试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明：得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。     

无人机自馈能刹车系统设计

近年来,一种飞机自馈能刹车系统被提出,将模块化的自馈能刹车装置安装在机轮附近,回收机轮着陆时的旋转动能,并将其转换成液压能,用于刹车作动。为了提高无人机刹车系统的可靠性和安全性,提出了一种利用齿轮组进行取能的专用取能机构,设计了自馈能刹车系统的紧凑型专用取能机构,研制了高可靠、高集成化的自馈能刹车系统样机,完成了环境试验、惯性台试验、装机滑行试验,实现了自馈能刹车,大大提高了飞机刹车系统的可靠性、维护性和保障性。     

压电驱动自耦合射流流动特性实验

为了研究压电驱动狭缝喷口自耦合射流的流动特性,采用PIV、热线风速仪测试手段,对自耦合射流激发器在不同激励因素下的流场和速度场分布进行了实验和分析.结果显示,自耦合射流在狭缝出口处产生了反向涡对,随着自耦合射流的发展,射流呈现出在喷口短轴方向急剧向两侧扩展、而在喷口长轴方向先收缩后缓慢扩展的流动特征;自耦合射流的速度分布在法线方向呈现先上升后下降的趋势,在z/b=10左右速度达到最大值;在射流展向上,短轴方向速度呈规律的对称分布和速度自模的特征,而长轴方向速度近喷口区域呈现马鞍状分布,随着法向距离增加这种趋势消失.研究中发现,激发器存在两个谐振频率,在谐振频率激发下自耦合射流的速度和涡量比较大.与常规射流相比,自耦合射流显示出了独特的流动特性.     

面向立方星的相对位姿测量视觉传感器设计

针对立方星在轨服务任务中的近距离相对导航问题,提出一种相对位姿测量视觉传感器设计.为应对空间复杂的光照条件,设计一种具有多层结构的立体靶标,选取波长为850nm的LED灯作为立体靶标的光源.在相机镜头处安装850nm的红外窄带滤镜以提高立体靶标成像质量.为提高视觉传感器的测量精度,提出一种迭代直接求解(iterativ...     

磁过滤直流真空阴极弧制备类金刚石膜的结构和力学性能研究

采用磁过滤直流真空阴极弧沉积技术在硅片、不锈钢片基体上制备了类金刚石(DLC)膜。检测结果表明,膜中存在着微米级的大颗粒分布,膜厚为290nm,sp3键的含量为62.23%。所制备的薄膜具有典型的DLC膜Raman光谱特征,耐磨性能优良,膜与基体的结合性能良好。     

温度对磁屏蔽霍尔推力器磁场构型的影响研究

霍尔推力器磁路设计主要通过常温静态磁场仿真得到，并实测推力器非工作状态常温磁场进行复核。大功率霍尔推力器将面临更为严峻的热问题，推力器工作时磁路系统受高温影响，因此在常温下仿真得到的磁场位形会因温度升高而产生偏移，不能反映推力器真实工作时的磁场情况。为研究霍尔推力器工作时热量对磁路系统的影响，通过热磁耦合仿真对10kW磁屏蔽霍尔推力器的热态磁场分布进行研究，并对热态、常温仿真结果进行了对比，发现在阳极附近的径向磁感应强度Br的差异比放电室出口更大。常温设计的磁屏蔽构型在热态时偏离磁屏蔽，磁场和壁面最大不符合度达到13%，通过陶瓷出口型面修正后重新获得磁屏蔽效果，使最大不符合度降低到4.8%以下。合理热设计有助于降低热载荷，热仿真得到磁路系统最高温度低于500℃，低于0.78倍的居里温度Tc磁性急剧转变点，不会出现磁性能急剧下降，但热量对磁屏蔽霍尔推力器磁场构型的影响是应该考虑的。     

铂金首饰引领红毯风尚

<正>第71届金球奖于美国时间1月12日在加利福尼亚洛杉矾落下帷幕,众多好莱坞的大牌明星纷纷选择佩戴天然纯白的铂金首饰见证这一重要时刻。不论是詹妮弗·劳伦斯和佐伊·丹斯切尔的铂金镶钻手镯,还是茱莉亚·罗伯茨和瑞茜·威瑟斯彭的铂金镶钻戒指,均彰显了高贵优雅的非凡气质,成为红毯造型的点睛之笔。     

基于序列趋势和集合距离的UAV态势相似性度量方法

在无人机（UAV）自主作战与智能决策的过程中，无人机获取的新态势与历史态势的相似性度量是态势评估与作战决策的重要环节，而现有的相似性度量方法主要处理离散时刻态势，采用的欧式距离等方法对数据敏感，不符合作战态势特性，且处理效率低下，针对该问题，提出基于序列趋势和集合距离的UAV态势相似性度量方法。该方法首先选取UAV作战态势要素并以时间序列形式表征数据；然后，使用经验模态分解方法提取历史态势与新态势的序列趋势以度量序列趋势的相似性；最后，对趋势相似的每条态势序列进行自组织映射聚类，得到若干聚类中心构成集合，利用最优子模式分配距离度量集合间的距离，提取集合距离较小的部分获得与新态势相似的历史经验态势。通过公用数据集的分类效果比对实验以及作战仿真态势的相似性度量实验，表明该方法能够有效度量两序列之间的相似性程度，度量效果好，分类实验中分类精度较传统方法最高提高18%，且方法简便，具有一定的实用价值。