Karman型四边夹紧正交异性矩形薄板的中等大挠度

利用Galerkin方法分析了Von-Karman型四边夹紧正交各向异性矩形板。所设的位移函数为梁振型函数，它不仅能精确地满足边界条件，而且具有正交的特性，从而把复杂的非齐次非线性偏微分方程组化为一组非线性代数方程组，通过非线性方程组的线性化和可调节参数的修正迭代解法找出问题的解。实践证明，梁振型函数收敛很快，只须取出级数的前几项即可满足精度要求。最后求出了不同复合材料的挠度和应力值并同已有的结果进行了比较。     

带探针装置的倾斜卧式椭直圆筒罐罐容表函数的计算

针对带探针装置的倾斜卧式椭直圆筒罐罐容表函数(即罐内储油量与探针油位高度对应的函数关系)的理论计算问题,首先采用"冰冻"思维和相对运动等效地把倾斜卧式的情形转化为水平卧式的情形,然后根据液面与关键液面的不同位置关系采取了不同的计算方法,最后分段地得到了罐容表函数的一般表达式。     

基于Gauss核函数的SVM故障诊断技术研究

本文提出了基于Gauss核函数的SVM故障诊断技术,并利用grid法对SVM中参数进行寻优,以保证得到最高分类精度.通过对某航空公司ERJ145的右发AE3007发动机进行故障诊断研究后,证明基于Gauss核函数的SVM在小样本故障诊断中有着较好的适用性和可信性,能够为飞机发动机故障诊断提供有效的参考.     

基于非线性补偿的涡扇发动机MRAC控制(英文)

以工程应用为目的,采用输入输出模型参考自适应控制方法设计了航空发动机转速模型参考自适应控制器(Model reference adaptive control,MRAC)。针对发动机的非线性特性,设计了函数连接型神经网络补偿器。开展了控制器实物在回路仿真试验,结果表明基于非线性补偿的MRAC在包线内具有良好的动静态性能,对于发动机及其工作环境的非线性具有良好的补偿能力和适应性,验证了自适应控制方法在航空发动机工程应用中的有效性。     

航天员微重力作业训练系统重力补偿控制策略

针对航天员微重力作业训练系统的重力场补偿控制这一关键技术,进行了理论和实验研究。分析了模拟微重力环境的机理,确定了微重力作业训练系统的总体结构方案,提出了一种基于电流反馈的重力补偿控制及多干扰力补偿控制策略。通过虚拟重力补偿控制实验,验证了在地面环境、动态作业过程中,模拟物体在不同空间重力加速度环境下的运动规律,实现了在重力方向模拟空间环境下物体移动的作业训练效果。研究成果为在地面实现三维作业训练系统的控制奠定了基础。     

柔韧性在训练中对提高学生运动成绩的影响

柔韧性在运动中具有重要意义,它是有效改进技术的必要基础,也是保证提高运动技术水平的基本因素之一。针对大学生在常规的业余训练中加大柔韧性的练习,能有效提高体能训练的质量,从而达到训练目的,提高运动成绩。     

非连续开拓沃尔什函数发生器的设计

在研究沃尔什函数及其应用的过程中,首先必须研制沃尔什函数发生器。在沃尔什多路复用系统中,采用连续开拓沃尔什函数时,由于采样脉冲和积分放电脉冲都占有一定时间,将引起较大的交叉干扰。为了克服这个干扰,本文首先引入非连续开拓沃尔什函数的概念,然后详细讨论非连续开拓沃尔什函数发生器的设计、制造。实验结果表明,使用本发生器制作的沃尔什遥测系统,其各项性能指标都达到了设计要求,与频分制系统相比,它有一定的优越性。     

无须模板的阵列天线方向图综合设计方法

阵列天线方向图综合通常须选择适当的方向图模板。然而,目前还没有方向图模板选择方案的研究,因此无法保证现有模板的合理性。为避免所预设的方向图模板不可行,本文提出以最小化旁瓣最大值与主瓣最小值的比值为准则,构建方向图综合优化设计问题。该问题的不等式约束是非凸且耦合的。采用罚函数法将不等式约束引入目标函数中,然后设计一个光滑函数来逼近并替代目标函数中不可微部分,从而得到原问题的可微逼近问题,最后使用拉格朗日神经网络法求解逼近问题进而得到原问题的近似解。仿真试验验证了本文所提方法的有效性。     

一种针对局部结构的有限元模型修正方法

针对实际结构有限元模型（FEM）的建模误差通常仅存在于局部区域,提出了一种对局部结构单独进行模型修正的方法。首先,根据频响函数（FRF）解耦理论得到由残余结构频响函数与包含待修正参数的局部结构动刚度所重构的整体结构频响函数的拟合值,然后通过迭代优化使其与测量值的残差最小化,从而得到参数的极大似然估计。在此基础上,将残差关于参数的灵敏度以局部结构动力学矩阵表示,建立了模型修正的基本方程,利用整体结构的测试数据即可直接对分离出来的局部结构进行模型修正。最后,对喷气式飞机和三角机翼飞机分别进行了数值模拟和实验研究,验证了所提方法的可行性和有效性。结果表明,所提方法可以成功地用于仅局部区域含有建模误差的实际结构有限元模型的修正,修正后的有限元模型的动态特性与实际结构有较好的一致性。     

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.