不同粘弹减摆器连接形式下的旋翼系统气动弹性稳定性分析

建立了粘弹减摆器不同连接形式时的旋翼系统气动弹性稳定性分析模型。旋翼动力学模型考虑了非定常空气动力和桨叶挥舞/摆振运动的耦合。采用基于复模量的非线性VKS改进模型,建立叶间粘弹减摆器和普通连接粘弹减摆器的力矩方程。分别采用特征分析法及时域分析法计算了普通连接形式和叶间连接形式的直升机旋翼系统的动稳定性。通过对工程实例的分析计算,得出了一些有意义的结论。     

遥测系统中的改进型AMI码

提出了一种适于遥测系统中使用的改进型AMI码.该码型利用在二进制数据流中间插入冗余,使码型中不再出现长连零的方法实现,从而达到快速可靠捕获同步码的目的.分析了其特性,包括编码效率、误码特性、功率谱、帧同步一次通过捕获特性等.该码型具有和原始AMI码类似的功率谱,尽管其编码效率不高,其快速同步捕获的特性可以避免数据的丢失,提高了数据的可靠性.给出了改进型AMI码的具体实现方法.     

压气机失速先兆及转子多工况流场的DMD分析

对NASA Rotor 37跨声速轴流压气机级在多工况下的非定常流场进行了流固耦合数值模拟,采用动力学模态分解(DMD)方法得到了流体压力和速度的模态信息并绘制了模态云图,数值判定了压气机各工况的稳定性,获得了流动特征结构,通过模态云图发现了近失速点突尖型失速的初期表现。结果表明:在计算的多种工况中,近失速点和堵塞点均存在不稳定的模态阶次;DMD方法识别的各阶频率与压力信号频谱分析结果的最大误差为063%;随着背压上升,相邻两叶片通道内高压低速流体团位置逐渐向叶片前缘移动,范围逐渐扩展;在近失速点,尾缘回流与主流的掺混在叶片吸力面中部产生了半椭球形的旋涡并造成流道堵塞,是突尖型失速的初期表现。     

基于磨粒磨损机理的机械磨损状态监测

针对机械设备磨损状态监测准确率较低的问题,基于不同磨损机理下磨粒具有不同的形状和纹理特征,提出了一种基于磨粒特征识别的机械磨损状态监测的数学模型。通过形状特征识别球状磨粒和切削磨粒,结合形状、纹理特征识别疲劳磨粒和严重滑动磨粒,基于提取的特征参数建立机械磨损状态监测的特征向量,通过量子粒子群优化(QPSO)的径向基函数神经网络模型,实现对机械磨损状态的监测和判别。实验结果表明:QPSO-RBF神经网络数学模型结构简单,比传统PSO-RBF神经网络模型的识别准确率高5%,可用于常见机械磨损状态的检测。      

圆孔周边应力集中的非局部度量

应用非局部线弹性理论详细研究了含圆孔无限大板受单向均匀拉伸时孔边的应力集中问题。研究结果表明,孔边的应力集中系数不再恒等于３,而是随孔径与材料内部特征长度的比值变化而变化,因而较经典线弹性理论结果更符合实际。     

脉冲信号的奇异性分布熵特征分析

为了对低信噪比复杂环境下脉冲信号的奇异性差异进行有效的分析和标定,提出了一种基于模极大值理论的奇异性分布熵特征分析模型。首先对脉冲信号进行归一化并进行小波变换,计算各尺度下模极大值及其特定分布,可以体现具有奇异性差异的模极大值曲线族。为定量描述这种差异性,用熵值表达构成模极大值曲线族的模极大值点分布,并构建能有效分析脉冲信号奇异性差异的奇异性分布熵特征模型。该模型能对低噪比下信号的奇异性差异进行刻画。实验结果表明,在信噪比为-6 dB的环境下对典型的直升机脉冲信号（桨/涡干扰信号和高速脉冲信号）进行分析,能够得到89.25%和87.63%的正确率。     

某供油调节器卡涩故障的特征分析与诊断

给出了考虑干摩擦力的某供油调节器的动态数学模型，分析了干摩擦力对供油调节器特性的影响。研究了由于摩擦力引起的参数变化，找出了油针正负向速度这一既反映干摩擦力大小又直接影响系统特性的参数。对从实际数据中分离出的反映油针正负向移动的序列，采用波形匹配的最小二乘拟合算法，得出油针正负向速度。经过理论计算和实验数据分析，验证了此方法的可行性。     

江西省呼吸道疾病发病率的气象特征分析

收集整理南昌市四家大型医院的1996—1999年期间呼吸道疾病的住院病例资料9081例，发现：呼吸道疾病多发于3、4月份。对疾病资料进行10天平滑处理和标准化处理，并从气候学角度划分四季。分别建立气候学角度春、夏、秋、冬四个季节的疾病与气象要素之间的10天预报回归方程，应用此方程计算江西省所有县市1971-2000年逐旬的呼吸道发病率分布情况，得出：江西省呼吸道疾病的发病率最高峰是每年的3月上旬～4月中旬，最低谷是9月上旬-11月上旬，而且呈现了北低南岛的特点。     

流星突发通信特性分析及其应用与发展

流星突发通信是一种新颖的通信方式。它是利用流星与大气剧烈摩擦所形成的短暂电离余迹(尾巴),对无线电波产生反射或散射作用进行的远距离通信。文章分析了流星余迹的形成及其电气特性;在此基础上介绍了利用流星余迹进行突发通信的可能性及实现方法,并分析了流星突发通信的优点与不足;最后介绍了流星突发通信在商业和军事上的应用及发展趋势。     

面向飞行试验的多源气动数据智能融合方法

风洞试验和飞行试验是飞行器研制过程中进行气动性能分析与优化设计的重要手段，然而，在高超声速飞行条件下，真实气体效应、黏性干扰效应和尺度效应的复杂变化给气动数据精准预测带来巨大挑战。为了提升天地气动数据一致性，针对某外形飞行试验数据开展了典型对象的天地气动数据融合方法研究。结合数据挖掘的随机森林方法，本文提出了一种面向飞行试验的数据融合框架，通过引入地面风洞试验气动数据，实现了对复杂输入参数的特征分析与特征排序，进一步对不同飞行时刻下飞行试验的气动数据开展了交叉验证。结果表明随机森林的机器学习框架对风洞-飞行试验数据关联具有较好的预测与外推能力，可以有效提升气动数据预测精度，相关研究为复杂环境下气动数据多源融合提供了思路。