航空发动机机匣同轴度的测量与调整

为排除航空发动机振动故障,从某型航空发动机机匣同轴度检测原理入手,研究机匣同轴度的检测机理,针对机匣同轴度不合格故障提出调整与解决措施。制定出选配偏心环、机匣安装边位移铰孔及车削机匣安装边等多种故障修复方法,通过机匣位移铰孔、调整选配偏心环、增设自动化电动测具等改进措施,达到提高机匣同轴度测量精度,保证发动机装配质量要求。     

置信度检验法在新测量船船姿故障诊断中的应用

为解决惯导设备数据异常而状态码未及时更新所导致的设备状态无法判断的问题展开研究。基于新测量船分布式惯导的安装设计,分析了如何通过坐标转换的方式,计算得到冗余的船姿数据。根据冗余船姿数据的特性,采用置信度检验法对各姿态测量设备进行检测,建立了设备可信任度矩阵,并将矩阵元素与对应设备进行标志,可以通过分析矩阵元素有针对性地进行船姿故障诊断,并对检测过程中可能会产生的矩阵特性做了分析说明。最后,在某次任务惯导实测数据的基础上,仿真了横摇数据的漂移,并通过置信度检验法对其进行检验,实验结果验证了方法的正确性。     

某型航空发动机备份状态α1、α2摆动量超标故障分析

针对某型航空发动机主燃油泵调节器在使用过程中频繁出现备份状态下α₁、α₂摆动量超标故障,基于故障树分析方法,通过故障定位、分解检查、试验验证等找到故障产生的原因,给出相应的纠正措施,并经整机试验验证可行有效。该方法还可为其他型号发动机的类似故障提供一定的实践参考。     

基于健康度分析与分层数据融合的导弹健康状态评估

针对导弹装备提出了一种基于健康度分析与分层数据融合的评价方法,可以实现对导弹健康状态的评估与分级。首先,利用导弹各个部件的性能参数来计算部件的健康度,并通过部件的履历信息对其健康度进行修正。然后,对各部件的修正健康度进行分层数据融合来得到导弹综合健康状态的评估结果。特别地,设计了一种基于惩罚型权重更新的健康度分层数据融合算法,能够有效提高导弹综合健康状态评估结果的合理性和可靠性。最后,采用导弹的性能参数数据对所提出的方法进行了仿真验证,仿真结果表明了所提方法的可行性与有效性。     

行星际闪烁功率谱的Fresnel现象与太阳风速度

讨论了弱散射条件下行星际闪烁(IPS)功率谱的Fresnel现象。数值计算结果表明,无行星际扰动存在时,IPS功率谱的膝点频率仍是Fresnel频率,在日张角。ε≤35°的范围内,Fresnel振荡现象仍然存在,极小值所在频率与太阳风电子密度为一维结构薄屏近似的解析结果相差不大。行星际扰动存在时,功率谱的膝点频率并未改变,扰动区太阳风速度决定着Fresnel振荡出现的频率。      

干扰接收机脉冲响应校准技术的研究

基于干扰接收机脉冲测量的工作原理,以及国际标准CISPR16-1-1,应用脉冲信号发生器IGUU2916和正弦信号发生器研建干扰接收机在准峰值检波状态下的脉冲响应校准系统,并对校准装置进行不确定度评定。结果证明此校准装置能够开展干扰接收机脉冲响应的校准,并确保此参数的量值传递和溯源的科学性、准确性和有效性。     

光时域反射计校准及其测量不确定度分析

介绍了光通信网路中应用非常广泛的光纤时域反射计(OTDR)的基本工作原理,主要技术参数及其校准方法;在OTDR的诸多技术参数中只有位置/距离、损耗和中心波长具有计量溯源校准性质,目前对OTDR位置/距离、损耗/衰减的校准方法主要采用标准光纤法,中心波长的校准采用光谱仪直接测量。由于标准光纤法对OTDR的校准状况和实际应用状况相同,因此易于进行量值的传递和比对。文中详细阐述了标准光纤法校准OTDR的技术原理、测量标准设计和组成,给出了测量结果,并对测量结果进行了不确定度分析,该测量标准自建立以来,已为国内多家单位近千台的OTDR提供了校准服务,标准的建立已经获得了较好的经济效益和广泛社会意义。     

无人机目标定位系统光轴平行度快速调校和检测方法

在无人机目标定位系统中,任务载荷光电稳定平台所承载的光电器件光轴平行性是决定定位精度的重要因素,需要经常检查和调整。阐述了一种机载光电稳定平台中光电器件光轴平行度快速调校和检测系统。介绍了该系统中两个光电器件光轴平行的装调检测原理及调校过程,提出了两种外场光轴平行度的快速检测方法,并比较了这两种方法的优缺点。所述方法经过工程实践证明可以很好地满足系统对光轴平行度的装调检测要求,具有实际的工程意义,有助于缩短调校检测时间和降低成本。     

空中交通管制员失误因素的重要度评价

介绍了空中交通管制员的失误模式及失误原因,分析了影响管制员可靠性的失误因素.通过管制专家对管制员失误因素进行问卷调查,得出管制专家对管制员失误因素的定性评价结果.最后利用等差级数模型计算出影响管制员失误的每个因素重要度等级的定量结果.     

基于模糊C-均值聚类航天图像分割方法的研究

在图像分割领域,模糊C-均值聚类算法得到了广泛的应用,但存在计算量大、易受噪声影响、目标与背景对比较弱时对边界处的像素分辨能力低等问题.针对以上问题对标准模糊C-均值聚类算法进行了改进:利用一维灰度直方图来降低计算量;并在此基础上,考虑每一层灰度级的邻域像素之间的空间一致性;然后,构造特征散度来重构聚类算法的目标函数.最后用一幅测试图像和两幅航天高分辨率图像对改进的方法进行试验,结果表明,对于削弱上述问题的影响,算法较标准模糊C-均值聚类算法有较大提高.