影响更换发动机时间的因素分析

详细分析了影响更换发动机时间的不同因素,并通过在试飞阶段开展的专项试验,采用实测数据分析更换发动机工作项目的时序关系,建立更换发动机工作逻辑模型,直观反映出工作项目进度及相关关系,确定其关键工作项目,找出影响更换发动机时间的关键因素,为改进装备的维修性设计和规划保障资源提供辅助决策。     

波音737CL机翼后梁主起落架支撑梁连接处腹板裂纹损伤修理

通过分析波音737CL飞机机翼后梁主起落架支撑梁连接处腹板裂纹损伤的具体情况,详细介绍了几种可选的修理措施,其中重点介绍了山东太古自主设计并获波音公司认可的腹板双搭接修理方案,此修理方案比其他修理方案维修周期短、修理成本低。     

油润滑弹性支撑多叶箔片轴承静态特性

以提高箔片轴承承载力为目的,提出了一种带有弹性支撑结构的多叶箔片轴承.基于柔度矩阵理论计算了箔片变形量,并与有限元分析软件的仿真结果进行了对比,以验证其准确性;建立了油膜厚度与箔片变形量关系的表达式,仿真研究了该箔片轴承的静态特性,并与无支撑结构的多叶箔片轴承进行对比分析;建立了油润滑箔片轴承静态特性实验台,实验测量油润滑弹性支撑多叶箔片轴承的承载力.结果表明:弹性支撑多叶箔片轴承的承载力大于没有支撑结构的轴承,在30000r/min时承载力提高达109%;轴承转速越高,承载力增加越明显.实验得到的承载力与理论计算值相差2.7%,吻合较好.      

基于Matlab的永磁同步电机泵系统仿真与分析

简要介绍了永磁同步电机泵的产生背景和工作原理,利用Matlab搭建了永磁同步电机泵系统模型,并对空载及额定负载状态下系统的动态性能进行了仿真和分析,结果表明矢量控制下的电机泵系统在转速波动和相电流幅值等方面满足技术指标要求.所建立永磁同步电机泵模型及仿真结果对其控制系统的设计与实现具有一定的参考意义.     

基于贝叶斯LS-SVR的锂电池剩余寿命概率性预测

提出了一种基于贝叶斯最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的锂电池剩余寿命在线概率性预测方法.首先,通过滚动窗方法选取锂电池历史健康退化数据,并根据相空间重构原理建立训练样本,其中最小嵌入维数使用Cao氏方法计算获得.然后,运用贝叶斯3层推理训练LS-SVR预测模型,在迭代预测阶段,采用蒙特卡罗方法来表示和管理多步预测中的不确定性及其传递,即用一群离散粒子来近似连续分布,结合“退化轨迹不相交”原则和高斯过程假设,预测出锂电池健康状态未来时刻的发展趋势.最后结合给定的失效阈值,通过统计穿越阈值的粒子数目得到剩余寿命的概率分布.使用美国国家航空航天局阿姆斯研究中心公开的电池数据集与高斯过程回归(GPR)方法进行对比实验,多项预测性能指标结果表明贝叶斯LS-SVR方法具有更高的预测准确度和置信度.     

混合型逆变器的空间矢量调制策略优化

高速永磁同步电机驱动系统具有电磁时间常数小、高速区载波比低的特征,加剧了电流纹波,影响系统效率、振动噪声和电磁干扰。为降低高速永磁同步电机的电流纹波,基于SiC-MOSFET/Si-IGBT混合型逆变器设计了一种改进型低损耗空间矢量调制算法。首先,通过调整零电压矢量的生成方式和各功率器件的开关动作时序,将大部分开关动作转移至低损耗的SiC-MOSFET中,并为高损耗的Si-IGBT提供零电压开关条件,降低了逆变器损耗,提高了驱动系统的效率和可用开关频率,逆变器开关频率的提高有效降低了电机电流纹波。其次,对该算法作用时的电流纹波特性进行深入分析,在此基础上提出一种变开关频率模式的最优交轴电流纹波峰值调制算法以优化交轴电流纹波性能。然后,根据预测的交轴电流纹波峰值实时调整载波频率,通过削峰填谷的方式对交轴电流纹波进行平均,在不增加开关损耗的条件下,分散开关能量、降低转矩脉动、改善振动噪声和电磁兼容性能。所提方案的优势在于：较于传统型逆变器,逆变器开关损耗降低、效率提高,可进一步提升开关频率以改善电流纹波;较于传统空间矢量调制算法,改进了电压矢量的生成方式,并利用载波频率这一新增自由度分散能量,降低了交轴电流纹波。最后,通过仿真与实验对所提出算法的有效性进行了验证。     

基于增量学习的非定常气动力参数化降阶模型

气动降阶模型（ROM）是预测非定常气动力的有效工具,具有高精度和低计算成本的优点,近年来许多研究证实了该方法的有效性。但是关于飞行参数变化时,ROM的鲁棒性还需要进一步提高。为了提高ROM对不同飞行参数下的气动力预测能力,提出了基于最小二乘支持向量回归（LS-SVR）和增量学习算法的参数化降阶模型。LS-SVR是一种具有良好泛化能力的回归方法,基于LS-SVR的增量学习算法的主要贡献是在增加新样本集时,不需要重新学习整个数据集。为说明该方法的有效性,基于两自由度NACA64A010翼型构建参数化非定常气动力降阶模型。为了训练气动力输入和相应输出之间的关系,将马赫数和迎角作为附加的模型输入。仿真结果表明,该降阶模型能够准确描述气动力和气动弹性系统在不同飞行参数下的动态特性。     

基于支持向量机回归的民机航材消耗预测研究

航材作为装备保障的关键部件,其精确化保障在降低库存管理成本、优化资金分配、提高飞行安全等方面有重要作用。为保障飞机正常起飞,增加航空公司运营收入,降低航材保障费用,针对飞机航材消耗样本小、变化大难以预测的问题,提出一种基于支持向量机回归的航材消耗预测模型。以某国产民用飞机实际消耗数据为例,对支持向量机回归模型的预测精度进行验证。结果表明：该支持向量机回归模型对小样本数据有很好的适应性,相比指数平滑法具有更高的预测精度。     

航空科研单位典型仿效创新项目 成长模式分析

通过对北京航空材料研究院(BIAM)5种典型仿效技术创新项目产品产值时间序列进行统计分析,建立其成长模型,并实际验证该模型的正确,从而了解仿效技术创新项目的成长过程.实证分析中还发现仿效创新项目收入占总收入比例的成长符合逻辑斯蒂或龚帕斯模型.     

基于支持向量机的多类分类算法综述

作为一种新兴的机器学习方法,基于统计学习理论的支持向量机,最初是用来解决二类分类问题的。对于实际中主要遇到的多类分类问题,目前常用的两大类改进推广方法为"分解—重组"法和"直接求解"法。文章对二类方法进行了介绍和分析,指出其优缺点和未来的改进方向。