工艺参数对复合材料长桁成型载荷的影响

复合材料长桁机械成型过程中的成型载荷与成型工艺参数的关系会影响预制体成型过程的稳定性和长桁成型后的性能,利用自制复合材料L型长桁自动化成型机,搭建出一种长桁结构机械成型载荷测试系统,通过成型温度、成型速率、成型间距和铺层结构的研究,对成型载荷的变化规律进行测试和分析,探索出工艺参数与成型载荷之间的经验公式。结果表明:在合适的成型温度范围内,随着成型温度的逐渐升高,成型速率逐渐降低,成型间距逐渐增大,会使得成型载荷逐渐降低;铺层方式不同时,成型载荷变化情况为:[0°/45°/90°/–45°]ns>[0°/90°]ns>[±45°]ns;最后得到成型载荷与工艺参数关系的经验公式,在一定范围内对成型温度、成型速率、成型间距可具备实际指导能力。     

层合双曲率厚壳的状态方程及其半解析法

采用正交曲线坐标导出了角铺设层合双曲率厚壳的状态方程及其半解析法。该方法在α－β曲面内采用通常的有限元离散,而沿壳厚（ｒ）方向采用状态空间法给出解析解,从而计入了剪切效应的影响,且通过状态转移矩阵的建立,保证了层界面之间层间位移和应力的连续,减少了计算中未知量数目。     

基于搜索引擎技术的飞机维修信息管理

航空公司机务维修人员在维修排故过程中,除了查阅维修手册,还比较倾向于查看以前的历史排故记录和个人总结的维修经验.这些记录和总结都是航空公司的维修经验积累,是民航机务维修的宝贵财富,对于快速排除飞机故障,保障飞机安全、正点飞行有着重要意义.     

防空导弹近炸引信测试数据快速处理方法

防空导弹近炸引信的特点决定了其测试工作的复杂与困难,这使得对引信测试数据进行分析判读的工作量和难度加大,从而浪费了大量的时间,影响了工作的进度。为了快速对测试数据进行分析处理并得到结论,基于最小二乘法的数学思想利用非线性拟合对测试数据进行拟合,可以得到一个连续函数,从而可以对被测信号全貌进行估计和预测,通过比照该函数曲线与历史经验曲线,可以直观、迅速地判断被测数据是否正常。     

基于经验模态分解的非平稳信号趋势项消除

归纳概括了传统的趋势项消除方法,指出各类方法的优点和不足,提出了基于EMD（经验模态分解）的非线性、非平稳信号剔除方法。该方法通过数据驱动自适应构造基底函数IMF（本征模函数）,再由若干阶IMF分量和剩余分量的重组获得趋势项,避免了对复杂趋势项的数学建模和分析计算。仿真结果表明,EMD法能够有效地提取和剔除非平稳信号中的复杂趋势项成分,获得平滑的趋向性信号。     

扩散作用对y-Re优模型转捩预测的影响

Gamma．theta转捩模型是Menter及其合作者提出的一个基于经验关系的转捩模型,其经验关系式和模型参数是通过来流米雷诺数均在150万以下的仍系列平板实验在CFX程序中标定的。首先通过33A平板修正了转捩经验关系式．然后对S＆K平板实验进行了数值模拟,研究了较高雷诺数下模型控制方程扩散项系数以及与数值扩散相关的流向网格尺度对gamma．theta模型转捩预测结果的影响。模拟的结果表明,这些因素对转捩位置都有明显影响,并且gamma方程的扩散项系数还影响转捩完成后全湍区的摩阻值。三种因素对转捩预测影响的趋势分别为：gamma方程的扩散项系数越大,theta方程的扩散项系数越小,流向网格尺度越大,则转捩位置越靠前。     

基于EMD-CS的脉冲星周期超快速估计

面向X射线脉冲星周期估计的压缩感知（CS）中测量矩阵尺寸大,进而导致计算量大。针对这一问题,提出了一种基于经验模态分解-压缩感知（EMD-CS）的脉冲星周期超快速估计方法。将不同畸变度的脉冲轮廓进行EMD分解,得到一系列固有模态函数（IMF）。由于IMF包含了不同时间尺度的局部特征信号,脉冲轮廓畸变度这一微弱局部特征可体现在某些IMF中。采用迭代剔除法剔除冗余的IMF,剩下的IMF构成了测量矩阵。由于IMF的数量较少,采样率大幅减少。利用EMD-CS可实现X射线脉冲星周期超快速估计。通过计算复杂度分析结果可知,采样率与计算量呈正比关系。仿真结果中表明,EMD-CS的采样率为0.25%,仅为FFT-CS的1/29,因而计算量更小。     

基于CWTHHT结合的永磁同步电机失磁故障诊断方法及其可行性分析

永磁同步电机失磁故障是驱动电机故障中最为严重的故障之一。失磁故障意味着永磁同步电机的优势显著降低。提出了基于CWTHHT结合的永磁同步电机失磁故障诊断方法并对其可行性进行了分析。首先简要分析了永磁同步电机稳态运行特性、搭建电机故障试验平台,实时采集电机正常及失磁时的定子电流信号;然后通过信号分析得出:失磁故障下电流信号的EMD分解分量imf4的周期性较正常情况时变差,而且分量imf3所占比例较正常情况时变大;失磁故障下电流信号的HHT图中基波频带较正常情况能量分散了。因此,基于CWTHHT结合的故障诊断方法是可行的。     

改进CEEMD–MRSVD降噪方法及应用研究

针对总体经验模态分解（Ensemble empirical mode decomposition,EEMD）阈值降噪处理方法难以取得理想效果问题,提出了改进互补集合经验模态分解–多分辨率奇异值分解（Complementary ensemble empirical mode decomposition–multi-resolution singular value decomposition,CEEMD–MRSVD）降噪方法。含噪信号经CEEMD处理,克服了EEMD时效性差及EMD模式混叠缺陷,然后利用信号和噪声的相关特性对分解得到的本征模态分量进行信号主导和噪声主导分量区分,根据噪声强度不同,提出对噪声主导和信号主导的本征模态分量进行策略性优化的多分辨率奇异值处理方法,最后经Savitzky–Golay平滑滤波,剔除信号粗糙细节,重构达到降噪目的。试验通过仿真信号和超声回波信号降噪处理,结果表明,此方法不仅有效剔除了噪声干扰,而且减少了有用细节流失。     

外测数据处理中小波滤波的鲁棒性算法研究

为消除外测数据处理中异常值和噪声信号对处理结果的影响,结合数据处理的实际,给出一种基于小波变换的鲁棒性滤波算法。首先用移动中值滤波算法剔除原始数据中的异常值,然后采用小波系数去噪算法并结合经验维纳阈值滤波算法,抑制数据中的噪声。仿真计算及实际工程应用表明,该算法在保留特征段及有用信息的同时,有效地剔除了异常值,抑制了噪声,具有很好的鲁棒性。