诊断飞机装配不协调问题要诀

提出一种准确，快速诊断飞机不协调问题的方法，即先简后繁，以内定外法则，并例举作了说明。     

基于T-S模糊模型的航空发动机模型辨识

提出了一种航空发动机的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型辨识方法,该方法通过最小二乘法辨识模糊模型的后件参数,通过反向传播法辨识模糊模型的前件参数,并实现了模糊模型结构的自适应优化。以航空发动机机载记录数据为依据,通过对输入输出数据的学习建立了航空发动机的T-S模糊辨识模型,通过该模型对机载记录数据的辨识,结果表明该模糊辨识模型具有辨识精度高、鲁棒性强、容错性好等特点。     

基于相似理论的航空发动机转速自适应PID控制

根据航空发动机在相似坐标系中特性不变的特点，提出一种基于相似理论的航空发动机转速自适应PID控制。该方案采用衰减曲线法进行换算PID参数整定，获得自适应调节律。仿真结果表明控制器具有良好的动静态性能，自适应性和鲁俸性。所得参数变化规律对数控系统全包线内PID控制器的参数选择具有一定的指导意义。     

量子遗传算法在航空发动机PID控制中的应用

分析研究了量子遗传算法(Quantum Genetic A lgorithm-QGA)的原理及其优势,将有指导的群体灾变及多宇宙并行演化策略引入量子遗传算法,改善其收敛性。以理想二阶系统为参考模型,实际系统响应曲线与参考模型响应曲线误差积分为目标函数,使用量子遗传算法进行发动机PID控制器参数优化并进行了数字仿真。仿真结果表明,量子遗传算法具有较好的全局收敛能力,应用于PID控制器控制参数优化后,控制器的控制效果良好,其在发动机控制系统中有较高的应用价值。     

模型不匹配时的航空发动机预测控制

1引言一般来说,预测控制适应范围宽,即使在模型不匹配的情况下,也可取得较好的控制性能。但对于航空发动机这样的复杂的被控对象,不采取一定的措施,很难保证所有飞行区域都可取得满意的预测控制效果。以某型航空发动机采用预测控制为例,预测模型不变,在阶跃输入作用下,进行全飞     

航空发动机数控系统抗积分器饱和算法研究

提出了航空发动机数控系统三种抗积分器饱和算法。工程应用结果表明，三种算法均能有效抑止积分器饱和，提高了发动机数控系统的工作品质。算法实施简单，物理概念清楚，工程实用性强。     

L11飞机前后机身下大梁对接设计

Ｌ１１前后机身下大梁对接设计，除综合考虑其强度和工艺性外，更主要的是确定大梁的对接形式，布置相应的承力构件，以便减轻结构重量，本文简要介绍了对接设计情况。     

神经网络及其在飞行器建模与控制中的应用

综述了近年来人工神经网络在飞行器系统建模与控制中的应用研究概况，首先给出了在系统建模与控制中的几种常用神经网络模型及其学习算法，进而介绍了人工神经网络在系统建模与控制，尤其是在飞行器建模，控制与故障分析中的应用现状，最后，就人工神经网络在解决飞行器非线性系统建模，智能控制和飞行故障分析方面的发展前景进行了讨论。     

起落架结构件特征建模及多轴数控加工研究

以典型零件为代表详细介绍了运用先进的虚拟制造技术，在UGII软件平台上实现参数化建模、数控编程、生成机床认可的NC代码，完成对零件的试切和数控加工程序的优化。解决了逆向工程反求的造型方法；三角曲面片的重构技术；多张曲面片拼接和光顺；智能化顺序模板的研制几方面的关键技术，极大地改善了采用普通方法加工周期长，质量不稳定，严重影响生产进度的现状。以此对复杂整体结构件的造型和数控加工方法进行研究和探索。     

基于遗传算法的发动机性能监控与故障诊断

利用综合加权法计算表征发动机整体性能的综合指数时，各参数的权系数难于确定。利用遗传算法确定各参数的权系数，使所得到的综合指数值比采用专家调查法所得综合指数值更能灵敏、准确地反映发动机整体性能的变化情况，提高了发动机性能正常与否的识别率，并以此来发现发动机潜在早期故障，防止故障的扩大。通过对某涡扇发动机进行监控，证明该方法确实有效。