回转复杂曲面零件在线精密测量技术

针对复杂曲面零件的面形测量难题,提出以超精密机床作为栽体,利用高精度触发式测头,采用接触式的轮廓测量方法,检测曲面零件的子午面曲线,再与理论曲线相比较得出被测零件的面形精度.测量试验分析表明:该测量方法的检测精度高,通用性强,在实际加工和检测应用中具有很高的实用价值和应用前景.     

基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测

研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。     

基于卷积神经网络的运载火箭测发网络流量异常检测技术

运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。     

旋转固体火箭发动机飞行器章动不稳定机理述评

针对旋转固体火箭发动机发射小卫星最末级出现的章动现象,分析了其不稳定机理.根据实际观测的飞行数据,分析了飞行器章动不稳定性的特点,给出了几种可能导致飞行器发生侧向角运动的不稳定性机理,并结合实际情况,对各种机理进行了分析.结果显示,飞行器不稳定运动的主要原因是飞行器的质量变化、内部气流的非稳态流动与飞行器姿态运动的相互...     

基于统计学的旋转火箭发动机喷管热结构分析

以某型号固体火箭发动机喷管为研究对象,基于统计学聚类分析方法,研究了该型号喷管内流场、温度场及应力场对旋转的响应。采用流动-传热-热结构的顺序耦合方法,得到了各转速条件下的稳态流场及瞬态温度场、应力场情况。将流场、温度场、应力场原始数据标准化并构造关系矩阵,再通过聚类分析,将结果分别划分为类间差异明显的5类。由于喷管结构与旋转的耦合作用,流场与温度场及应力场聚类分析结果均存在差异。温度场与应力场聚类分析结果一致,说明旋转产生的离心力对喷管应力情况影响不大,热应力仍是该型喷管应力的主要来源。分别研究各类别中任意工况的应力情况,可得到不同战术指标下喷管热应力特征,提高了该型号喷管设计水平。该分析方法得到了统一的变化规律,可有效降低实验成本。另外,对于具有旋转特征的发动机喷管工作过程中的故障诊断、失效行为等的预示有指导意义。     

最小二乘支持向量机的在线学习算法研究

针对最小二乘支持向量机在线逼近过程中求解矩阵维数逐渐扩大的问题,提出了一种最小二乘支持向量机的在线学习算法。借助滚动窗口的思想,建立一个随时间滑动的建模数据区间,在线逼近中通过接受新数据删除旧数据来保持数据区间长度不变,同时数据不断更新,从而实现模型的在线学习。仿真结果表明了这种学习算法的有效性。     

二自由度平面并联机床的柔度与变形分析

文中对一种新型平面并联机床的速度,力与变形关系进行分析,得到其速度、力雅可比矩阵进而得到其柔度矩阵,提出该并联机床柔度评价指标,并给出了该评价指标在工作空间内的分布情况,为该并联机床的设计与应用提供了有益参考。     

纺丝工艺对炭纤维缠绕复合材料强度转化率的影响

通过不同纺丝工艺的聚丙烯腈基炭纤维表面状态、NOL环及Φ150 mm容器的实验研究,分析了不同纺丝工艺对湿法缠绕复合材料聚丙烯腈基炭纤维强度转化率的影响。结果表明,干喷湿纺炭纤维比湿法纺丝Φ150 mm容器环向纤维强度转化率要高出11.9%~15.4%,湿法纺丝的炭纤维复合材料NOL环层间剪切强度要比干喷湿纺炭纤维复合材料高7.4~34.1 MPa。因此,干喷湿纺的炭纤维可应用于固体火箭发动机缠绕壳体、压力容器等主要承受拉伸应力的领域,可充分发挥其纤维强度;而湿法纺丝工艺制成的炭纤维与树脂基体结合紧密,利于载荷的传递,可应用于承受压缩剪切等复杂载荷的领域,从而发挥这两种纤维各自不同优势。     

Ti-22Al-25Nb合金剪切旋压过程中显微组织演化

通过剪切旋压试验,研究了旋压温度(910℃和1000℃)和减薄率(0、10%和30%)对Ti-22Al-25Nb合金显微组织的影响,探讨了旋压过程中的显微组织演化规律。结果表明:Ti-22Al-25Nb(原子数分数)合金旋压组织主要由α2相、B2相和O相组成,在旋压过程中,B2晶粒沿旋轮进给方向被拉长,且伴随有动态再结晶现象发生;温度主要影响Ti-22Al-25Nb合金中α2相与O相的尺寸和形貌,随着旋压温度的升高,O相片层逐渐变短并粗化,α2相趋向等轴化;变形量主要影响α2相体积分数与O相形貌,随着减薄率的增大,α2相体积分数逐渐减少,O相从片层状转变为短棒状。因此,Ti-22Al-25Nb合金剪切旋压过程中不仅发生晶粒变形与动态再结晶现象,更涉及复杂的相变行为,组织控制困难。     

基于灰色近似支持向量机的加速度计参数预测

温度、振动等环境载荷使得石英挠性加速度计参数产生漂移,直接影响了惯导系统的测量精度和性能,石英挠性加速度计参数变化趋势为非线性的,很难用常规的建模方法进行趋势预测。基于灰色理论适合进行小样本、贫信息不确定型系统建模以及近似支持向量机不需要求解二次规划就能求得非线性模型参数的优点,提出了基于灰色近似支持向量机进行石英挠性加速度计参数预测的方法。为了验证该方法的有效性,针对自然贮存的加速度计进行了固定周期的参数标定,结果表明灰色近似支持向量机具有很好的预测效果。