渐近严格伪压缩映象的Mann迭代序列

证明了希尔伯特空间上的渐近严格伪压缩映象的Ｍａｎｎ迭代序列的收敛性定理。     

用同心环域映射法求解层流偏心环域速度场

用同心环域映射法可推导出求偏心环域层流速度场的另一种表达式。该表达式形式简单,收敛快,在一定条件下还可简化成有限项之和,比过去的经典解法更适用。     

新型扭簧电连接器的确信可靠性正向设计优化

新产品正向设计需综合考虑新结构工艺、多设计变量、复杂工作环境的影响,并合理量化不确定性影响,评估可靠性水平,从而在源头上确保高可靠性。基于确信可靠性理论,研究了基于性能裕量的确信可靠性正向设计优化方法。提出了面向新型扭簧电连接器研发的确信可靠性正向设计优化基本流程,包括设计变量初值优选、性能裕量建模、不确定性量化和确信可靠性分析与优化4部分。以某新型扭簧电连接器的正向设计为例,基于正交实验、响应面建模和模拟退火启发式优化等方法实现了多维离散-连续变量及其不确定性作用下的优化设计。      

舰载机折叠翼气动特性分析

折叠翼技术是舰载机与航母相匹配的关键,研究折叠翼的气动特性对舰载机飞行动态及安全性具有重要意义。基于离散化的思想对折叠翼进行建模,并利用计算流体力学CAE软件Fluent对其进行数值计算,从升力系数和阻力系数变化及压力分布分析舰载机折叠翼的气动特性。结果表明:当折叠角为75°时,外翼的升力系数及侧向力系数将达到最大,阻力系数最小;一旦折叠机构失效,外翼的折叠将导致机翼整体升力系数及阻力系数大幅度下降,气动特性变差;与折叠机构失效前相比,折叠后的机翼失速迎角变小,且在失速后升力系数有缓慢上升趋势。     

飞机管道颗粒碰撞阻尼器设计与试验验证

飞机管道振动超标是严重威胁飞机飞行安全的重要故障,降低飞机管道振动水平,对于提高飞机可靠性和安全性具有重要意义。针对难于施加管道卡箍约束的飞机管道结构的减振问题,设计了一种基于颗粒碰撞阻尼技术的管道减振器。该减振器通过特定的结构设计,在不影响现有管道结构的基础上,很方便地安装到管道上进行减振。其减振原理是基于减振器内部的颗粒碰撞而导致的能量耗散,从而提高管道结构的阻尼效应。因此,将此颗粒碰撞阻尼器安装在振动管道上,在管道发生共振的情况下,管道振动峰值将明显降低。本文基于所设计的管道减振器,利用振动台试验研究了颗粒填充率对减振效果的影响,发现改变阻尼器内部颗粒的填充率,管道的振动随颗粒填充率的增加有先减小后增大的趋势,同时利用EDEM颗粒流仿真软件计算了减振器振动过程中颗粒的能量耗散情况,发现颗粒能量耗散速率最大时所对应的颗粒填充率与试验过程中管道振动加速度降到最低时所对应的颗粒填充率达到了一致,仿真结果与试验结果取得了很好的一致性。最后,将所设计的颗粒阻尼减振器安装在液压动力源管道上进行实际减振试验,测试了在安装减振器前后,试验管道在X、Y、Z三个方向的振动加速度,经过对比分析,发现安装颗粒阻尼减振器后,液压管道的压力脉动频率下的振动水平得到了明显抑制,试验结果充分表明了本文所设计的飞机管道颗粒减振器的有效性和实用性。     

结合自组织映射网络及三角形算法的星图识别方法

三角形方法是最经典且应用最广的星图识别方法之一,但是存在搜索范围大、匹配冗余、抗噪能力弱等问题。将神经网络技术应用到星图识别过程中,结合自组织映射网络（SOM）优秀的分类能力和三角形算法可靠的角距匹配能力,提出了一种新的识别方法。该方法基于邻近星的分布来构建每颗导航星的特征向量,将其作为SOM网络的输入向量,通过训练得到具有分类识别功能的网络及相应的三角形库。识别阶段,输入待识别星的特征向量,网络输出识别类,在该类对应的三角形库中应用三角形算法查找匹配三角形,完成星图识别。试验发现该方法减小三角形搜索范围、实现快速匹配的同时,提高了识别系统的抗噪能力,在全天识别过程中平均识别时间低于5ms,识别率在噪声标准差为0.025时仍高达99%。     

基于干扰观测器的一类组合航天器高阶全驱抗干扰控制

研究了一类组合航天器的高阶全驱（HOFA）抗干扰控制,其干扰包括具有未知参数的输入端干扰和常值外部干扰。首先,引入一种一般化的离散时间高阶全驱后向差分模型,并对其中的2种干扰分别进行了干扰估计。其次,基于HOFA系统框架,设计了基于干扰观测器的复合控制器,不仅可以有效抑制干扰,而且能够得到一个可任意配置特征结构的闭环系统。然后,利用参数化方法,分别建立了观测器增益矩阵和反馈控制矩阵的完全参数化形式。最后,所提方法被应用于一类实际组合航天器模拟器,仿真和试验结果验证了所提方法的有效性。     

面向数字孪生的智能生产线监控系统关键技术研究

传统的生产管理往往面临着较为严重的"黑盒"问题,即不能及时掌握现场的各类信息,导致现场实际状态与预期计划脱节,并进一步导致效率降低、质量下降.针对这一问题,主要研究了面向数字孪生的监控系统实现关键技术,在虚拟空间中建立生产线的三维模型,通过现场数据的采集,实现数据与模型的关联映射,并通过各类状态及绩效看板,打造虚拟领导...     

改进SO优化KELM的液体火箭发动机故障检测

提出了一种ISO-KELM的液体火箭发动机故障检测模型。首先引入Tent混沌映射、动态策略和柯西变异3种方法对原算法进行改进。然后，采用改进后的蛇优化算法(ISO)对核极限学习机(KELM)惩罚因子和核函数参数进行寻优，构建了ISO-KELM液体火箭发动机故障检测模型。最后选取包含5种典型故障模式的某液体火箭发动机历史试车数据进行仿真。结果表明，ISO-KELM模型的故障检测准确率为95.2%,高于SO-KELM故障检测模型和传统BP神经网络故障检测模型，可有效检测火箭发动机的故障状态。同时也表明了ISO相比于SO,收敛速度更快，寻优精度更高。