飞机的电子刹车系统

日本全日空航空公司是波音787的启动用户,它也是第一家在商用飞机上把电子刹车系统作为标准配置的航空公司.全日空航空公司选择古德里奇公司(Goodrich)作为其波音787飞机的刹车供应商.     

基于二维经验小波变换的金属断口图像消噪方法研究

针对传统小波变换在金属断口图像分析中存在的不足,结合二维经验模态分解和小波分析,本文提出了一种基于二维经验小波的断口图像消噪算法。该方法通过自适应构造滤波器组构造了经验小波函数,实现了在频域上分割傅里叶频谱的同时又分离出了信号的不同模式,从而提取了具有紧支撑傅立叶频谱的AM-FM成分。将所提方法与传统小波变换方法进行对比,结果表明,不论是从峰值信噪比还是从结构相似指数来看,二维经验小波算法的图像消噪效果都明显优于小波变换方法。最后,将二维经验小波算法应用到金属断口图像消噪中,进一步验证了所提方法的有效性。     

桂林山地户外运动发展路径选择研究

根据桂林山地户外运动发展过程中所存在的问题,对其发展路径选择进行深入分析。并提出:结合实际情况制定中长远发展规划;积极承办大型山地户外运动赛事;加强专业人才的培养与引进;完善山地户外运动安全保障和救援体系;大力促进山地户外运动产业发展;加大山地户外运动的宣传力度等路径,以求为桂林山地户外运动发展提供理论参考。     

萤火一号火星探测器研制经验总结

介绍了萤火一号(YH-1)火星探测器的总体设计和型号特点.总结了深冷环境适应性、活动部件及电子器件的休眠-唤醒、自主控制、深空测控、整器磁清洁控制等五项关键技术的攻关,以及型号研制中主要阶段的工作.提炼了积极鼓励技术创新,重视关键技术攻克;科学调度,管理创新,确保后墙不倒;优化技术流程,确保标准不降,程序不减;重视人才培养,稳定型号研制队伍;严格过程控制,质量管理高标准;加强组团管理;友好协商,对俄合作为国争光;严肃在俄纪律,与国内保持密切联系等研制管理经验,可为我国后续自主火星探测研制提供借鉴作用.     

基于特征值和特征向量的测量参数选择

研究了航空发动机气路故障诊断中测量参数如何选择的问题。利用发动机故障诊断矩阵,提出了基于特征值和特征向量比较不同测量参数选择系统之间优劣的简易快速算法,该算法可以从几何角度直观地展现整体解空间和解矢量的方向等变化情况。通过一个单轴涡喷发动机测量系统对比案例有效地表明:地面测试系统的最大与最小特征值比为33,机载系统的最大与最小特征值比为1008,在该单轴涡喷发动机气路故障诊断方面,地面测试系统比机载系统明显更有利于气路故障诊断。该算法可用于优化机载发动机测量传感器布局、台架测量系统中测量传感器布局,指导工程中测量参数的选择等。      

基于EMD 模糊熵与会诊决策融合模型 的中介轴承故障诊断技术

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的问题,提出了1种融合k NN、SVM、CART、RF及GBDT 5种算法的会诊决策融合模型。基于中介轴承故障模拟试验台开展某型航空发动机中介轴承故障试验验证。采用EMD算法对采集的振动故障信号进行分解,提取IMF分量的模糊熵作为故障特征。利用建立的会诊模型对中介轴承内环故障、内环-滚动体耦合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤5种不同状态进行识别。试验研究表明:会诊模型的故障诊断准确率高达92.5%,并表现出良好的泛化能力。     

涡轮集气腔流动特性研究及流阻计算模型

为了探究航空发动机涡轮集气腔的流动特性,对4个主进气口、双排125个出流孔的涡轮集气腔出口流量分配规律和流阻系数进行了实验研究,重点分析了进出口压比、集气腔腔室高度等参数变化带来的影响。研究发现,正对主进气口的出流孔流量最大,而紧邻其两侧的周向出流孔流量明显减小。随着出流孔周向位置远离主进气口,出流孔流量迅速恢复并基本维持一个定值。但是位于每2个主进气口间1/2周向夹角位置,会出现最小的出流流量。实验结果表明,尽管周向上局部出流孔出现了极大和极小出流流量,但其仅为进口总流量的9.34%和3.29%。在本文实验参数范围内,随着进出口压比、集气腔高度的增加,通过集气腔的空气流量均变大,但并没有改变周向出流孔的流量分配规律。两者相比,集气腔高度带来的影响明显微弱。最终本文拟合得到了流阻损失系数同集气腔几何参数、进/出口气动参数之间的经验关系式,并将其应用于开发的一维空气系统集气腔元件中,为后续空气系统的设计与优化提供依据。     

自适应分块的改进最小费用网络流解缠算法

相位解缠是进行精确差分干涉测绘的关键步骤,在相位解缠算法中,最小费用网络流(MCF)是当前常用的算法,该算法具有精度高、限制残差点误差扩散、优先将误差限制在低相干区域的优点,但随着残差点数量的增多,其计算效率也随之降低。改进的MCF算法通过对其做分块,有效提升了算法效率,但块尺寸的选取影响最后的准确度与效率。本文提出一种自适应分块的改进MCF解缠算法,通过自适应寻优的方式选取合适的分割块,将相干性较高的点集中在同一块内,使得在准确度不受过多影响的情况下有效地提升算法效率。     

基于MEMD和ELM的飞机机翼健康状态预测技术

复合材料在现代飞机结构中的应用越来越广泛,为了有效地对飞机机翼健康状态进行预测,提出了基于多元经验模态分解(MEMD)和极限学习机(ELM)的飞机机翼健康状态预测方法。以某型飞机复合材料机翼盒段为具体研究对象,对其进行冲击与疲劳加载试验,利用光纤传感器及其采集系统募集飞机复合材料机翼盒段的原始应变信息,对其健康状态予以表征。对所采集的原始应变信息进行MEMD分解,提取分解后各频带信号的能量熵作为表征飞机复合材料机翼盒段健康状态的特征信息,采用动态主元分析法(DPCA)将所提取的能量熵特征信息进行融合,采用融合后所得到的能量熵构建ELM预测模型,对某型飞机复合材料机翼盒段健康状态进行预测。试验研究表明,本文方法可以有效实现飞机机翼的健康状态预测,具有很好的应用前景。     

基于蒙特卡罗频率法的葡萄籽总酚含量高光谱测量变量选择

在利用高光谱建立葡萄籽总酚含量的预测模型中,为解决变量过多、模型复杂度高等问题,需依据光谱特点进行有效地数据降维。提出了一种蒙特卡罗频率法（MCF）对高光谱数据进行波长选择,并建立了葡萄籽总酚的支持向量回归（SVR）预测模型。该方法首先采用蒙特卡罗采样（MCS）选择波长子集;然后建立大量SVR子模型,并选出均方根误差（RMSE）较小的子模型,统计每个波长出现的频次;最后根据指数递减函数确定波长个数,选取频次最高的波长子集作为特征波长。结果表明,采用MCF可以在降维的同时提高模型的预测性能,波长数目由原始的196个减少到9个,波长范围均在950~1 400 nm,RMSE值从0.42减少到0.37,预测精度优于SPA等其他波长选择方法。因此,提出的基于MCF在高光谱数据处理中能有效选择特征波长,为准确建立预测模型提供了一种有效的方法。