转动旋翼模型动柔度的试验研究

介绍测定转动旋翼模型动柔度的试验方案、试验程序，综述以作者自行设计的旋翼模型进行试验所得到的结果及其与理论计算结果的比较。结果表明，试验方案与方法是可行的，理论计算公式是正确的。     

月球探测器姿态大角度机动的反作用轮控制

研究了月球探测器转速与控制力矩受限的姿态大角度机动问题。根据时间变尺度思想，提出了双回路反馈的姿态大角度机动控制方法。以某型月球控测器为例，对该方法进行了仿真验证。结果表明，利用该控制方法，可使探测器以期望的角速度转动，从而完成探测器的姿态大角度机动。     

关于刚体转动的角速度和角加速度的讨论

在理论力学教学中，平面运动刚体的转动与基点无关的证明过于简单，本利用矢量代数的知识，证明平面运动刚体的角度与角加速度与基点的选择无关。     

大型转动机械碰摩故障分析的声发射检测系统

汽轮发电机、空气压缩机等采用油膜支撑的大型转动机械,由于安装或运行中的原因,在转子旋转过程中,可能和器壁发生轻微的摩擦和碰击,简称碰摩.声发射技术在碰摩发生特别是故障早期诊断上有优越性.本系统的特点是没有沿用传统的计数、幅度、能量和持续时间等声发射特性参数,而是在声发射包络信号的频率分析中进行特征提取.声发射发生的过程分析和现场试验都表明这种方法对碰摩检测很敏感,在碰摩发生的起始阶段,包络谱中与转速同步的周期性分量显著增加.根据这种新的设计思想自行研制了BUAA碰摩声发射检测仪并对此作了介绍.     

深度置信网络在发动机气路部件性能衰退故障诊断中的应用研究

为提高发动机转动部件性能衰退故障诊断精度,针对传统的浅层网络和支持向量机(SVM)方法在诊断时存在泛化能力欠缺、易产生局部最优解等问题,引入近年来在模式识别领域取得巨大突破,模拟人脑多层结构的深度置信网络(DBN)进行发动机部件性能衰退故障的诊断。为改进深度置信网络性能,提出一种在无监督和有监督训练阶段都可自适应调整权值的改进算法(ad_DBN)。以涡扇发动机为对象,将两种DBN算法与BP,RBF和SVM方法从诊断精度、计算时间、抗噪能力三方面进行综合比较分析。结果表明DBN算法诊断精度明显优于反向传播(BP)神经网络,径向基(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)方法,得益于权值的自适应调整,ad_DBN诊断的平均精度高达97.84%,其抗噪声能力也明显优于其他算法,能够提高故障诊断的有效性和可靠性。     

机械可动天线地面转动转轴残余力矩分析及影响

机械可动天线在进行地面转动时,需进行重力卸载,限于机械可动天线的结构特点,难以实现重力完全卸载,天线转轴上会产生残余力矩。从而影响天线在地面的指向精度,通过分析残余力矩的变化规律,可以判断天线地面转动测试试验的有效性和产品安全性。为天线在轨正常使用提供理论依据。     

直升机旋翼桨叶的弹性碰撞动力学建模

建立了直升机旋翼桨叶弹性正碰撞的动力学模型,采用有限转动梁理论处理桨叶的弹性变形,利用Hertz接触理论处理局部弹性变形,引入位移协调方程识别弹性碰撞载荷,运用Hamilton原理建立了桨叶正碰撞的动力学方程.通过与Timoshenko算例的对比表明了该方法的正确性,且对集中质量与直升机桨叶的弹性正碰撞问题进行了研究.      

对影响无人机转动运动的两个因素的分析

陀螺力矩是在高速旋转的发动机转子和无人机的转动运动相互作用下产生的。在它的作用下,无人机在不同方向上的转动运动交连起来,共同影响无人机的飞行姿态。转动惯量是决定无人机的转动运动的另一个因素。本文着重研究了陀螺力矩在无人机几个特殊的飞行段落内对无人机转动运动的影响和燃料量以及无人机姿态角变化造成的燃料分布变化对无人机转动惯量以及转动运动的影响。     

旋转对管内流体流动的影响

本文描述了旋转管流的基本运动方程。在笛卡尔坐标系和柱坐标系中,针对两种基本的几何流动,推导出旋转情况下管内的流动方程,定义了影响旋转管流的流动和换热的两个无量纲准则数J和Ra,分析了二次流产生的原因,从而说明旋转对流动的影响以及旋转管流的运动特征。     

带转动部件航天器的RBF神经网络滑模姿态控制

航天器在空间执行任务时必须按照一定的控制指令进行高精度的姿态控制.针对航天器上转动部件的运动会对姿态控制产生干扰的问题,推导了带有转动部件的航天器姿态动力学方程,并根据干扰力矩的特点,采用了一种对干扰具有自适应能力的RBF神经滑模姿态控制方法.仿真结果表明,该方法能有效克服转动部件运动产生的干扰,所设计的控制器有很好的控制性能和鲁棒性能.