复合固体推进剂燃速及压力指数的理论预测

本文在原始BDP多火焰燃烧模型的基础上,对多分散的氧化剂颗粒和扩散火焰距离进行了简化计算,对含铝和含催化剂的计算亦进行了简化处理。设计的程序较为简短,能在带FORTRAN语言的各种类型微型机上实行快速运算,计算与实测结果的对比,其精度在10％以内。理论计算还预示:凡能增大AP焰反应速度的燃速催化剂,具有大幅度提高燃速和降低压力指数的效果;选择的氧化剂颗粒级配若D(相当)接近80微米时,能达到提高燃速与降低压力指数的作用。     

碳／环氧复合材料力学性能的评估

本文通过对碳／环氧复合材料力学性能试验结果和理论估算的分析比较，评估了该材料力学性能的可靠性。     

一种复杂系统的预测方法

提出了一种适用于复杂系统的预测方法——多因素关联预测,并以战斗机机体费用预测作为算例。     

基于热动力分析的飞机液压系统数值预测

根据传热学基本原理建立了主要液压系统元件的数学模型．运用差分法对飞机液压系统中液压油和壳体的动态传热过程进行了研究，为飞机液压系统在各种工况下的温度变化趋势进行预测提供了一种有效的工具。本对某型教练机的液压系统在地面试车及飞行中减速板收放两种工况下进行了数值预测与仿真,计算结果与实验数据吻合较好。     

多源传感监测线性退化设备数模联动的剩余寿命预测方法

随着先进传感与监测技术的快速发展,实时获取随机退化设备的多源传感监测数据已成为现实,如何有效融合多源传感监测数据以实现随机退化设备剩余寿命的精准预测成为剩余寿命预测领域的研究前沿。针对多源传感监测的线性随机退化设备,提出了一种考虑随机失效阈值的数模联动剩余寿命预测新方法。该方法在离线训练过程中,基于多源传感历史数据提取的复合健康指标及据此线性随机退化建模预测的寿命,构建综合寿命预测值与设备实际寿命的均方误差及寿命预测方差的优化目标函数,形成复合健康指标提取与随机退化建模的反馈闭环,对多源传感器融合系数和复合健康指标对应的随机失效阈值分布参数进行优化调整,以实现复合健康指标提取与随机退化建模的自动匹配,即数模联动。在线预测时,根据提出的数模联动方法,融合实际运行设备的多源传感监测数据以获取复合健康指标,然后采用随机模型对其演变过程进行建模。同时,为使模型实时反映设备当前状况,提出了一种退化模型参数的贝叶斯更新方法,在此基础上基于首达时间得到了考虑设备失效阈值随机性的剩余寿命概率分布。最后,基于航空发动机的多源传感监测数据,验证了所提方法在改善复合健康指标特性和提高剩余寿命预测准确性方面的...     

基于LASSO变量选择的航空发动机相似性剩余寿命预测

由于航空发动机监测变量众多,传统方法直接选取性能退化趋势明显的变量进行寿命预测,所以提出一种基于LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)的变量选取方法,结合相似性寿命预测方法有效提高了预测精度。基于K-means聚类区分不同工况,对航空发动机多个监测变量根据聚类结果进行变量转换。基于LASSO方法选取最优传感器变量。基于相似性方法进行航空发动机剩余寿命预测。将基于LASSO的变量选取方法与传统的根据退化趋势大小进行选择的方法进行剩余使用寿命预测的结果进行了对比研究。结果表明：基于LASSO选取变量的相似性寿命预测误差的标准差在3种运行周期下分别减少了约1.84、3.46、4.23。     

基于松弛约束Hammerstein非线性模型的增程式APU预测控制

针对增程式辅助动力单元（APU）工作点切换过程的转速控制,提出了一种基于Hammerstein非线性模型的预测控制策略。通过稀疏最小二乘支持向量机-自适应混沌粒子群优化（SLSSVM-ACPSO）算法辨识激励响应数据建立了发动机Hammerstein非线性模型,在模型预测控制求解最优控制序列时,采用松弛因子松弛约束边界,并设计了有效集（ASM）-ACPSO组合算法求解,在控制过程中应用了变预测时域策略。建立系统仿真模型,仿真结果显示:在热机点切换至低负荷点及低负荷点切换至中负荷点的过程中稳定时间分别为2.57 s和2.77 s,转速最大超调率分别为2%和1.6%,均优于两种对比策略;在中负荷点向高负荷点切换过程中,转速超调率较大,但控制过程转矩变化更平缓。仿真结果表明模型预测控制策略控制APU系统转速响应快、转速超调率小,发动机转矩超调量小,具有良好的动态控制效果。      

航空发动机限寿件使用寿命监视研究北大核心

随着单元体设计与基于状态维修等理念的发展,为克服早期传统的使用监视方法的不足,提出并发展了航空发动机限寿件使用寿命监视技术。在归纳发动机使用监视发展历程的基础上,重点论述了使用寿命监视概念、功能结构、发展现状及未来趋势,并对比了使用寿命监视相对于早期使用监视方法的优越性与研究的必要性;详细分析了使用寿命监视需解决的关键技术及潜在的应用前景;最后结合国内现状,给出了开展使用寿命监视研究的相关建议。     

遗忘因子最小二乘支持向量机及在陀螺仪漂移预测中的应用研究

以陀螺仪漂移误差系数时间序列预测为对象，研究并提出了遗忘因子最小二乘支持向量机算法。构造了以多项式、径向基、小波函数为核函数的支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、遗忘因子最小二乘支持向量机（FFLSSVM），比较了它们用于强非线性测试集的泛化性能。实验结果表明：FFLSSVM比由相应核函数构成的SVM、LSSVM自适应性强、预测精度高；三种核函数生成L2（R）子空间上完备基的能力不同，导致三个FFLSSVM逼近任意目标函数的精度有差异；遗忘因子最小二乘小波核支持向量机可有效地用于陀螺漂移误差动态补偿、可靠性辅助决策、故障预测。     

数字处理技术在电子侦察中的应用

通过对信号进行侦察的数学模型和一种基于混沌序列的反侦察系统的介绍,讨论了在对抗与反对抗中取得信息优势的关键技术。指出了数字处理技术在电子侦察领域的重要作用及应用状况,并提出了一种新的反侦察技术的设想。