一种变论域模糊自适应导引律研究

针对空空导弹的导引律问题，基于模糊逻辑和遗传算法．提出了一种论域自调整的进化模糊导引律。将导弹与目标的接近速度以及导弹的视线角速度作为模糊控制器的输入，指令加速度作为输出，并在传统的模糊逻辑控制基础上引入了一个非线性变论域函数，从而实现了模糊变量论域的动态改变，然后使用遗传算法对导引规则进行了寻优。以某型空空导弹模型为对象使用MATLAB对导弹攻击过程进行了仿真。仿真结果表明，该方法的机动过载小，拦截飞行时间短，是一种较为优越的制导方法。     

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。     

自修复飞行控制的数学模型

对于无法使用冗余技术的结构故障及损伤，欲最大可能地保证飞机的飞行安全，最有前景的方法是采用自修复技术。本根据自修复飞机的特点，明确规范了自修复飞机的若干基本假设，提出了自修复飞机控制输入、操纵输入、指令输入、修复输入以及操控因子等特有的新概念，以及它们之间的相互关系，为研究飞机的自修复控制提供了简单可靠的数学模型结构。     

航天器太阳电池阵热真空试验技术

文章叙述了进行太阳电池阵热真空试验的重要性、一般要求及相关的主要试验技术.     

基于AR/CGARCH模型的液体火箭发动机自适应阈值故障检测算法

为了解决传统自适应阈值算法对时间序列方差跟踪能力不足,以及故障阶段带宽自动放大的问题,提出了紧广义自回归条件异方差（Compact General Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity,CGARCH）模型。针对液体火箭发动机稳态试车数据的波动性特点,提出一种基于自回归（Auto-Regressive,AR）模型和CGARCH模型的自适应阈值故障检测算法。采用AR模型对稳态参数的均值进行估计,并采用CGARCH模型对稳态参数的方差进行估计,从而利用均值和方差的估计值自适应地构造检测阈值。用某氢氧火箭发动机的热试车数据进行验证,结果表明,该算法能够准确、快速、灵敏地检测液体火箭发动机故障,在正常工作阶段,能够有效跟踪数据波动性,在故障阶段,能够避免阈值变宽带来的漏检。     

基于改进YOLOv5的无人机实时密集小目标检测算法

无人机航拍图像与自然场景图像相比背景更复杂,存在大量密集小目标,对检测网络提出了更高的要求。在保证目标检测实时性的前提下,针对无人机视角下密集小目标检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5的无人机实时密集小目标检测算法。首先,将空间注意力(SAM)与通道注意力(CAM)相结合,改进CAM中特征压缩后的全连接层,降低计算量。另外,改变CAM与SAM的连接结构,提高空间维度特征捕获能力。综上,提出一种空间-通道注意力模块(SCAM),提高模型对特征图中小目标聚集区域的关注程度;其次,提出一种基于SCAM的注意力特征融合模块(SC-AFF),根据不同尺度特征图自适应分配注意力权重,增强小目标的特征融合效率;最后,在主干网络中引入Transformer模块,并利用SC-AFF模块改进原有的残差连接处的特征融合方式,更好地捕获全局信息和丰富的上下文信息提高复杂背景下密集小目标的特征提取能力。在VisDrone2021数据集上进行实验,YOLOv5s基准下,改进后模型的mAP₅₀提高了6.4%,mAP₇₅提高了5.8%,对高分辨率图像的FPS可达到46...     

自粘型聚硼硅氧烷复合材料性能

聚硼硅氧烷属于超分子材料,材料本身具备物理交联网络结构,具有耐高低温、耐候、电绝缘、自修复等特性,但现有方法制备的聚硼硅氧烷材料力学性能差,限制了其在一些领域的应用。本工作采用高分子量聚甲基乙烯基硅氧烷（VMQ）与硼酸（BA）在高温环境下反应,制备一种含乙烯基的聚硼硅氧烷,通过引入乙烯基结构和气相法白炭黑,经热硫化处理,得到具有表面自粘性的聚硼硅氧烷复合材料。测定聚硼硅氧烷复合材料的结构、动态力学性能、热稳定性、力学性能以及自粘性能,通过红外反射光谱确认B—O—Si结构。结果表明：聚硼硅氧烷复合材料的内部形成了B∶O动态键,材料表面具有一定的自粘性能,自粘形成的剥离强度能达到4 N/cm,拉伸强度可达4.154 MPa,5%热失重温度为394.8℃,具有良好的力学性能和热稳定性。     

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。     

摩擦力对低压涡轮导向器内环气压试验影响的有限元分析

针对航空发动机低压涡轮导向器内环密封气压试验过程中O型密封胶圈与导向器内环试验件之间的密封摩擦力导致 应变和位移试验结果非线性的问题,通过导向器内环气压试验与有限元分析相结合的方式得到了密封摩擦力随气压载荷变化的 公式,并通过有限元分析了密封摩擦力对试验结果的影响。结果表明：在试验过程中O型密封胶圈与导向器内环之间的密封摩 擦力随气压变化曲线可简化为以0.1 MPa气压载荷为转折点的分段函数;考虑摩擦力的有限元计算结果与试验测量结果基本一 致;不考虑摩擦力的有限元计算结果比试验测量位移值大6.6%,A、B应变计粘贴处应变的计算值比试验值分别大13.5%、3.0%。 由于导向器内环在实际工作中不承受摩擦力,因此在试验过程中低压涡轮导向器内环的受力状态相比于其考核要求状态有较大 差距,需改进试验装置以消除密封摩擦力对涡轮导向器内环气压试验的影响。     

各级差异化多级刷式密封级间压降均衡性数值与实验研究

分析多级刷式密封级间压降分配特性理论,提出新型各级差异化多级刷式密封结构,基于流固耦合方法建立新型多级刷式密封三维实体计算模型,设计搭建新型多级刷式密封泄漏流动特性实验装置,数值与实验研究在不同工况条件下,结构参数对新型结构多级刷式密封级间压降均衡性和泄漏特性的影响规律。研究结果表明：传统结构多级刷式密封各级级间压降占比均衡性标准差为8.41,新型结构各级级间压降占比均衡性标准差最大为4.69,最小为2.07。相较传统各级相同结构,增大下游级有效流通面积的新型各级差异化多级刷式密封可有效改善级间压降的不均衡性。提高后挡板保护高度使得新型结构各级级间压降占比均衡性标准差最小,各级级间压降占比较接近,可明显改善新型结构多级刷式密封级间压降均衡性。减少刷丝束厚度和增大刷丝束与转子面间隙使新型结构多级刷式密封的泄漏量增大明显。