基于元学习和PINN的变工况刀具磨损精确预测方法

刀具磨损预测对保证零件加工质量和效率、降低加工成本具有重要作用,尤其是在广泛采用难加工材料的航空航天制造领域。数据与机理融合模型能够结合机理模型和数据驱动模型的优势,是实现刀具磨损预测的有效手段。然而现有的融合方法难以有效平衡数据和机理对模型的权重,导致难以真正实现融合模型的预期效果。本文提出了一种基于元学习（Meta learning,ML）和PINN（Physics-informed neural network）的刀具磨损预测方法,通过磨损机理约束数据驱动模型的解空间,并结合元学习算法优化融合模型的损失函数以合理利用数据和机理提供的信息。实例验证结果表明,本文所提出的方法能有效提高变工况下的刀具磨损预测精度和稳定性。     

非线性规划中的幂指函数法

本文给出一种自适应近似函数－幂指函数^-f（x）在非线性规划中的收敛算法。它采用minx∈Ef（x）的最优解序列{^-x}去逼近原问题minx∈Ef（x）的最优解x^*。与传统优化算法相比：一、该算法最优解{^-x}可以通过^fx（x）＝0直接解析得出;二、该算法不要求序列{f(x^k)}具有单调减特性,却能够保证算法的收敛性;三、该算法的计算量对变量的维数不敏感,从而具有广泛的应用前景。四、从方法论上,它是采用“特殊非线性”来研究“一般非线性”的一种新方法。     

基于径向基神经网络的有限元模型修正研究

设计参数型有限元模型修正属于结构动力学反问题，其理论基础是将结构的特征量视为设计参数的函数。然后依据特征量对设计参数的一阶导数信息进行迭代求解。本文提出了一种基于径向基神经网络的有限元模型修正方法，把模型修正归结为正问题进行研究。首先将特征量视为自变量．设计参数视为因变量，以径向基神经网络逼近两者之间的非线性映射关系，然后利用神经网络的泛化特性直接求解设计参数的目标值。不但无需迭代求解，而且避开了反问题所面临的复杂的非线性优化计算。GARTEUR飞机模型仿真研究的结果表明．修正后设计参数误差在2％以内，模态频率误差在1％以内。     

加速寿命试验的损伤减寿模型

针对加速寿命试验提出了损伤减寿模型，并在产品寿命服从指数分布场合给出了参数的点估计。     

火箭动力学建模中固体发动机混合梁模型研究

提出了固体火箭发动机混合梁模型建模方法,分别建立了固体火箭发动机三维模型、双梁模型和混合梁模型。考虑了推进剂的粘弹性效应,采用复频变模量模型描述推进剂,对三种模型进行了直接频响分析。以三维模型计算结果为标准,对比了混合梁模型和双梁模型的频响曲线,固体火箭发动机混合梁模型与三维模型频响曲线基本一致,而双梁模型与三维模型频响曲线差别较大,证明了与双梁模型相比用混合梁模型模拟固体火箭发动机是更准确的。     

基于测力和测压试验的气动导纳识别结果比较

气动导纳是大跨度桥梁抖振分析的重要参数,通常通过格栅湍流场测力或测压风洞试验进行识别。然而,测力试验中天平和节段模型系统的固有振动和测压试验中测压管路系统的频响效应都会对气动导纳的识别结果产生影响。本文通过格栅湍流场测力和测压试验、采用抖振力自谱和抖振力脉动风交叉谱综合残量最小二乘法识别了准平板断面的气动导纳,其中,在基于测力试验的气动导纳识别中考虑了模型抖振力跨向不完全相关效应的影响,在基于测压试验的气动导纳识别中考虑了按Bergh-Tij deman理论公式修正或者不修正测压管路系统频响特性影响的2种情况。在此基础上,通过考察气动导纳实验识别结果之间的差别及其与平板断面气动导纳理论解Sears函数之间的差别,研究了天平模型系统固有振动以及测压管路系统频响效应对识别结果的影响。结果表明:天平模型系统的共振会显著放大气动导纳的识别结果;而由于测压管路的固有频率一般要显著高于天平模型系统的固有频率,因此,与基于测力试验得到的气动导纳相比,基于测压试验所得气动导纳总体上更加合理,可用导纳的折算频率范围更广。此外,在一般大跨度桥梁抖振分析所关心的折算频率范围内,考虑测压管路频响特性修正后,气动导纳有一定降低。     

