超低副瓣天线测试中探头方向图的研究

针对目前带探头补偿的平面近远场变换中,探头H面方向图对远区副瓣引入较大误差的情况,结合国内传统的E面电场法和K.T.Selvan提出的边缘电流逼近法各自的优点,利用混合算法研究了一种新的探头方向图逼近公式,并将其应用于平面近场测试中。通过在某大型微波暗室对一频段阵列天线进行实际测量,分别用E面电场法、边缘电流逼近法以及新的方法进行带探头补偿的近远场变换。最后,将各种方法与实际测试结果进行比较,求得其误差曲线,并在全域的角度分析各种方法的-50 d B超低副瓣精度。结果表明,此方法集合了前两种方法的优点,相比E面电场法,远区副瓣精度提高了8.2 d B,整个角域内副瓣精度提高了1.13 d B;相比边缘电流逼近法,近区副瓣精度提高了0.89d B,整个角域内副瓣精度提高了0.87d B。     

俯仰敏捷性评估与影响因素研究

建立了现代高机动性能战斗机俯仰敏捷性仿真计算数学模型和机动飞行时的操纵动作，以Ｆ－１６战斗机为例，计算并讨论了初始飞行状态以及飞行控制系统参数对战斗机俯仰敏捷性的影响。结果表明，选择适当的飞行状态，有利于更好地发挥飞机的俯仰敏捷性；降低飞机整体系统的阻尼，将有利于提高飞机的俯仰敏捷性；控制系统有关参数的设计，除考虑飞行品质要求外，还需综合考虑飞机敏捷性等方面的要求。     

静力弹塑性分析方法中不同加载模式的对比

利用有限元分析程序SAP2000，以两个框架结构为例对结构进行pushover分析和时程分析．研究结构在地震作用下的反应。对pushover方法应用于不同高度的结构和几种不同的加我方式做了详细的研究．研究内容包括由pushover分析得到的结构破坏时的层间位移分布以及结构变形曲线、结构构件塑性铰的分布情况等．并使其结果与时程分析相比较，分析了pushover方法的不同加载方式的特点和适用范围。     

基于小波变换的遥感图像边缘检测方法研究

遥感图像处理对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等许多军事和民用领域至关重要,本文针对遥感图像的特点,提出了一种基于小波变换的图像边缘检测方法,同时还对小波变换在图像处理中的适用性进行了详细分析。由实验结果表明,本文方法可以获得非常细致有效的边缘信息,在有效抑制噪声的同时,提高了边缘定位精度。     

边缘软连接座舱盖及外场使用检查

针对边缘软连接座舱盖透明件特点,对舱盖边缘脱胶现象进行了分析,对外场检查技术进行了介绍。     

基于MATLAB–GUI的螺栓紧固力加载数字化工艺技术研究

为解决基于扭矩法的航空发动机螺栓拧紧过程中紧固力分散程度大的问题,探索出更便捷、更高效的螺栓紧固力加载工艺优化方法,在扭矩法试验基础上提出了一种基于MATLAB–GUI的螺栓拧紧加载数字化工艺技术。搭建螺栓虚拟加载平台,并以扭矩转角法加载为例,在不同润滑形式下开展了虚拟加载效果评估,两种修正策略下紧固力均有不同的改进效果,为探索螺栓连接紧固力加载工艺优化方法提供了新的途径。     

考虑加载历史的热弹塑性有限元法

本文从外荷载施加方式和加载过程中的单元性态变化两个方面考虑加载历史。采用模拟荷载施加过程的方法处理荷载。对于单元性态做第一类弹性元、第二类弹性元、第一类过渡元、第二类过渡元、卸载元和塑性元六种区分,采用随动修正法处理上述各类单元。根据如上的方法,开发了可对轴对称类结构进行模拟加载过程的热弹塑性分析程序系统。      

鸟撞击的载荷因素对叶片响应的影响

本文以矩形悬臂板模拟真实叶片,以冲击载荷模拟鸟撞击载荷,采用有限元法计算悬臂板在冲击载荷下的非线性瞬态响应。通过计算多个算例进行分组比较,分析了鸟撞载荷的冲量传递,加载持续时间,加载位置,载荷的空间分布等不同载荷因素对叶片响应的影响。为鸟撞击载荷过程的合理简化提供了依据。      

小攻角下锯齿尾缘翼型噪声控制与机理分析

受猫头鹰寂静飞行能力的启发,锯齿尾缘设计被认为是一种有效的控制湍流边界层-尾缘干涉噪声的方法。本文采用隐式大涡模拟法,详细研究了嵌入式锯齿尾缘对NACA 0012翼型绕流的近场流动和噪声特性的影响,雷诺数为9.6×10⁴,远场马赫数为0.163 1,攻角为4°,计算采用的非结构化网格具有约7 000万的自由度。在实际计算时,为促进流动快速转捩,在直尾缘和锯齿尾缘算例的翼型表面均布置了锯齿形粗糙元转捩带。研究结果表明：相比于0°攻角状态,4?攻角下的噪声辐射增强,主辐射方向发生偏转,在该方向上锯齿尾缘实现了约2.5 dB的降噪,且在小攻角(4°)下,锯齿也会诱导出有利于降噪的侧边涡对结构。针对壁面压力脉动的分析表明：锯齿主要改变了尾缘附近的时空关联特性,且压力场不能直接由现有针对速度场的Taylor或椭圆近似模型定量描述;此外,锯齿在抑制尾缘噪声的同时,对翼型气动性能造成了一定损失。     

边缘计算智能装备技术在飞机检修行为识别领域的应用

本文描述了基于神经网络深度学习的边缘计算智能装备,及其应用于飞机维修检查行为识别的技术和场景,可实现飞机航线定检维修流程跟踪管控、提升维修检查作业的安全质量和降本增效,减免人为因素所导致的不安全事件和运行事件,避免经济损失.