直线驱动电静液作动器的匹配设计规则

电静液作动器（EHA）是一种高度集成的泵控传动系统,A380和F35等机型已经利用EHA驱动主飞控舵面。但传统的以旋转电机和柱塞泵构成的EHA面临低频响的问题,以一种具有良好动态特性的新原理直线驱动电静液作动器（LEHA）为对象,研究其参数匹配设计问题。LEHA的关键特征在于新型的直线协同配流泵,以及采用直线电机直接驱动泵的吸排油和配流组件。首先,从静态指标匹配性上考虑LEHA的参数设计规则,得到最大空载速度约束条件、最大静态输出力约束条件、系统最高压力约束条件;然后,根据系统模型分析系统各参数对频宽的影响,得到LEHA的动态性能匹配设计规则,具体是指LEHA频宽指标对直线电机振荡频率的约束条件;最后,分析LEHA的功率约束条件,给出了LEHA对惯性负载、弹性负载和黏性阻尼负载在输出力-速度坐标下的功率包络条件,得到LEHA的负载匹配设计约束。LEHA参数设计的6项匹配设计约束条件能够为LEHA的设计过程提供理论依据。      

一种基于鲸鱼优化算法的飞行动作识别规则提取方法

针对飞行动作识别规则提取,传统智能优化算法存在调节参数多、易陷入局部极值等问题,介绍了一种新型仿生智能算法:鲸鱼优化算法。利用该算法参数简单,快速收敛性和全局优化的优点对符号化的飞行参数规则属性进行组合寻优,计算出相应的飞行动作识别规则。经过测试函数及仿真实例表明,鲸鱼优化算法寻优精度高于传统智能优化算法PSO,提取的规则相比BPSO方法更简洁、有效。     

M导弹制导规则分析

通过分析实测的M导弹制导指令信号数据，给出了该导弹的比例导航系数及其他一些修正系数的变化规律，并根据弹上单片计算机在不同的输入口状态下和其输出口输出数据随时间变化的情况，分析了计算机程序的运行流程及其功能。     

高速压气机叶栅旋涡结构及其流动损失研究

为揭示高亚声速来流条件下压气机叶栅内部流动特性,对高速压气机叶栅通道内旋涡结构和流动损失的产生与演变规律进行研究。首先建立了数值仿真模型并用实验验证,然后详细研究了叶栅通道内主要旋涡结构、拓扑规律和旋涡模型,最后分析了叶栅通道内流动损失与旋涡结构的内在联系。高速压气机叶栅通道内主要存在马蹄涡、端壁展向涡、通道涡、壁角涡、壁面涡、集中脱落涡和尾缘脱落涡7个集中涡系,通道涡由端壁来流附面层中发展而来,是角区复杂旋涡结构的主要诱因;攻角由0°增大为4°,通道涡的涡核更早地脱落端壁附面层向角区发展,但对角区流动的影响减弱,叶片尾缘未形成明显的集中脱落涡。伴随着集中脱落涡的消失,叶栅固壁面拓扑结构中,叶片尾缘吸力面上没有出现与集中脱落涡对应的分离螺旋点,并且与叶中脱落涡层相对应的分离线和再附线消失,尾缘脱落涡仅包含近端区的一个分支。由总压损失沿流向和展向的变化规律,叶栅通道流动损失主要来源于角区复杂旋涡结构引起的强剪切作用,近端壁区的总压损失与角区主要涡系结构的生成和发展密切相关;攻角由0°增大至4°,角区旋涡的影响能力变弱,近端区流动损失减小,与叶中部位总压损失的差异缩小。     

航空有机玻璃紫外光老化研究

对YB—DM-11航空有机玻璃试样在254nm和313nm两种波长的紫外光照射下,进行了2个月的加速老化试验,跟踪测试了有机玻璃的抗拉强度和重量变化规律。通过红外光谱（FTIR）、热分析（TG／DTA）、扫描电镜（SEM）和凝胶渗透色谱（GPC）等方法,分析了老化前后试样的结构和性能,结合老化前后有机玻璃的性能变化规律,揭示了有机玻璃在紫外光照射下的老化机理。     

