核热源功率测量系统冷端温度控制策略

基于核热源功率测量系统冷端温度控制需要,建立系统动态特性模型.在开环仿真分析的基础上,分别设计了PID（proportion integration differentiation）控制、模糊控制以及支持向量机(SVMsupport vector machines)智能预测控制3种控制算法,并完成了其仿真研究,验证了测量系统控温的可行性.结果表明:将SVM优秀的非线性函数逼近能力与预测控制相结合来拟合被控非线性系统模型,并通过支持向量机的预测结果进行反馈校正,使系统具有良好的鲁棒性和稳定性,易于工程应用.      

考虑尺寸效应的缺口疲劳寿命预测方法

利用试样缺口根部归一化应力的分布规律,在考虑应力梯度的缺口疲劳寿命预测方法的基础上,着重考虑尺寸效应对缺口疲劳寿命的影响,构建了综合考虑平均应力、应力梯度和尺寸效应的缺口疲劳寿命预测方法.利用已有的TC4合金缺口疲劳试验数据对所发展的方法进行了验证,并与常用的几种局部应力应变法的寿命预测结果进行了对比分析.结果表明:所对比的几种局部应力应变法的寿命预测结果过于保守,而所发展的缺口疲劳寿命预测方法的预测结果几乎全在3倍分散带以内,且大多数预测结果在2倍分散带以内.      

从航空市场需求到飞机设计要求

先讨论了确定新研发商用飞机设计要求所需的航空市场信息的统计和分析,然后介绍了把航空市场需求转化为飞机设计要求的方法。     

多级轴流压气机二维性能预测方法

为了满足多级轴流压气机性能预估需求,在一个流线曲率程序基础上开展了经验、半经验关系式研究。通过对文献中的损失模型进行校验及融合,建立了相匹配的损失计算模块,并改进了端壁损失计算方法;研究了利用S₁流面计算修正S₂正问题的方法,解决了基于传统平面叶栅试验数据的攻角、落后角模型与先进技术叶型之间不匹配的问题,继而发展出了一个高精度的S₂正问题计算方法。为了验证计算方法,利用3个不同负荷水平的、经试验验证的多级压气机进行了校验计算。对比表明,发展的程序对多级压气机具有很高的计算精度和稳定性,可用于多级轴流压气机性能分析。     

带筋整体壁板预应力喷丸成形数值模拟及变形预测

带筋整体壁板特别是高筋整体壁板具有优异的结构效率、减重效益和密封效果,在航空航天等领域备受青睐。预应力喷丸成形是大中型、长寿命、高性能复杂带筋整体壁板的一种不可多得的有效成形手段。数值模拟是促进带筋整体壁板预应力喷丸成形技术研究、进步与应用的一种极具潜力的途径。针对带筋整体壁板预应力喷丸成形数值模拟,建立了基于响应面函数的多弹丸撞击有限元模型、基于应变中性层内移的反弯曲应力场法模拟模型、预应力喷丸成形RBF神经网络预测模型,实现了喷丸成形应力场法数值模拟、预应力喷丸成形较高精度数值模拟与变形预测,为带筋整体壁板预应力喷丸成形技术研究和实际应用提供了一种更为便捷、高效、经济的途径。     

基于GLONASS星历的预报轨道的误差分析

推导了协议地球坐标系下的卫星运动方程.通过分析由GLONASS(Global Navigation Satellite System)广播星历参数确定的卫星预报轨道的拟合精度,指出了摄动力模型的简化、积分器的选择,以及忽略了极移影响等因素是引起拟合误差的主要因素,其中摄动力模型的简化起最主要的作用.通过对卫星轨道运动方程积分30?min,可知由摄动力模型的简化、积分器和忽略极移影响等因素引起的拟合误差分别为0.827?m,0.224?m和0.025?m.要提高预报轨道拟合的精度,关键是要对摄动力简化特别是地球引力摄动高阶项的截断以及日月引力场简化造成的轨道预报精度损失加以控制.     

智能交通系统中的公共交通信息管理体系

介绍了我国智能交通系统ITS(Intelligent Transport Systems) 研究开发所涉及的内容,详细阐述了公共交通信息管理体系的主要内容及其动态管理.公共交通信息管理系统的研究开发,可以加强道路、车辆、驾驶员以及管理人员的联系,使得管理人员对公共交通情况了如指掌,有效地解决道路交通拥塞现象,有利于调度车辆和管理交通,从而实现公共交通的智能化管理,以确保提高道路运输效率和行车安全,具有良好的应用前景.     

基于D-S证据理论的知识融合及其应用

知识融合是上世纪末提出的一种新概念,它不但能够融合数据、信息,而且还可对方法、经验,甚至人的思想进行融合.针对企业失败预警问题,提出了一种基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的新的知识融合方法,该方法主要包括数学建模、知识融合以及结果分析与决策三个步骤.给出了基于D-S证据理论知识融合方法的具体实现:提出了一种数学建模方法,将信息熵的概念引入到基础概率分配的确定中;针对企业失败预警问题,推导了基于D-S证据组合理论的知识融合公式;提出了一种简洁的融合结果分析与决策方法.最后通过对具有典型企业风险特性的两个上市公司进行分析和处理,验证提出的基于D-S证据理论的知识融合方法的有效性.结果表明,该方法能有效降低企业失败预警方法的不确定性.      

人工蜂群优化BP神经网络的太阳电池阵电流预测

通过对卫星太阳电池阵输出电流影响因子进行分析,提出了一种基于人工蜂群（Artificial bee colony,ABC）算法优化BP神经网络的太阳电池阵输出电流预测方法。将太阳入射角、卫星太阳电池阵工作温度、卫星星时等遥测量变换后作为神经网络输入,进行输出电流预测。考虑到神经网络对初始权值及偏置敏感的特点,采用ABC改进算法对神经网络初始参数进行优化。该模型可用于卫星太阳电池阵电流输出能力分析、太阳电池阵预警及异常检测等。实验测试表明,模型能够取得较高预测精度,同星预测均方根误差（Mean squared error, MSE）为0.10 A,跨星预测均方根误差为0.12 A,其精度明显优于传统数据拟合方法。利用该模型及本文提出的预警策略进行预警,对于7年5个月的正常卫星数据没有发生误报,对于某异常卫星数据能够及时进行预警。     

基于时频域转换及雨流法的电子设备随机振动概率疲劳损伤预测

针对电子设备随机振动疲劳损伤存在高度的不确定性问题,提出了一种基于频时域转换及雨流法的概率疲劳损伤预测方法,用于预测某航空电子设备在特定随机振动载荷条件下的疲劳损伤分布。通过采用“等效单元谱”近似计算,本文提出的方法能够在短时间内给出电子设备的损伤概率分布,且计算得到的疲劳寿命均值与试验结果吻合较好。因此在开展复杂功率谱密度（Power spectral density, PSD）载荷谱作用下的随机振动疲劳损伤计算时,具有计算效率高、工程适应性强等优势。