智能复合材料系统

智能复合材料是宇航领域正在出现的最重要的材料领域之—。它将使结构和蒙皮的性能发生巨大变化。对于这种材料,目前还没有为人们公认的确切定义,不过我们可以将其看成是一些能根据所感受的环境变化“智慧”地实现自身功能的材料系统。这些材料系统仿照生物系统的原理,其中的传感器相当于神经系统,致动器相当于肌肉,而系统控制用的实时处理器则相当于大脑。     

浅谈CAD机读设计文件标准化

随着CAD在航天产品的研制、生产、试验中的广泛应用,由CAD产生的文件必须有与之相适应的现代化管理手段,分析了CAD设计文件的现状和特点,提出了开展CAD机读设计文件标准化的有关问题。     

飞机制造互换协调综合技术工作法

通过分析论证指出，由５种基本的互换协调方法的相互渗透、交叉融合演变成动态的综合技术工作法，是飞机制造互换协调技术发展的必然趋势，并展望了该工作法的发展前景。     

智能化传感器综述

本文简要介绍了智能化传感器的基本概念及国内外发展动向.在介绍智能化传感器的类型及主要组成部分的基础上,还以实例说明智能化传感器在航空、航天技术、工业控制、机器人等方面的应用.最后对智能化传感器的优缺点进行了分析,展望了智能化传感器在我国的发展.     

模糊控制器中的智能积分

分析了传统模糊控制稳态精度差的缺陷，引入了智能积分以减少稳态误差和避免积分饱和，采用△ｕ＝ｆ（ｅ，ｅｃ）＋Ｅｄｔ（当Ｅ·ｃ＞０或ｃ＝０而Ｅ≠０）及△ｕ＝ｆ（ｅ，ｅｃ）（当Ｅ·ｃ＜０或Ｅ＝０）（其中ｅ为系统误差，ｃ为系统误差变化，ｆ（ｅ，ｅｃ）为模糊控制器输邮，ＫＫＥｄｔ为智能积分输出，△ｕ。为模糊控制器总输出）。然后设计了一个自组织模糊逻辑控制器以实现快速响应和小的超调，在金属镁还原炉上运行后获得较理想的效果。     

面向图形对象技术在风洞应变天平CAD系统中的应用

ARX是新一代面向对象的AutoCAD开发环境，在介绍其特征和功能的基础上，对风洞应变天平CAD系统开发中的一些关键技术进行了讨论，介绍了系统的总体结构，数据库的建立、阻力优化设计的数学模型和应用MFC实现图形用户化界面的设计思想与实现技术。ARX支持面向对象技术的特性改变了传统CAD软件的开发模,显示了广阔的应用前景。     

多Agent智能制造系统研究综述

Agent与多Agent系统是分布式人工智能的主要研究方向之一，Agent技术已经被认为是进行分布式工业系统建模的一种重要方法，是设计与实施分布式智能制造环境的最自然的手段，是构建下一代制造系统的重要技术之一，基于Agent的制造系统是多Agent系统理论和方法在制造领域中的具体应用，在对Agent与多Agent系统技术研究进行简要总结的基础上，综述了Agent技术在制造企业集成，供应链管理、制造规划、调度和制造控制等方面的应用及其研究现状，并对Agent制造系统研究的主要内容及关键问题进行了探讨。     

基于Kriging的燃油离心泵智能优化设计方法研究

为了快速化、智能化地实现燃油离心泵设计,提出一种改善期望准则下的Kriging智能优化方法。对离心泵的性能参数、轴面投影控制参数等进行分析,确定优化变量及优化目标。利用Python脚本调用实现对离心泵一维设计、三维建模、内流场仿真及智能优化设计等联合参数化仿真,完成叶轮型线实时修改及效率全局优化。其中,重点给出Kriging建模及遗传算法优化加点相结合的智能优化方法。算例验证表明：相比多项式响应面及径向基函数,所提出的优化方法对常规数学算例具有更好的效果;同时,仿真预测的优化泵效率为82.52%,与优化方法理论计算的效率（82.56%）高度一致,表明该方法能够实现离心泵的优化设计。此外,对比了优化前后离心泵的性能,在相同流量工况下优化泵的扬程和效率均高于原型泵,小流量工况的效率提高幅度较小,设计流量工况最大,提高了2.65%。且优化泵内部流动更为均匀,不利流动得到了一定改善。     

基于SAE-SA-1D-CNN-BGRU的涡扇发动机剩余寿命预测

为解决涡扇发动机监测数据维度高和寿命预测准确度低的问题,提出一种基于深度学习的寿命预测方法,开展了利用 神经网络获取涡扇发动机剩余寿命的研究。利用堆叠自编码（SAE）网络从高维传感器数据中提取健康因子（HI）,采用1维卷积神 经网络-双向门控循环单元（1D-CNN-BGRU）方法捕捉HI序列中的空间和时间特征,并引入自注意（SA）机制对捕捉的特征分配 权重,使用全连接层输出涡扇发动机剩余使用寿命（RUL）,以此构建复合神经网络进行面向涡扇发动机高维数据的寿命预测。结 果表明：利用NASA官方网站提供的涡扇发动机寿命试验公开数据集C-MAPSS对该方法进行验证,取得了均方根误差16.22和评 分函数225的结果。证明了基于SAE-SA-1D-CNN-BGRU的寿命预测方法可实现涡扇发动机寿命的有效预测,能为涡扇发动机 维修保障及健康管理提供有效决策支撑。