飞机地面空调车变速箱故障早期实时诊断系统

本文提出了飞机地面空调车变速箱故障早期实时诊断系统的“准DMA工作方式”,给出了满足“准DMA工作方式”的最简硬件结构原理。提出了从强噪声背景下提取故障早期周期性信号的方法：“循环加权自相关”,并对这一方法进行了计算机仿真,给出了仿真曲线。并给出结论：当用“循环加权自相关”提取淹没在强平稳随机噪声中的周期性信号时,不受机械装置的限幅或测试仪器饱和特性的影响。     

一种改进的概括性卡诺循环燃气轮机及其性能预测分析

基于气体多变压缩以及等温涡轮燃烧技术，提山了一种改进的概括性卡诺循环燃气轮机，通过模型预测分析了其性能，并与传统燃气轮机进行了比较。结果表明，改进的概括性卡诺循环燃气轮机的效率有很大的提高，其循环是一种接近概括性卡诺循环的气体动力循环和一个蒸汽动力循环所构成的联合动力循环，有利于降低NOx的排放。     

光笔式无导轨三坐标测量系统中的光笔冗余优化设计

研究了光笔系统的自标定原理及算法,建立了自标定数学模型,并进行大量的计算机仿真,确定了求解系统自标定最小二乘问题的有效算法。并通过计算机仿真计算分析了光笔上点光源的分布位置对光笔系统测量精度的影响。     

支板火箭引射冲压发动机引射模态燃烧流动 (Ⅱ )二次燃烧及构型的影响

对比研究了两种构型的支板火箭引射冲压发动机引射模态的瞬时掺混燃烧(SMC)三维掺混和反应流场，详细分析了静态海平面零马赫数情况下燃烧及构型对引射流场的影响，发现几何构型和二次燃烧的综合影响决定了引射掺混后流体的速度、总温、总压及引射流量，从而也主要确定了发动机的性能，其中构型因素主要决定了掺混的质量，从而决定了低速模态的性能。     

TC11钛合金在疲劳－蠕变交互作用下的形变特征及位错结构

 研究了经常规,近β和β锻造工艺所获得的具有等轴、双态和网篮３种显微组织的ＴＣ１１钛合金在疲劳－蠕变交互作用下的形变特性及位错结构。发现不同显微组织或同一组织内部的初生α和条状α具有的层错能不同是形成不同位错亚结构的根本原因。     

基于MHSA和C- BiGRU的航班延误预测研究

针对普通神经网络预测人为因素造成的航班延误能力不足的问题,提出了一种基于多头自注意力机制和卷积双向门控循环单元的预测模型(MHSA-C-BiGRU)对航班延误问题进行研究。模型采用卷积双向门控循环单元(C-BiGRU)提取局部信息和上下游数据的时序信息,利用多头自注意力机制(MHSA)的并行能力从不同位置提取数据内部之间的特征,强化重要信息的权值,使模型聚焦到对当前任务更重要的信息,从而增强模型分析人为因素造成的航班延误的能力。研究使用2018年上海浦东机场的航班数据和气象数据。结果表明,预测模型相对于基础模型的预测准确率提高了4.4%,各项宏平均值有8%的提高,各项权重平均值有5%的提高。     

布雷顿、逆布雷顿循环组成的联合循环(火用)分析

利用热力学第二定律分析了布雷顿、逆布雷顿循环组成的联合循环,得出了联合循环各部分的（火用）损失及系统的（火用）效率表达式,确定了循环中（火用）损失最大的位置,并由数值计算分析了各种参数对联合循环（火用）效率和其他特性的影响.     

基于循环参数分析的涡轮基组合动力系统用高速涡轮发动机构型方案

在涡轮基组合动力系统的使用场景中,高速涡轮发动机为了实现起飞、跨声速、模态转换等状态下的性能指标,需要扩展使用速域范围,兼顾多状态推力性能,对于发动机构型和循环参数选取提出了特殊的要求。开展基于循环参数分析的高速涡轮发动机构型方案设计,通过分析高速涡轮发动机在不同速域下的使用需求,明确发动机的技术特征,并从性能、结构、技术发展趋势等多角度对高速涡轮发动机构型进行分析,针对双转子涡扇构型的高速涡轮发动机开展循环参数分析,明确压比、涵道比和涡轮前温度对发动机不同工况性能的影响。结果表明：变循环是高速涡轮发动机的理想构型方案。现阶段应基于双转子涡扇构型逐步集成变循环特征部件,并通过合理的循环参数匹配,实现高低速性能的兼顾。     

一种基于循环阈值的海上固定目标清洗方法

针对海上电磁环境复杂、数据量巨大等问题,在进行态势分析时,将目标海域内对态势分析影响较小的固定目标进行清洗,可有效缩短数据处理的时间、降低复杂度,提高态势分析的效率和直观性。现有的固定目标清洗方法鲁棒性较低,不能排除异常跳变数据的干扰,对数据集中信息的准确性要求较高,不适用于海上复杂环境的数据处理。因此,文章提出了一种基于循环阈值的海上固定目标清洗方法,并在仿真军事场景上进行了实验分析,所提方法通过循环阈值过程能够排除自然因素、量测误差和异常跳变数据的干扰,有效检测出样本数据集中的固定目标。     

十二表冗余捷联惯导系统数据融合技术研究

针对采用正十二面体冗余仪表构型的十二表冗余捷联惯性导航系统,通过仿真和样机试验,开展了基于最小二乘估计的数据融合算法研究。对不同故障模式下的系统精度进行了分析,并通过Monte Carlo仿真验证了数据融合算法对提高系统导航精度的有效性。设计开展了样机静态导航试验,试验结果表明,理论最优的马尔柯夫估计并不完全适用于脉冲输出形式仪表的数据融合。最后通过优化改进加权系数、构造加权矩阵,显著提升了样机的静态导航精度,使样机位置误差和姿态误差与三表直接解算相比分别降低了78.6%和77.9%。