铺层顺序对碳纤维复合材料钻削分层制孔的影响

在碳纤维环氧树脂基复合材料的钻削制孔加工过程中会产生很多种类的缺陷,其中分层损伤是最难以控制的缺陷,严重影响机械连接的有效性和材料的使用性能。将铺层规则尤其是防分层规则应用于层合板铺层顺序优化中,使用Memetic算法得出防止碳纤维板分层的铺层顺序,并设计CFRP制孔试验加以论证。试验结果表明,复合材料铺层角度对分层缺陷有重要影响,优化后的碳纤维复合材料可有效减少分层、毛刺缺陷。     

基于改进免疫算法的可拆卸设计的产品模块划分方法

模块化设计能够缩短产品研发周期,提高产品的性能,可拆卸设计将绿色设计思想拓展到产品的全生命周期。综合模块化设计方法和可拆卸设计的思想,提出了可拆卸设计的模块化准则,以可拆卸度、内部聚合度、外部耦合度为优化目标进行模块划分。针对免疫克隆算法在模块划分问题上,最优Pareto解集分布不均匀的问题,改进了一种免疫克隆算法(immune clonal algorithm,ICA),该算法通过删除非支配抗体中较为拥挤的抗体,得到了分布均匀的Pareto解集。利用该算法进行模块划分,得到了模块划分的优化结果,该方法以模块划分为主要目标,同时兼顾了模块零部件之间可拆卸性的复杂程度,最后以飞机起落架为例说明了该方法的可行性和适用性。     

航天产品制造的“工艺可靠性设计”研究

航天高性能产品在生产制造中普遍存在产品合格率低、参数稳定性差、使用可靠性不高的现象.要深入研究和解决这些问题,除了要在产品设计阶段解决设计缺陷外,就是要识别和解决产品制造阶段的工艺缺陷.首次提出了一种自下而上的产品“工艺可靠性设计”概念和要素体系,提出关注产品制造的源头工艺设计,把产品的“工艺设计过程”当作研究对象开展工艺可靠性设计研究.提出了全新的制造工艺技术思想,从零件微观特征与产品设计原理匹配性,以及未来失效机理和产生根源的微观角度,研究建立产品生产制造全过程和使用全寿命周期的失效机理(可靠性缺陷)与“工艺可靠性设计”要素之间的关系模型,为完善产品工艺设计体系提供创新思路,为解决产品合格率问题提出了新的技术路径,也为产品设计阶段的产品可靠性设计的提升提供工程支持.     

面向大数据的数据处理与分析算法综述

大数据处理是近年来广受关注和研究的技术领域,数据挖掘作为从大量数据中挖掘隐藏价值信息的技术,是处理大数据的有效工具。本文主要从数据挖掘的角度对大数据处理算法的研究现状进行分类总结。首先介绍了大数据中针对流式数据分类的方法,包括单模型算法和集成分类算法;其次分别从单机算法和基于分布式并行平台的多机算法两个角度概括介绍了大数据聚类方法以及大数据关联规则挖掘方法;最后总结了现有面向大数据的数据挖掘算法的研究进展并展望未来的发展趋势。     

基于模糊神经网络的升温超塑性成形工艺参数优化

为了解决恒温超塑性成形工艺效率低的问题，本文提出了一种升温超塑性成形的新工艺方法，并用模糊神经网络对升温超塑性胀形成形的工艺参数进行优化，得出了优化后的TC4钛合金升温超塑性胀形成形工艺的加载曲线，利用优化后的成形工艺参数进行了某航空器用TC4钛合金薄板盒形件的升温超塑性胀形成形试验。试验结果表明：与恒温超塑性成形相比，此工艺可以显著地缩短成形时间，在本文试验条件下每个零件可以缩短成形时间10min，并可改善材料的成形性，获得厚度分布均匀（厚度分布不均匀率〈8％）的成形零件。基于模糊神经网络方法进行成形工艺参数优化的升温超塑性成形方法可在实际生产中应用。