基于PWM控制的燃油调节器执行元件匹配特性研究

以基于高频脉宽调制(PWM)控制的发动机燃油调节器计量控制装置为研究对象,通过数学模型理论推导出关键执行元件高速电磁阀、脉冲阻尼活门、缓冲器的主要参数静态匹配方程,并与AMESim仿真结果进行对比,验证了方程的准确性。同时,通过AMESim仿真和工程试验得到计量控制装置平衡占空比为50%时的动态匹配特性。为工程实践中航空发动机燃油调节器计量控制模块的设计及故障分析提供了理论依据,具有一定的工程应用参考价值。     

由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展,昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展,可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出,呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为,具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系,以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵;论述了类脑导航技术研究进展,包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航;分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势;最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。     

在线可编程（ISP）逻辑器件在民航VHF遥控通信系统中的应用

本文介绍了Lattice公司的在系统可编程逻辑器件ispLSI1032E及其设计工具－workviewoffice以及在中国民航VHF遥控台线路接口单元LCU模块中的应用。     

智能赋能流体力学展望

人工智能（AI）是21世纪的前沿科技,流体力学如何在智能化时代焕发青春是值得本领域研究者思考的话题。从智能赋能流体力学角度,就其研究内涵、研究内容、近期研究及难点进行了总结,并对智能流体力学未来的发展进行了展望。研究指出,流体力学计算或试验中所产生的数据是天生的大数据,如何通过深度神经网络、随机森林、强化学习等机器学习方法来利用这些数据,缓解甚至替代理论和方法层面对人脑的依赖,挖掘新的知识,成为一种新的研究范式;相关研究将涵盖流动控制方程的机器学习、湍流模型的机器学习、物理量纲分析与标度的智能化以及数值模拟方法的智能化;借助人工智能技术,发展流动信息特征提取与多源数据融合的智能化是流体力学发展的迫切需求;研究内容应至少涵盖海量数据挖掘方法以及多源气动数据的智能融合;发展数据驱动的流体力学多学科、多物理场耦合建模与控制是工程应用的迫切需求,相关工作涉及多场耦合建模、气动外形智能优化设计以及流动智能自适应控制等方面。     

从美军"PTN"项目看前沿技术在飞行员训练体系中的应用前景

美国空军教育和训练司令部"PTN"项目即"未来飞行员训练计划"已经完成两期验证,项目重点集成了虚拟现实、增强现实、先进生理传感器、人工智能和大数据分析技术,研究了新技术对飞行员训练的适用性.项目取得了良好的效果,美军计划将该项目作为未来飞行员训练体系的重要组成部分.本文分析了"PTN"项目的 组织实施过程和实施效果,阐述了人工智能、虚拟现实、大数据等前沿技术在飞行员培训体系中的应用前景.     

同轴离心式喷嘴噪声引发燃烧不稳定分析和预测

以氧化剂和燃料的混合比作为系统控制参数,研究同轴离心式喷嘴燃烧动力学过程。混合比增加和减少过程中,燃烧噪声和振荡燃烧状态间转变的混合比不同,说明系统出现了亚临界Hopf分叉现象,且在双稳定区内出现了燃烧噪声引发的振荡燃烧。利用临界慢化理论,分析3种表征参数:延迟为1自相关系数、方差和条件异方差（CH）对噪声引发不稳定的预警效果。结果表明:延迟为1自相关系数在噪声引发不稳定前出现明显的上升趋势且非随机现象,具有较可靠的指示作用。方差对噪声引发不稳定性的预示性较差。条件异方差在不稳定发生前振荡上升,可以作为辅助判断条件。基于Kendall秩相关系数趋势评估方法,提出一种在线预测噪声引发不稳定的判断准则,具有较好的适应性和可靠性。      

流量调节器管路系统自激振荡特性研究（液体火箭推进专刊）

流量调节器管路系统在小流量大压降工况下会出现低频自激振荡现象,为了深入认识自激振荡产生机理,结合某型自稳流型流量调节器及管路系统,基于流量调节器弹簧振子动力学模型开展数值仿真研究。数值仿真得出自激振荡频率为94 Hz,与发动机试验结果一致。自激振荡产生机理是流量调节器的液动力受滑阀窗口型面变化率影响对系统形成正反馈作用,流量调节器综合刚度小于零时系统失稳。分析了流量调节器结构参数对系统稳定性的影响作用,三角形滑阀节流口流通面积能够抑制管路系统自激振荡。结合某型流量调节器负载特性试验系统进行验证,得出随着流量调节器压降升高,管路系统稳定性变差,获得的幅频特性,稳定边界与试验结果一致。     

无刷直流电机神经网络PI控制系统设计

针对传统PI控制存在的动、静态控制性能较差的缺点,提出一种基于神经网络的PI控制方法。将神经网络与传统PI控制结合,构建神经网络PI控制系统,建立三层BP神经网络,并通过梯度下降法对各项参数进行修正,从而实现kp、ki参数的在线调节。仿真及试验证明,与传统PI控制方法相比,使用神经网络的PI控制系统在不同外部条件下都具有更快的响应速度和更小的超调量,可明显提高系统的动、静态性能。     

CROMEMCO LISP符号微分程序系统

本文说明了符号微分程序系统的一些特征、功能、设计思想和程序设计技术。 该系统是使用人工智能专用语言LISP写成的,并且已经在CROMEMCO系统Ⅲ微型计算机上正确地运行。文中还给出了在该机器上求出的一些复杂函数的符号微分实例。