引三种突防制导律的性能.仿真结果证明,层次评估理论可以用于弹道导弹末段突防制导律的评估及优选.     

应急通信中 WSN 的角色及生存性分析

无线传感网（WSN）具有部署方便、灵活健壮的特点,在应急通信场合发挥着重要作用,但复杂恶劣的网络环境对无线传感网的设计和部署提出了更高要求。说明了应急通信的特点,并分析了应急通信中无线传感网的角色及面临的技术挑战。从网络生存性的角度归纳了网络生存性的相关研究工作,并重点探讨了应急通信环境下无线传感网的生存性技术问题。     

Analyses toward factors influencing sealing clearance of a metal rubber seal and derivation of a calculation formula

Sealing clearance is a key factor for a metal rubber seal’s sealability. The expansion coef-ficient and expansion deformation in the radial direction of metal rubber have been obtained through a thermal expansion experiment of metal rubber. The influence of the elastic modulus to the sealing clearance has been analyzed theoretically. By combining the temperature and elasticity factors of metal rubber with the elastic mechanics theory, the calculation formula of the sealing clearance has been derived, and the values of the sealing clearance and the leakage rate in certain working conditions have been calculated. Experimental results are consistent with calculation results in a high degree. The calculation formula of the sealing clearance can explain the influences of the temperature and elastic modulus factors of metal rubber on the sealing clearance. It can pro-vide guidance for the study of sealing mechanism of metal rubber seals.     

高超声速飞行器自适应神经网络容错控制

针对高超声速飞行器巡航段执行器控制效益损失故障和卡死故障问题,基于高超声速飞行器纵向运动模型,将自适应算法与改进的径向基函数神经网络(RBFNN)方法相结合,设计了一种自适应神经网络容错控制器。所提出的容错控制方法具有无需估计执行器故障值的优点,且设计的控制算法结构简单,无需大量实时计算,可以快速处理故障的发生,确保系统在参数不确定、恒定或时变执行器故障与卡死故障情况下仍具有稳定跟踪能力。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

基于格子Boltzmann方法表面形貌对微通道对流换热的影响

为推动微通道冷却技术在航空发动机中的应用,进一步提高航空发动机性能,本文通过扫描电子显微镜、粗糙度扫描仪等多方式扫描得到实际加工物体表面形貌,结合分形理论进行处理,得到真实、光滑、分形插值、康托尔集四类圆形截面管模型,管径100μm~400μm;采用格子Boltzmann方法进行数值模拟,首先通过与文献中实验结果的对比,验证了此方法的正确性,然后对空气在这四类圆形截面微通道中的对流换热特性进行了数值模拟,计算雷诺数Re范围80~640;结果发现：表面形貌是微通道中对流换热不可忽略的因素,相对粗糙度越大越有利于换热,真实扫描管的换热性能要比相同条件下光滑管高2.22%;分形理论可用于微通道表面形貌的构建,在相同迭代次数下,分形插值模型与真实扫描形貌换热性能相差0.03%,而康托尔集模型与真实扫描形貌换热性能相差1.88%,分形插值模型较康托尔集模型更能真实地反映实际形貌;微通道中,随着雷诺数的增加Nu将不再是常数,而是有增加的趋势。     

战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。