基于粗糙集的作战飞机总体设计方案综合评估

针对作战飞机总体设计方案综合评估法权系数确定过于依靠专家主观判断和经验的不足,应用粗糙集理论对典型的第三代以上作战飞机机型的各种指标数据进行挖掘,利用信息熵概念求得各指标的属性重要度,从而确定各指标的权系数。应用实例表明,该方法是客观的,可行的和有效的。     

基于等效梁模型的长直机翼动力学与颤振分析

针对多自由度的复杂结构,建立简化的等效结构模型,可以快速、有效地进行结构分析.采用能量等效的方法,将多自由度、结构复杂的长直结构等效为空间梁,推导得出等效梁的刚度值和惯量值,利用有限元法得到总体刚度阵和质量阵.针对某机翼模型,得出了等效梁的刚度值和惯量值,进行了振动和颤振特性分析,并分别与有限元软件的计算结果作了对比.结果表明:该等效建模法大大降低了结构自由度,振动及颤振分析误差较小,而且其主要参数值方便修改,因此该方法可用于飞行器的初级设计或结构优化设计.     

空间非合作目标惯性参数在轨辨识

在空间冗余机械臂抓捕非合作目标的惯性参数辨识问题中,已有方法大都基于系统动量已知的假设,且辨识过程未考虑基座姿态稳定。针对目标动量未知的问题,设计了具有增量形式的惯性参数分步辨识算法。首先基于线动量方程得到关于质量和质心位置的第一组估计方程,采用增量形式消除未知线动量更新估计方程。辨识结果收敛后根据估计参数计算线动量估计值,代入以转动惯量为未知参数的第二组估计方程中,利用其增量表达式完成对转动惯量的估计。辨识过程中的激励由自适应零反作用控制输入提供,算法在保证基座姿态不受干扰的同时还能对惯性参数精确辨识。仿真结果表明,在30s以内算法已收敛,误差收敛到零的同时,基座姿态角速率控制精度在10^-3以下,说明算法收敛快,精度高,同时还能实现基座姿态稳定。     

颞骨蜂房气化程度对血管性耳鸣的影响

为了研究颞骨蜂房气化程度与血管性耳鸣之间的生物力学关系,本文基于典型的血管性耳鸣患者的数据进行了计算分析。首先,基于血管性耳鸣患者CT图像分别建立颞骨蜂房的基础气化和过度气化2种气化程度的三维几何模型。然后,将三维几何模型分别导入Hypermesh软件中并以四面体单元进行网格划分,生成可计算的三维有限元(FE)模型。再将三维有限元模型导入Virtual.Lab Acoustics软件中,加载相同速度边界条件,计算模型的声压幅值响应。最后,以前庭处检测的声压幅值作为计算结果。由2个模型生物力学数值模拟计算的结果,可以发现频率为250 Hz时经气化模型产生的声压幅值比基础模型的值低3.02 dB。经过气化模型产生的声压幅值小于基础模型,且在相同频率下2个模型间的声压幅值差异可被血管性耳鸣患者察觉。这一结论可以尝试为临床创新治疗血管性耳鸣提供新的理论依据。      

基于权值分配及多特征表示的在线多示例学习跟踪

针对复杂环境下目标跟踪过程中由于遮挡、目标姿势及光照条件变化引起跟踪漂移的问题,提出一种基于多示例学习（MIL）框架的在线视觉目标跟踪算法。该算法针对多示例跟踪算法采用单一haar-like特征不能准确描述目标外观变化及在学习过程中对样本包中各正负样本示例采用相同权值,忽略不同正负样本示例在学习过程中对包的重要性不同的特点,采用多特征联合表示目标外观构造分类器,通过将多特征互补特性融入在线多示例学习过程中,利用多特征的互补属性建立准确的目标外观模型,克服在线多示例跟踪算法对目标外观变化描述不足的问题;同时,依据不同正负样本示例对样本包的重要程度进行权值分配,提高跟踪精度。实验结果表明,本文跟踪算法对场景光线剧烈变化、遮挡、尺度变化及平面旋转等干扰具有较强的跟踪鲁棒性,通过对不同视频序列进行测试,文中算法在5组测试视频序列上的平均中心位置误差远小于对比增量式学习跟踪,仅为10.14像素,其对比算法IVT、MIL和OAB的中心位置误差分别为17.99、20.29和33.64像素。      

多体分离数值模拟及方法验证

利用自主研发的混合网格Euler／RANs方程解算软件WoF90以及六自由度动力学与运动学方程解算程序,采用脚本语言技术实现网格的自动生成,建立了一套可用于多体分离问题的准定常Euler流动非结构网格方法。通过AEDC算例对非结构准定常Euler方程方法解决多体分离问题进行了计算研究,验证了方法的可行性。     

Environmental stress level evaluation approach based on physical model and interval grey association degree

 Associating environmental stresses (ESs) with built-in test (BIT) output is an important means to help diagnose intermittent faults (IFs). Aiming at low efficiency in association of traditional time stress measurement device (TSMD), an association model is built. Thereafter, a novel approach is given to evaluate the integrated environmental stress (IES) level. Firstly, the selection principle and approach of main environmental stresses (MESs) and key characteristic parameters (KCPs) are presented based on fault mode, mechanism, and ESs analysis (FMMEA). Secondly, reference stress events (RSEs) are constructed by dividing IES into three stress levels according to its impact on faults; and then the association model between integrated environmental stress event (IESE) and BIT output is built. Thirdly, an interval grey association approach to evaluate IES level is proposed due to the interval number of IES value. Consequently, the association output can be obtained as well. Finally, a case study is presented to demonstrate the proposed approach. Results show the proposed model and approach are effective and feasible. This approach can be used to guide ESs measure, record, and association. It is well suited for on-line assistant diagnosis of faults, especially IFs.     

自锁型重物提升机构在生产中的应用

针对生产中重物产品,半成品物流,包装过程中提升困难的问题,提出了自锁型重物提升机构,以达到节能,降低运行成本,降低劳动强度的目的.     

燃料电池轻型飞机起飞质量估算方法

为应对全球能源危机和环境污染问题,航空界将电动飞机作为研究的热点之一。燃料电池飞机在飞行过程中飞机质量基本保持不变,使得燃料电池飞机在起飞质量估算方法上和传统动力飞机相比,具有不同特点。本文通过引入推进系统系数等参数,建立了燃料电池飞机各部分质量系数的确定及飞机起飞质量的估算过程,并为后续机型的研制提供参考。     

基于误差模型的权重二值神经网络近似加速

针对智能识别系统精确度和硬件复杂度之间的均衡设计问题,提出了一种基于误差统计模型的权重二值神经网络近似加速方法。在提出了一种获得高精度轻量神经网络的权重二值化处理算法基础上,引入近似加法器、消除乘法器以进一步提高能效。最终提出了一种系统级误差统计模型用于系统评估和优化设计,该设计能够分析和预测权重二值神经网络近似加速系统的最终精度。结果表明:该模型可以准确地预测系统精度,与仿真结果对比,相对误差在2.05%～3.07%。该模型预测用于指导相应软硬件的设计优化,可大幅提高设计的迭代速度。