基于格式塔完形规则的闭合轮廓提取方法

针对传统基于格式塔完形规则的轮廓提取易受到背景上边缘影响,导致轮廓提取的准确率低问题,提出一种新的基于格式塔完形规则的闭合轮廓提取方法。首先,为减少边缘提取过程中提取的背景边缘,给出了融入显著性约束的Canny边缘检测方法,即在Canny边缘提取的框架中,融入显著性约束;接着,针对Canny边缘检测方法检测到的边缘易受噪声影响问题,提出一种融入边缘信息的折线逼近边缘拟合算法;然后,采用格式塔完形规则中的闭合性对拟合边缘进行度量,得到边缘之间的闭合关系;最后,通过分析边缘间的闭合关系与区域的显著性,设计了一个边缘闭合的代价函数,并利用最小权值最优匹配算法求解代价函数,得到最终的闭合轮廓。实验结果表明,该算法提高了轮廓提取的有效性和准确性。     

基于多退化量的动量轮剩余寿命预测方法

动量轮是卫星姿态控制系统的关键部件,对卫星的可靠性及整体寿命有直接影响。针对卫星动量轮的剩余寿命预测问题,提出一种基于Copula函数的多退化量下的寿命预测方法。首先,分析了影响动量轮寿命的关键因素,选择润滑剂剩余量和电流作为退化量;其次,分别对单个退化量进行退化建模,得到动量轮剩余寿命的边缘分布函数;然后,通过Copula函数族来描述多退化量之间的相关性,并对边缘分布进行融合,得到动量轮剩余寿命的联合分布函数;最后,提出基于赤池信息准则（Akaike information criterion,AIC)模型评价的Copula函数选择方法。     

认知不确定多态系统模糊可靠性评估

针对高可靠部件短时间内很难获得 足够的性能分布信息,致使对部件的认知存在一定的不确定性问题,为降低其对部件性能分 析的影响,实现对系统可靠性的准确估计,假定部件性能分布参数为模糊数,根据模糊集合 分解定理,建立基于β-截集变量的性能分布模型,给出了部件模糊状态 性能区间的定义和状态模糊概率的计算方法。对传统的通用生成函数方法进行改进,定义了 α-截集通用生成函数及其运算法则。提出了考虑认知不确定的多态系统 模糊可靠性评估方法,并以仿真实例进行验证说明。该方法不仅克服了性能分布信息缺少, 无法准确地建立状态信息分析模型的不足,且方法简单、思路清晰,具有强通用性和工程应 用性。     

耐高温动态压力传感器与实验分析研究

采用微机械电子系统（Micro Electro-Mechanical Systems,MEMS）和硅隔离（Silicon on Insulator,SOI）技术制作出了量程为25MPa的倒杯式耐高温压阻力敏芯片,敏感电阻条与硅基底之间采用二氧化硅隔离,解决了在大于120℃高温下力敏芯片工作稳定性和可靠性的难题。设计了齐平式机械封装结构,避免了管腔效应影响,提高了传感器的动态响应频率。对研制出的耐高温动态压力传感器进行了静态性能和动态性能的标定实验,静态实验温度为250℃,得到了传感器基本性能参数,分析了传感器的不确定度,得出该传感器的基本误差为±0.114%FS（Full Scale,全量程）,不确定度为0.01794mV,计算得到了传感器的热零点漂移和热灵敏度漂移指标,由动态性能实验得到传感器的响应频率为555.6kHz,实验表明所研制的MEMS压力传感器在高温下具有良好的精度和固有频率。