基于全航段QAR数据和卷积神经网络的航空发动机状态辨识

为了充分挖掘全航段飞行数据中蕴含的丰富信息以提高发动机状态辨识的准确率,提出一种基于全航段快速存取记录器（QAR）数据和卷积神经网络的发动机状态辨识方法。该方法将每次飞行循环的全航段QAR数据变换为一个红绿蓝（RGB）多通道样本实现全航段数据图像化处理,根据发动机维修记录中的水洗时间,将发动机划分为不同的衰退状态,采用卷积神经网络对不同衰退状态进行分类和辨识。该方法经某航空公司飞机QAR数据验证,结果表明：基于全航段QAR数据的衰退状态辨识算法的精确度相比于仅使用巡航段数据的精确度提升超过13%,辨识准确率达到98%。     

模糊极大极小算子神经元网络的图灵等价性

将模糊Zadeh算子的定义域作了扩充,并重新定义为模糊极大极小算子,使其满足交换律、结合律和零元律.在此基础上提出一种模糊极大极小算子型神经元网络模型,符合一般模糊算子型神经元网络的定义.与传统的Zadeh算子型模糊神经网络相比具有较强的映射能力.详细证明了用该模糊极大极小算子神经元网络可以计算与图灵机等价的部分递归函数,从而表明模糊极大极小算子神经元网络的计算能力等价于图灵机.将传统神经元M-P模型神经网络的图灵等价性推广到模糊神经元网络.     

一类复杂力场中磁性刚体航天器的混沌姿态运动

研究在地球万有引力场和磁场中具有结构内阻尼的磁性刚体航天器的近赤道圆轨道上平面天平动的混沌行为。应用Melnikow方法建立了系统存在横截异宿环的条件，分别采用功率谱和Lyapunov指数等数值方法对系统力学行为进行识别。数值结果表明，在不同参数条件下系统出现周期运动和混沌运动。     

疲劳载荷下单向陶瓷基复合材料界面摩擦力识别

为了确定疲劳加载过程中不同循环数下界面摩擦力的大小,对单向陶瓷基复合材料(CMCs)的疲劳迟滞行为进行了研究,提出了单向CMCs疲劳载荷下界面摩擦力识别方法。基于剪滞模型,确定了疲劳峰值和谷值应力下纤维应力分布。并基于数形结合的方法推导了迟滞环割线模量的理论值与界面摩擦力之间的函数关系。将迟滞环割线模量的实验值与理论值进行比较,识别了不同循环数下界面摩擦力的大小。结果表明,在前1000个循环内,界面摩擦力从9.89MPa 减小为5.28MPa,并在随后的循环内保持近似不变,说明疲劳过程中界面磨损主要发生前1000个循环内。     

先进战斗机过失速机动模型飞行试验技术

具有过失速机动能力的战斗机在近距空战中能够取得快速占位、先敌瞄准、有效规避攻击的战术优势,是先进战斗机的标志性性能要求。模型飞行试验技术作为空气动力学研究三大手段之一,在解决飞行器技术难题、实现技术创新方面发挥了重要作用。本文介绍了中国空气动力研究与发展中心利用带动力自主控制模型飞行试验平台发展的过失速机动模型飞行试验技术,以及开展的先进战斗机构型典型过失速机动模型飞行试验,分述了在大迎角非定常气动建模、宽量程气流系参数测量、大迎角非线性控制、推力矢量控制、大迎角非定常气动参数辨识方面的研究工作与解决这些关键问题的技术途径。通过此项研究,在国内首次实现了先进战斗机构型缩比模型典型过失速机动飞行,相关研究成果可为先进战斗机实现过失速机动飞行能力提供有力的技术支撑。     

Experimental study of rotor blades vibration and noise in multistage high pressure compressor and their relevance

Rotor blades fault of aeroengine compressor is mostly caused by mechanical and aerodynamic excitation. And the excitation factor of high intensity sound wave to rotor blades should not be ignored. Experimental researches are conducted on a multistage high pressure compressor. When high level vibration occurs on the first stage of rotor blades, the noise spectrum presents typical characteristic for discrete multi-tone in the compressor. The amplitude of blade vibration displacement and the sound pressure level of characteristic frequency noise increases and decreases simultaneously and reaches the maximum value at the same time. This frequency merely occur on a certain speed range and is locked in a specific range which presents no variation with the rotating speed. When high level vibration occurs on the first stage of rotor blades, the noise spectrum presents a sharp peak and the propagation state of the characteristic frequency is a helix structure in the compressor. It can be confirmed that acoustic resonance occurs in the multistage compressor. The acoustic resonance frequency and its side band frequencies are generated by modulation of a rotating noise source at the rotor speed which is the excitation source of the rotor blades vibration.     

基于点云的空间非合作目标结构识别问题研究

在空间非合作目标捕获任务中,从传感器数据中识别出目标表面的可抓取结构是一个有待解决的问题。以卫星点云数据集作为对象,对4种基于神经网络算法(PointNet、PointNet++、SPLATNet和SO-Net)在卫星结构分割识别任务中的性能进行了比较分析。为了能够更好地测试算法性能,基于NASA在线数据库构建了训练测试数据集,并给出一种点云数据的快速构建方法。使用该方法,可以实现成批量地生成点云数据。仿真测试结果显示:PointNet++在卫星完整点云数据集和非完整点云数据上的分割准确率都是最高,并且分割效果也优于其他算法。     

一种估计飞行器运动特性的实用极大似然法

飞行器运动特性受非线性因素和随机噪声的影响,给气动系数,飞行稳定性与操纵性指标的结构模型辨识带来许多困难。为了解这个问题,首先提出了使用极大似然估计法,以提高辨识效率。接着建立了基于飞行器运动固定型数学模型下的极大似然函数,并给出了一种实用极大似然算法及其实现。     

双BP神经网络在磨损颗粒自动识别中的应用

引入了一套磨粒形态学描述子来提取磨损颗粒的显微形态特征 ,然后以此为输入参数提出了一套BP神经网络 ,对磨损颗粒进行自动识别分类。针对本网络输入参数多 ,网络训练耗时长的问题 ,尝试采用因子模糊化的网络训练方法 ,大幅度提高了神经网络的训练速度 ,并取得了较好的应用效果。     

基于TBS 的航空发动机技术风险识别方法研究

为提升中国航空发动机研制项目中技术风险的管控能力,根据航空发动机的研制特点,提出1种基于技术分解结构的航空发动机技术风险识别方法。该方法涵盖技术分解结构的构建方式、技术风险的识别方法和排序方法等内容,通过在实际发动机研制项目中的应用,证明该方法有效、可行,能够实现技术风险完整、合理地识别,同时提出了该方法在应用过程中应注意基于TBS的技术风险识别为动态过程等问题,为中国航空发动机研制行业技术风险的识别提供参考。