基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测

提出了一种基于深度学习的混合翼型前缘压力分布预测方法,通过对翼型几何特征提取、压力分布曲线的参数化,建立了卷积神经网络模型（CNN）,并利用计算流体力学（CFD）的计算结果作为其训练样本,实现对混合翼型前缘压力分布的预测。结果表明:两种方法计算结果的拟合优度大于0.98,基于深度学习的计算方法耗时1.7 s,CFD方法耗时大于50 s,计算时间大大缩短。该方法能够在满足计算精度的条件下提高计算效率并可应用于其他的翼型设计过程。      

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。      

一种新的基于ANSYS的机翼挠曲变形建模方法

针对传递对准中机翼挠曲变形建模方法适用性差的问题,提出了一种基于有限元分析的不同挂点处弹载子惯导系统的机翼挠曲变形建模方法。以柔性较大的大展弦比机翼为研究对象,建立了薄蒙皮、双翼梁、多肋板式机翼模型。通过绕流分析得到的机翼上、下表面压力分布云图,在此基础上对机翼结构进行气动载荷的加载。根据ANSYS瞬态动力学分析,获取了机翼挠曲变形角的随机过程序列,并利用AR(n)模型代替ARMA(p,q)模型进行建模。采用一种改良卡尔曼滤波算法对模型参数进行估计,并利用信息准则对模型的适应性进行检验。根据参数辨识的结果,最终得到了机翼的挠曲变形模型。     

平台式重力仪航空重力测量数据后处理技术研究

针对航空重力测量对数据后处理的要求,结合平台式重力仪系统的组成与工作原理,在重力异常信号的频域特征基础上,设计出一套有严格频域规范的航空重力数据后处理流程,并对某海域实测数据进行了处理。结果表明,重力异常值内符合精度为12条东西测线达到0.43mGal/140s和0.84mGal/100s,4条南北测线达到0.39mGal/140s和0.79mGal/100s;以同测线GT-2A单次测量结果为标准值统计标准差,12条东西测线为0.72mGal/140s和0.98mGal/100s,4条南北测线为1.41mGal/140s和1.53mGal/100s。结果表明,设计的航空重力测量数据后处理方法可以实现重力异常信号的高精度提取。     

基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断

在结合深度置信网络(DBN)、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不均衡样本均衡化,采用集成技术进行故障分类。将该模型应用到CFM56-7B系列发动机历史飞行数据,实验结果表明:与常用故障诊断方法相比,该模型的准确率高达0.996,AUC值高达0.948,可以有效处理民航发动机样本高维、不均衡问题。      

优化抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用

为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的 基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩 阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算 法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼 滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模 型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组 合导航系统的滤波精度。     

晃动环境下组合导航系统精度事后评估算法研究

海风、波浪、海流等因素会产生舰船的摇摆晃动,从而给舰船导航系统精度带来严重干扰.固定区间平滑滤波处理算法能够利用观测时间间隔内全部观测信息得到状态的最小方差估计,对导航精度进行事后评估.在研究晃动环境下的SINS/GP S组合导航应用平滑滤波算法的相关原理的基础上,首先利用Kalman滤波器进行组合导航,存储相关信息后按时间逆序利用固定区间平滑滤波算法进行事后分析.该方法可以针对不同的海况以及不同的海上作业需求,有效地为组合导航系统精度提供检验标准,考核各种海洋环境下的导航系统精度.     

地基深空网发射机现状及未来发展

我国未来深空探测工程的发展对地基深空站发射机提出了更高的要求,不仅仅需要具有更高的输出功率,同时需要解决发射机高频谱纯度、高效率以及上行功率合成等。针对这些要求,对国内外地基深空网的组成和深空站高功率发射机现状以及未来发展趋势进行了研究,分析了速调管发射机与固态发射机在高功率输出条件下的优势,在此基础上,提出了我国深空站速调管发射机需要开展高功率连续波速调管、高功率低损耗滤波器、低纹波高功率开关电源、上行功率合成等关键技术,并为相应关键技术提供了理论建议及相应的解决方法,这可以为我国未来深空探测工程高功率发射机研制提供技术支撑,为后续地基深空网建设和发展提供参考。     

深空探测器无线电干涉测量开源数据处理系统构建及试验

为更好地开展深空无线电干涉测量试验,基于DiFX(Distributed FX,分布式FX型相关处理)、SPICE(Spacecraft Planet Instrument Camera-matrix Events,航天器行星仪器照相机矩阵事件)、HOPS(Haystack Observatory Postprocessing System,Haystack克天文台后处理系统)及AIPS(Astronomical Image Processing System,天文图像处理系统)等开源软件,搭建了一套可用于深空探测器信号相关处理的无线电干涉测量数据处理系统。首先介绍了该系统的整体架构及组成,然后介绍了系统各组成模块的功能及工作原理,最后利用该系统对嫦娥三号着陆器开展了观测试验,并对观测数据进行了处理。试验结果表明,该系统能成功实现深空航天器信号的相关处理、条纹拟合,以及时延解算等功能,有望为我国嫦娥五号任务及火星探测任务数据处理提供支持。     

深度自编码观测器飞机操纵面快速故障诊断

为了避免扩展多模型自适应估计故障诊断方法中的雅克比矩阵计算,解决飞机精确模型难以获得的问题,降低在线故障诊断的计算量,提出了一种基于深度自编码观测器的飞机操纵面快速故障诊断方法.基于离线训练、在线估计的思想,采用量测的飞行数据训练得到不同故障下的飞机模型,代替扩展多模型自适应估计方法的卡尔曼滤波器进行状态估计;基于基础自编码器的隐层节点数选取经验公式,推导了两种深度自编码器的隐层节点数选取的递推公式.仿真结果表明,该方法无需精确的飞机模型,故障诊断速度快、精度高.