压气机转子叶片叶尖流场的低速模化设计

针对带进口导叶的高速压气机第1级转子叶片的叶尖流场进行了低速模化设计,为后续的低速压气机叶尖流场损失和失速测试试验做了准备.利用叶片造型和数值模拟方法,以保证高、低速压气机转子叶片表面压力系数及叶片排进、出口主要气动参数分布相似为目标,对高速原型压气机进行低速模化设计,包括调整流道形状,对叶型进行反复迭代,并在进口导叶和1级转子叶片的造型设计上突破了几何相似的限制.最后,对高低速压气机的几何、气动参数和流场结构进行了全面的计算对比分析,证明采用所提出的低速模化设计方法是成功的,实现了在流量系数相同的情况下,加工量因子和转子扩压因子分别为98.16%,94.95%的相似度.      

基于反馈补偿K-means的救援物资需求预测

针对低空应急救援过程中救援物资需求的多样性与不确定性,提出基于反馈补偿K-means相似搜索的物资需求预测算法。通过比较非平稳数据处理方法,采用差分自回归平均移动模型（ ARIMA）对历史灾情数据进行平滑处理;将预处理后的灾情数据运用基于反馈补偿的K-means方法进行聚类分析;再对比夹角余弦,杰卡德相似系数以及相关系数这3种方法,搜索出相似度最大历史灾情案例,并线性求解当前低空应急救援所需物资量。实验结果表明,在基于反馈补偿K-means相似搜索的物资需求预测过程中,运用相关系数搜索的误差是最小的,方法不仅提高了大数据处理能力,而且在一定程度上提高了预测精度。     

扇区繁忙时段交通流的不均衡度量化研究

以容流量及拥挤度等指标进行的空中交通运行评价无法全面反映空中交通的实际运行状况.在依据重要点对航路段进行分组的基础上,通过计算超容比,确定了扇区繁忙时段,基于多项式二次拟合分析了超容比与基尼系数以及泰尔指数之间的数量关系,基于3σ原则确定了不同超容比情况下的理想不均衡度的取值范围.应用方法对厦门1号扇区的实际运行数据进行了计算分析,验证了不均衡度量化方法的适用性.     

基于中介理论与交通特性的终端区态势评价

终端区交通态势的准确度量是制定并实施流量管理措施的重要依据之一。通过提取终端区宏观与微观的交通特性,从进离场及总量3个维度构建态势的指标描述,并进一步采用中介理论中的真值程度度量与熵权法建立了一种客观的终端区飞行区交通态势模糊综合评价方法,实现客观、准确的交通态势判别与样本间量化比较。选取国内典型繁忙终端区的实测数据,验证了评价方法与特性指标的有效性。     

模糊关联方法在齿轮箱故障诊断中的应用

模糊关联度故障识别方法是运用灰色系统理论与模糊数学隶属函数相结合，克服了故障诊断的模式向量中参数量纲不同、数量级差异的缺点，综合了灰色系统理论和模糊理论的优点，使故障诊断识别的多参效法更加完善。但此种方法的关键是隶属函数建立的可靠性，关系到故障诊断的准确程度。     

基于抓持稳定度的多指灵巧手抓持控制

提出了一种控制多指灵巧手稳定抓持物体的新方法。首先给出了接触稳定度和抓持稳定度的定义及其相应的计算方法,然后探讨了基于抓持稳定度的多指灵巧手抓持控制方法。最后以北京航空航天大学的BH-2新型三指灵巧手为背景,对所提出的方法进行了仿真验证,仿真结果证明所提方法是有效可行的。     

酚醛树脂固化度的X射线衍射分析

发展使用Ｘ射线衍技术对酚醛树脂固化度进行研究，确定了酚醛树脂固化度与Ｘ射线散射最大值的 关系，得出了利用２θ角来标定树脂固化度的公式。该方法具有快速、无损、灵敏度主同的优点，并可适用于各种不同的酚醛树脂。     

两种轴线相交度测量方法的比较

介绍了两种用准直望远镜测量三轴转台轴线相交度的测量原理和实现方法,对两种方法进行了比较,并指出了测量中应注意的问题。     

叶片飞脱下转子动力学响应实验

为了研究大涵道比涡扇发动机叶片飞脱时动力学响应,更好地进行发动机安全性设计,根据相似理论设计了包含叶片飞脱装置的突加不平衡实验系统并进行了实验验证。研究结果表明:设计的突加不平衡实验系统,与某型验证机相似度高,代表性强,能够有效可控地进行突加不平衡实验,重复性好,机理清晰且飞脱不平衡量大,能够真实地模拟发动机叶片飞脱响应。通过实验发现,当大突加不平衡发生时,频谱出现超次谐波并且冲击系数由于挤压油膜阻尼器限幅作用并不呈现线性关系,因而在后续研究中还应注意限幅导致的碰摩问题。      

Reliable flight performance assessment of multirotor based on interacting multiple model particle filter and health degree

Multirotor has been applied to many military and civilian mission scenarios. From the perspective of reliability, it is difficult to ensure that multirotors do not generate hardware and software failures or performance anomalies during the flight process. These failures and anomalies may result in mission interruptions, crashes, and even threats to the lives and property of human beings. Thus, the study of flight reliability problems of multirotors is conductive to the development of the drone industry and has theoretical significance and engineering value. This paper proposes a reliable flight performance assessment method of multirotors based on an Interacting Multiple Model Particle Filter (IMMPF) algorithm and health degree as the performance indicator. First, the multirotor is modeled by the Stochastic Hybrid System (SHS) model, and the problem of reliable flight performance assessment is formulated. In order to solve the problem, the IMMPF algorithm is presented to estimate the real-time probability distribution of hybrid state of the established SHS-based multirotor model, since it can decrease estimation errors compared with the standard interacting multiple model algorithm based on extended Kalman filter. Then, the reliable flight performance is assessed with health degree based on the estimation result. Finally, a case study of a multirotor suffering from sensor anomalies is presented to validate the effectiveness of the proposed method.