法国SNECMA涡轮盘榫槽拉削波纹工艺分析

公司外贸产品法国SNECMA涡轮盘试制过程中出现榫槽表面拉削波纹，通过工艺分析找出了产生波纹的原因，并有针对性地改进了工艺及夹具，消除了榫槽表面拉削波纹，使涡轮盘表面质量达到了技术要求。     

适用于无轴承开关磁阻电机的功率变换器设计

 无轴承开关磁阻电机不仅具有开关磁阻电机的优点,而且拓宽了无轴承技术的应用范围。而功率变换器是无轴承开关磁阻电机的重要组成部分,其向电机绕组提供电流,以产生所需转矩和悬浮力,对电机旋转和悬浮性能有重要影响。根据无轴承开关磁阻电机电磁转矩和悬浮力控制原理,详细分析了其对功率变换器的要求,提出了主绕组功率变换器和悬浮绕组功率变换器的设计原则,并分析了其各种工作模式和数学模型。最后通过对实验样机的调试,给出了实验结果,实现了无轴承开关磁阻电机的稳定悬浮。     

基于功率谱密度的结构声疲劳寿命估算方法研究

针对航空结构的声疲劳破坏问题,提出了结构声疲劳寿命估算的两种方法:时域统计法和功率谱密度法,其主要采用功率谱密度方法,应用振动理论、强度理论、M iner线性累积损伤理论和S-N曲线关系式等相关理论,建立了结构受窄带和宽带随机噪声载荷作用下的疲劳寿命估算公式,为工程上估算结构疲劳寿命提供了一定的参考价值。     

三焦点张量的最小代数误差非迭代算法研究

通过普通数码相机获得的3幅未标定图像,采用RANSAC算法进行两两匹配获得3幅图像的一组兴趣点对,利用最小代数误差非迭代算法在MATLAB中计算出三焦点张量,提出一种最小代数误差非迭代算法。实验结果表明,该方法是一种有效的三焦点张量计算方法,计算复杂度小、实现效率高。能够得到较准确的三焦点张量,为下一步相机自动标定以及三维场景的自动重建和量测奠定了基础。     

一种基于群体理想解的多属性群决策方法及其应用

在多属性群决策分析中,由于涉及到各属性评价值的综合和专家个体评判的集结,所以决策群体很难对方案直接评优,针对多属性群决策方法问题,给出了一种分析方法.首先,给出了每位专家多属性数值决策矩阵和理想点的定义;然后通过定义专家群体贴近度矩阵和专家群体理想点,给出了基于多属性数值决策矩阵形式偏好信息的群决策方法;最后,通过一个算例对该方法的合理性和有效性进行了说明。     

基于频域参量的石英复合材料孔隙超声表征方法研究

孔隙率对复合材料性能有很大影响。针对高孔隙率复合材料超声表征不足问题,本文把超声功率谱特征和非线性特征应用于表征高孔隙石英酚醛复合材料的孔隙率,即在频域上对比研究孔隙对基波幅值的衰减及谐波幅值的滋生的影响。结果表明:二者均能有效表征高孔隙复合材料的孔隙率。基于频域基波分析的超声功率谱特征参量测量容易,随孔隙增加呈递减变化,在孔隙率较低时具有一定优势;基于谐波分析的超声二阶非线性特征参量,随孔隙增加呈递增变化,对高孔隙率表征更具优势。     

一种基于DFT的简化的功率测量方法

传统基于DFT的功率测量算法需要基于电流DFT的结果得到电流基波向量的相位与幅值,进而结合锁相环中得到的相电压基波向量的相位和幅值进行运算,运算量庞大。介绍一种简化的功率计算方法,通过选取合适的电流DFT起始点,可以直接通过电流DFT结果的实部、虚部与相电压幅值得到有功功率和无功功率,极大缩减计算量,减小DSP的计算压力。通过Simulink对上述计算方法进行仿真分析,对比仿真结果与理论计算所得的结果,最终验证了算法的可行性和有效性。     

基于最优误差动力学的时间角度控制制导律

针对带有攻击时间和终端攻击角度约束的导弹制导问题,设计了一种基于最优误差动力学的时间角度控制制导律,并给出了明确的性能指标。推导广义最优角度控制制导律作用下的剩余飞行时间估算表达式,在广义最优角度控制制导律的基础上增加攻击时间误差反馈项,将攻击时间误差看做跟踪误差,设计的制导律使跟踪误差以最优模式在有限时间内收敛到零,最终实现攻击时间和终端攻击角度的共同控制。对不同参数下的情况进行仿真,验证了所提制导律的有效性。     

基于改进RRT算法的无人机航路规划与跟踪方法研究

为了使航路规划算法在三维动态环境下能够快速规划出较优可行航路,基于快速扩展随机树算法(RRT),对规划航路点进行了无人机飞行动力学约束,并且设计了局部航路动态优化策略。针对传统的航路跟踪控制律跟踪较为曲折的航线时跟踪误差较大的问题,通过将规划算法得出的姿态指令引入姿态控制回路的方式,提高了航路跟踪控制算法的快速性与准确性。在此基础上,搭建了无人机验证平台,利用该验证平台完成了无人机自主避障飞行试验,对算法的有效性进行了验证,并对算法性能进行了评估。     

基于视觉注意机制的认知雷达数据关联算法

针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟、以及概率数据关联算法不适于多交叉目标跟踪的问题,提出了一种基于人类视觉选择性注意机制和知觉客体的"特征整合"理论的认知雷达数据关联算法。算法以综合交互式多模型概率数据关联算法为基础,采取假设目标最大机动水平已知的"当前"统计模型和匀速运动模型作为模型集,通过实时交互使关联波门能够随目标机动动态调整,较好地兼顾了雷达计算耗时和跟踪成功率。在利用目标位置特征的基础上,进一步提取、整合目标运动特征,对关联波门交叉区域公共量测进行分类,使多交叉目标跟踪问题转化为多个单目标跟踪问题,优化了传统概率数据关联算法。仿真结果表明：与传统关联波门设计方法相比,算法跟踪失败率和计算耗时明显降低;而且在计算资源增加不大的情况下,杂波环境适应性也得到了显著增强。