失重性骨质疏松腰椎力学性能研究

航天员在长期失重环境影响下,会容易造成椎体失重性骨质疏松。为了探究骨质流失对腰椎承载能力的影响,设计了不同骨密度的腰椎力学仿真,通过图像处理建立了腰椎三维模型,利用有限元算法得到腰椎应力分布,对比了不同材料属性腰椎模型应力结果。结果表明:骨质疏松腰椎的应力值较正常腰椎变小,而形变量却明显增大。可以看出,骨质流失时,会导致腰椎骨骼材料性能发生变化,使腰椎形变量增大,并且使腰椎结构承载能力降低。     

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。     

空间载荷机柜热控设计的仿真研究

空间站主动热控系统的作用是提供和保持航天员、仪器设备和结构部件所要求的温度、湿度和风速等热环境。本文以空间载荷机柜为热控系统的基本单元,建立了以单相流体循环回路为基础、采用液冷结合风冷的冷却方式的载荷机柜数学模型;介绍了模糊增量控制算法的工作原理;提出了采用模糊增量控制算法,以液冷支路进出口温差和风冷支路冷却量占总冷却量的比值为控制目标的反馈控制策略。同时文章采用数值模拟方法研究了控制系统的动态响应效果。仿真结果显示,模糊增量控制算法具有响应迅速、超调量小、无静态误差的特点,控制策略满足有效性、稳定性和高精确度的要求。     

NiCrAl/Diatomite可磨耗封严涂层制备及性能

分别利用大气等离子喷涂技术制备了Ni/Al粘结底层、火焰喷涂技术制备了NiCrAl/Diatomite可磨耗封严涂层,研究了喷涂距离、送粉速率、火焰气体总流量、喷涂角度和氧燃比等喷涂参数对生长速率和涂层硬度的影响。结果表明,在较低的氧燃比条件下（O₂∶C₂H₂<1.6）,随着喷涂距离的增大,涂层生长速率逐渐下降,硬度先保持不变后逐渐上升;当O₂∶C₂H₂>1.6时,涂层的生长速率会随着喷涂距离的增大先增大后减小,硬度随之逐渐下降。随着喷枪对基体相对移动速度的增大,涂层生长速率略微下降,硬度略有上升。气体总流量的增大使得涂层的生长速率明显上升,硬度明显下降。随着送粉量的增大,涂层生长速率明显提高,硬度随之先上升后下降。     

SiO32-浓度对KMnO4/FeSO4工艺除磷过程的影响

考察了天然水体中常见的SiO_3~(2-)对KMnO_4/FeSO_4工艺混凝除磷的影响。SiO_3~(2-)存在时KMnO_4/FeSO_4工艺混凝除磷的效能随着溶液pH的升高呈现先增加后降低的趋势。SiO_3~(2-)浓度为1.0 mmol/L,溶液pH值为4～6时,SiO_3~(2-)可促进KMnO_4/FeSO_4工艺除磷的效能,KMnO_4/FeSO_4工艺对磷的去除效果分别增加了6.0%,9.9%和6.3%;溶液pH值为7～9时,SiO_3~(2-)可显著抑制KMnO_4/FeSO_4工艺除磷的效能,KMnO_4/FeSO_4工艺对磷的去除效果分别降低了14.76%,32.6%和17.3%。KMnO_4/FeSO_4工艺形成的絮体颗粒物表面ζ电位显著降低,溶液中残余铁的量明显提高。另外,水中SiO_3~(2-)对KMnO_4/FeSO_4工艺形成的絮体颗粒物的组成和表面特征均有一定影响。该研究为KMnO_4/FeSO_4工艺混凝除磷技术的推广提供了必要的理论基础。     

