汽室型铷原子频标中微波腔的小型化

讨论了实现汽室型铷原子频标微波腔小型化的技术途径,给出了自主研制的小型化微波腔的三维仿真结果和外型结构,介绍了以新研制的小型微波腔为基础构成的小型化腔泡系统。小型化微波腔的研制成功,使整个物理系统的体积减小。在小型化的条件下,整机短期频率稳定度达到了国际同类产品水平。     

基于协同仿真方法的U型橡胶结构涡致振动研究

利用软件STAR-CCM+和Abaqus对气动载荷作用下U型橡胶结构涡致振动现象进行流固耦合协同仿真分析,并设计风洞试验对数值计算方法进行验证.流体场采用三维非定常粘性不可压缩k-ω湍流模型,固体场采用动隐式线弹性模型,研究了不同空气流速对U型橡胶结构变形及振动的影响规律,分析了U型橡胶结构振动频率与旋涡脱离频率的相互...     

大学英语课堂教学有效任务的设计

本文探讨了目前在英语教学界影响较大的任务型教学法中任务的设计与运用,介绍了在课堂教学中的一些有效任务及其优越性.     

一种设计型专家系统模型及其实现

针对工程设计的复杂性、规模,提出了一种通用的设计型专家系统模型,讨论了该模型的特点;并结合飞机结构中压延零件成型方案的确定及其模具设计,论述了该模型专家系统的实现方法。     

飞机进气风罩的整体制造新工艺

介绍了石膏型熔模精密铸造的特点;叙述了用Pro/ENGINEER建模软件设计和制造进气风罩模具的方法,以及用石膏型熔模精密铸造特种工艺和ZL101A高强度铝合金材料实现进气风罩整体制造的全过程。     

L型复合材料机械连接接头承载能力与失效行为研究

L型复合材料连接结构已应用于运载火箭结构的端框设计,但目前对于该结构的承载能力和破坏模式缺乏研究。将典型的L型连接端框简化为无弧度的平直L型接头片段,通过单向对拉试验,对6 mm和8 mm两种厚度L型机械连接接头的承载能力和破坏模式进行了研究。由承载能力试验结果表明:L型接头在拉力作用下呈现出明显的A、B、C三个阶段,其中A阶段的拉力最大值可作为该类接头结构的极限承载能力。采用有限元方法分析接头的破坏模式,仿真与试验结果的误差为2.5%,取得了较好的一致性。由数值分析表明:拉力作用下L型接头的承载能力主要取决于螺栓压紧区附近和直角拐角区域的层间强度和基体强度;在原铺层信息基础上增加0°层数和降低90°层数,对接头承载能力提升效果不明显。研究结果可为L型复合材料连接结构的设计提供参考。     

半自主多机器人竞技对抗决策系统研究

机器人竞技以其独有的动态性、实时性等特点,逐渐成为多智能体机器人系统的研究平台。以类人型机器人为硬件平台,设计了包含视觉子系统、决策子系统以及通信子系统在内的半自主机器人的竞技对抗决策系统。然后根据类人型机器人运动特性提出攻防策略模型,设计态势评估、路径规划等相关机器人对抗决策策略。最后通过实验证明了对抗决策系统的稳定性。     

速度信息缺失的平动点轨道交会预设性能控制

以平动点轨道的交会对接为研究背景,基于高阶积分链微分器和预设性能控制理论提出了一种仅需相对位置信息的平动点轨道近程交会控制律。首先利用高阶积分链微分器估计两航天器的相对速度状态,并设计预设性能控制器使得两航天器的相对运动状态在预设的边界内渐近收敛到期望状态。然后利用李雅普诺夫函数证明相对运动状态存在扰动时控制器的稳定性。该方法为闭环控制,且与模型无关,容易在线操作。仿真结果表明,在平动点轨道航天器存在未知扰动以及导航制导等不确定的情况下,利用所提交会控制律能够实现追踪航天器与目标航天器交会任务的高精度实时控制,具有较强鲁棒性。     

复合材料C型柱轴压失效分析的层合壳建模方法

由于易于设计、制造以及承载效率高,C型柱作为一种典型的垂向支撑结构,大量应用于大型运输类飞机货舱地板下部。以复合材料C型柱结构为对象,并结合复合材料C型柱轴向压缩试验,旨在发展其在轴向压缩载荷下失效分析的有限元方法。首先,对材料模型的应力-应变曲线进行参数化研究,明确Lavadèze材料单层模型、Puck IFF基体失效准则和Yamada Sun纤维失效准则中参数的物理意义并给出取值建议。其次,建立"层合壳"模型,模拟轴向压缩载荷下破坏失效的力学行为,并与试验结果进行对比分析。研究结果表明,该建模方法能够较好地模拟渐进压缩破坏过程,平均压缩载荷、比吸能的预测值与试验结果具有较好的一致性。     

基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断

针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感故障特征;应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别,判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比,ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势;与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较,ISSL-Isomap方法降维效果最佳;所提方法的故障识别率达到100%,具有一定优越性。