铣削加工工艺力学机理研究

结构件数控铣削加工技术广泛应用于航空航天工业中。铣削加工中,不合理工艺参数下的切削力会引起较大刀具-工件变形及加工颤振,极大影响着加工精度和质量。深入研究工艺过程的力学机理,进而采用建模仿真技术来优选工艺参数,对高效高精度加工技术的实现具有重要意义。本研究围绕切削力建模、动力学建模与颤振稳定性分析以及变形误差预测与控制技术等相关工作进行介绍。     

数值模拟技术在热压罐工艺中的应用

随着复合材料和计算机技术的发展,数值模拟技术在复合材料工艺仿真中的应用也日益明显.总结分析了数值模拟技术在复合材料热压罐工艺中的研究进展,包括热压罐内流场仿真、固化放热控制、固化变形预测,以及热隔膜成型过程仿真的应用前景.随着大数据和复合材料自动化、智能化的发展,发展数值模拟技术是大势所趋.     

机载液压系统故障诊断与健康管理

机载液压系统是关系飞机安全的重要功能系统,为提高飞机可靠性、安全性、经济性水平,现代先进飞机普遍采用故障诊断、预测与健康管理.本文研究总结了机载液压系统故障诊断与健康管理的历史发展,探讨了其关键技术,以期指导机载液压故障诊断与健康管理的研究和应用.     

基于SVR选择性集成的机场噪声预测模型研究

机场噪声预测对机场规划设计、航班计划制定以及机场噪声控制具有十分重要的作用。针对机场周围各个监测点上的单飞行事件进行噪声预测。由于机场噪声数据的复杂性,用单一的SVR方法对其预测往往得出局部优化结果,不能达到理想的预测效果,针对这一问题,提出一种基于SVR选择性集成的机场噪声预测方法,通过Adaboost方法对机场噪声数据进行采样训练得到多个SVR预测模型,并结合一种排序方法对预测模型进行选择集成得到最终机场噪声预测值,取得了较好的预测效果。     

FOD缺口型损伤对TC4疲劳极限强度的影响

针对TC4钛合金风扇/压气机叶片前缘常遭受的外物损伤(FOD)缺口型损伤,进行了不同冲击角度下高速弹道冲击试验研究、损伤特征与应力集中分析,开展了冲击后不处理和冲击后去残余应力退火试样的高循环疲劳试验和疲劳极限强度预测。结果表明:随着冲击角度的增大入射侧损伤尺寸和应力集中系数基本保持不变,出射侧缺口损伤深度和损伤长度减小。损伤深度范围为0.6~1.5mm,应力集中系数范围为2.6~3.4。缺口型损伤试样的疲劳极限强度下降为光滑试样的27%~53%,与应力集中系数并不是呈反比关系。退火试样的高循环疲劳(HCF)性能或略微下降或基本不变,表明残余应力影响较小,残余应力对疲劳极限强度的影响程度不足光滑试样的10%。缺口型损伤试样的HCF性能与损伤底部半径的相关性不明显,随着最大损伤深度和损伤长度的增加而下降,表明制定维修手册时应着重考虑缺口型损伤的最大深度和损伤长度。Peterson经验公式对HCF性能的预测精度不理想,误差最大为45%,需要发展高精度的FOD缺口型损伤构件HCF性能预测方法。      

基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制

针对涡轴发动机控制系统设计,提出了1种基于在线滚动序列核极限学习机的非线性模型预测控制方法。综合考虑直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速、涡轮级间温度和压气机喘振裕度等信息,设计具有较好实时性、精度和泛化能力的多输出在线滚动序列核极限学习机作为预测模型,引入预测模型输出与发动机输出的误差进行反馈校正,利用序列二次规化算法在线求解包含限制约束的预测控制问题。在某型直升机/涡轴发动机综合平台的仿真环境中进行了直升机大幅度机动飞行仿真验证,结果表明:该模型预测控制器相比于传统串级控制具有更好的控制品质,可显著降低动力涡轮转速超调/下垂量。     

基于民航团队旅客销售的组合预测方法分析

利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作.     

高超声速飞行器时间协同再入制导

从饱和打击任务需求出发,针对多高超声速飞行器时间协同再入制导问题进行研究,提出时间可控再入制导律和协同再入制导架构,在改善现有制导律实时性、在线约束管理等性能的基础上,重点解决再入飞行时间不可知、不可控问题,最终实现时间协同再入飞行。协同再入制导结构分为两层,其中底层提出了基于神经网络的时间可控再入制导律,以实现再入飞行时间的可知性与可控性为目标;上层根据不同再入阶段特点设计相应的协调函数,生成时间协调信息。该结构适用于集中式或分布式的通讯结构,同时上层协调策略可以根据任务需要进行有针对性的设计与拓展。最后,通过仿真验证了时间可控再入制导律对时间的可控性和协同再入制导结构的有效性。     

融合机床精度与工艺参数的铣削误差预测模型

为弥补现有五轴联动数控铣床加工飞机结构件的加工精度评估系统的不足,提出利用机床精度检测数据和零件特征及其工艺参数来构建评估指标体系,基于BP神经网络建立了飞机结构件加工误差预测模型。通过完成训练的网络权值分布,计算出各输入指标对最后评估结果的影响,并通过实例分析检验了模型的可靠性。结果表明,经BP神经网络模型训练得到的结果和样本零件的三坐标测量机测量数据基本吻合,选取的评价指标具有有效性。该评估模型能够有效地融合机床精度检测数据和零件特征及其加工工艺参数,对飞机结构件的铣削加工误差进行预测。     

基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法

针对空天飞行器应用传统数值预测校正再入制导算法实时性不佳的问题,提出一种基于Kalman滤波的预测校正制导算法。该算法采取四阶多项式拟合速度-高度飞行剖面,利用Kalman滤波估计选定的速度点对应的高度,得到满足再入走廊及航程要求的拟合系数。在此基础上,减少一个终端约束,增加一个待估计剖面参数,可实现对再入过程飞行时间的调节。研究发现,再入过程中通过在线辨识修正不确定性参数能够提高制导指令的适应性;飞行末段利用跟踪参考剖面制导可有效避免飞行速度与终端速度接近时发生拟合系数求解发散的问题。多组不同再入条件下的算例仿真结果表明,基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法实时性好,制导精度高,能够实现飞行时间可控,具有较强的鲁棒性和工程应用潜力。