针对旋翼流场模拟的自适应网格算法

针对基于格心格式求解器的旋翼流场模拟,提出了相应的自适应笛卡尔网格的数据存储结构及自适应算法。给出了相应的单元处理策略,简化了对自适应笛卡尔网格的处理;对于频繁的自适应加密过程中产生的大量重复点,采用了高效的交替数字树算法(Alternating digital tree,ADT)予以删除;对于自适应疏化过程中产生的大量无用点,提出了标记-删除-移动(Mark,delete,move,MDM)算法予以快速地删除,减少了不必要的计算资源消耗。对CaradonnaTung旋翼在不同悬停状态下进行了模拟验证,对比了压力分布系数与桨尖涡位置。之后对HELISHAPE 7A旋翼在前飞情况下进行了模拟验证,计算值与实验值吻合。此外,求解器对桨尖涡的捕捉效果得到了明显的提高,表明本文方法具有良好的有效性与鲁棒性。     

基于深度混合模型评分推荐

从用户-项目评分矩阵中学习用户对项目的个性化偏好,对于评分推荐来说至关重要。许多推荐方法如潜在因子模型,无法充分利用评分矩阵中的交互信息学到较好的个性化偏好而得到较差推荐效果。受深度学习中Wide and Deep模型应用于APP推荐启发,本文提出一种深度混合模型并命名为DeepHM用于评分推荐。与Wide and Deep模型相比,使用DeepWide和DNN部分重构Wide模型和Deep模型得到DeepHM,并且DeepWide和DNN部分共享交互信息输入。因此,DeepHM可以更有效地使用评分矩阵中的用户和项目的交互信息学到个性化偏好信息。DeepHM将评分推荐作为分类问题旨在提高推荐准确性。实验表明在公开的Movielens数据集上DeepHM算法相比现有的基于评分推荐模型具有更好的效果。     

危险天气下航班等待与改航的实时集成优化

为了提高航班准点率,降低危险天气对航班飞行的影响,同时考虑等待策略和改航策略,进行实时空中交通流量管理的研究。以改航起始点至改航结束点间的总航行时长最短为目标,安全可行性、技术可行性为约束,建立了数学模型,并设计了两阶段求解算法,先基于遗传算法优化等待时长和改航路径,再基于"化曲为直"和"二分法"的思想调整改航路径,得到了最佳等待时长和改航路径。仿真结果表明,该算法得到的实时优化结果优于几何切线法;相比静态改航,更能提高空域利用率;相比单独考虑等待策略,总航行时长降低了17.04%;相比单独考虑改航策略,总航行时长降低了3.98%;验证了危险天气下航班等待时长与改航路径实时集成优化在实时空中交通流量管理中的有效性。     

航空航天制造机器人高精度作业装备与技术综述

新一代航空航天产品的研制与批产对制造精度与加工质量提出了更高的新要求。以机器人为核心的智能制造技术与装备是解决该难题的有效途径。然而,工业机器人较低的定位精度与弱刚性结构属性严重制约了其在航空航天部件高精度加工作业中的推广应用。本文在阐述国内外机器人装备在航空航天制造业的应用现状的基础上,重点介绍了机器人作业刚度强化策略与定位误差精确补偿方法的研究现状,并分析了现有高精度控制方法存在的问题及技术难点。最后探讨了机器人作业装备在航空航天制造领域的技术发展趋势,为面向航空航天产品的机器人高精度制造技术的研究提供参考与借鉴。     

基于改进灰狼优化算法的涡扇发动机性能/喷流噪声综合优化控制研究

为保证整个飞行过程中满足噪声适航标准和飞行器的安全性,需要按照最严苛的噪声要求进行发动机设计,并留有很大的安全裕度,因而导致发动机的性能潜力未能得到发挥。本文对传统灰狼算法进行了改进,提出自适应概率变异策略,在优化过程中调整狩猎模式,提升了算法的全局搜索能力;基于该算法开展涡扇发动机性能/喷流噪声综合寻优控制研究,根据不同飞行需求对航空发动机性能进行优化,获得最佳控制量,在满足安全性和噪声指标的同时,提高发动机的性能。仿真结果表明,改进后的算法具有更好的全局寻优性能,最大推力模式下可提升推力13.45%,最小油耗模式可降低油耗3.19%,最低涡轮前温度模式可降低涡轮前温度2.07%。