布雷顿和卡诺热机循环性能比较(Ⅱ)定常态流变温热源循环

研究定常态变温热源热机循环性能，导出内可逆卡诺热机和布雷顿热机的最佳功率、效率关系和最大功率及相应的效率界限，并对这两种热机循环的最优性能进行了比较。理论分析表明，在相同的边界条件和热效率下，布雷顿循环的功率可以高于卡诺循环的功率，极限情况下前者是后者的两倍。对于变温热源条件，布雷顿循环主要受益于其工质与热源间有较佳的匹配。所得结果对热机工作参数和工质的最优选择有一定指导意义。     

转子分区循环对称接触应力分析

 通过光弹实验表明了端齿连接转子受力的分区循环对称性。针对这~特性建立了各循环对称分区的循环对称接触有限元应力分析方法,并利用叠加原理将各循环对称分区间过渡区化为几个小规模的循环对称问题。     

奥氏体不锈钢的低周疲劳特性研究

针对奥氏体不锈钢在低周疲劳循环过程中存在的一些问题，从应变幅值，合金元素和试验温度等方面研究了稳定型奥氏体不锈钢316L和316LN的低周疲劳行为，通过讨论多级恒温温度变化对循环饱和行为的影响，得出了在较小应变幅下，材料呈现过后的温度值对先前的温度值具有记忆效应的结论。所作穆斯堡尔试验，在一定程度上说明了316LN不锈钢中可能存在着IS结合体，其循环硬化与循环软化可能与IS结合体的存在和破坏有关。     

非线性系统的BP神经网络在线建模及故障检测

回顾了非线性系统建模、故障检测与诊断（ＦＤＤ）及ＢＰ神经网络应用中存在的问题。提出了一种ＢＰ网络在线阶段自学习方式及应用该方式对非线性系统进行在线建模和故障检测的方法。仿真结果表明,本文提出的方式和方法是可行的     

某型发动机第Ⅰ级涡轮盘低循环疲劳试验研究

为了通过地坑式旋转疲劳试验器确定某型发动机第Ⅰ级涡轮的技术寿命,根据给定的该涡轮盘的标准循环载荷谱,对该涡轮盘进行了应力分析,确定了在标准循环时该盘中心孔与径向销孔相交处是危险区域（简称为考核部位）为模拟标准循环时盘在该考核部位的应力谱,专门设计了该Ⅰ级涡轮盘的试验转子及试验参数,在轮盘低循环疲劳考试器上进行了高温低循环疲劳试验。试验结果表明：低循环疲劳试验至第7087次循环时,在该盘预计的考核部位出现了长26mm的裂纹。断口分析表明：可以定该盘试验低循环疲劳失效寿命为7087周,试验低循环疲劳裂纹起始寿命为3493周,试验低循环疲劳裂纹扩展寿命为3594周。     

基于自适应神经网络的非线性飞行控制

结合反馈线性化和神经网络提出了一种新的飞行控制系统设计方法,通过反馈线性化将非线性耦合系统等效转换为线性解耦系统,利用具有在线学习能力的神经网络补偿反馈线性化的误差,建立了基于自适应神经网络的控制结构,并利用李亚普诺夫函数导出了网络权值的自适应调整规则。在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。     

基于CMAC神经网络的BTT导弹模型跟踪控制

提出一种ＢＴＴ导弹模型跟踪控制系统的参考模型设计新方法。在此基础上,设计了一种非线性模型跟踪控制律,并将ＣＭＡＣ神经网络用于ＢＴＴ导弹系统的鲁棒自适应模型跟踪控制,使具有不确定性的实际系统获得要求的跟踪性能。该方法适合于控制导弹作全空域飞行。仿真结果进一步验证了该方法的正确与有效。     

智能机器力觉及力控制研究综述

回顾了智能机器力觉及力控制研究历史,介绍了目前的研究现状,详细分析了现有的4种研究策略：阻抗控制、力／位混合控制、现代控制、智能控制。提出了智能机器力觉及力控制研究的4大关键问题：机器本体及位置伺服;碰撞冲击及稳定性研究;未知环境的约束研究;力传感器及力／位反馈融合,展望了智能机器力觉及力控制研究趋势和应用前景。     

基于RBF网络的航空发动机辨识模型

利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。      

传感器测量偏差下的航空发动机智能性能诊断

以某型涡扇发动机为研究对象, 构建了基于神经网络的航空发动机智能性能诊断方法, 讨论了测量噪声及测量偏差对诊断结果的影响及其处理方法.建立一簇并行的神经网络组和发动机模型, 通过比较各模型输出与发动机测量参数之间的误差, 判断传感器是否存在测量偏差.仿真结果表明, 该方法能有效消除测量噪声, 准确判断并隔离有测量偏差的传感器, 得出正确的发动机性能诊断结果.