教学新摸式在专项课教学中的运用

本文主要阐明了新的教学模式在专项课教学中的运用,并对新模式的结构及运用作了分析。通过讨论讲述了新模式的优势,并提出运用新模式的具体要求。     

飞机设计的“原准法”与“综合法”

本文分析了飞机设计中的继承与发展、型号的渐变与突变等问题,从而论证“原准法”主要用于已有型号的改进、改型与系列化发展,超越这种用途的应用如仿制等,有历史条件的局限性。本文论证了正确的飞机设计方法应为“综合法”,以满足需要、博采众长、创新开拓、优化匹配为原则.     

贝叶斯回归支持向量机的软测量建模方法

提出了一种基于贝叶斯证据框架的回归型支持向量机的参数选择和软测量建模方法。证据框架的第1层推理用来解释支持向量机的训练。证据框架的第2和第3层推理用于自动调整正则化参数和核参数并使其接近最优值。然后,将这种基于贝叶斯证据框架的回归型支持向量机用于估计聚丙烯腈生产过程的质量指标。仿真结果表明了该方法的有效性。     

平滑重构稀疏贝叶斯学习测向算法

针对二级嵌套阵列中的紧凑阵元结构易受互耦效应影响的问题,提出了两种不同的嵌套阵列结构改进方法：连续平移嵌套阵列和间隔平移嵌套阵列。通过对原有二级嵌套阵列阵元位置进行调整,形成了两种不同的平移嵌套阵列结构,这两种结构对应的差分共阵均"无孔",并且测向自由度和阵列稀疏度均大于原二级嵌套阵列。针对嵌套阵列的差分共阵测向模型为单测量矢量模型,稀疏贝叶斯学习测向算法复杂度高的问题,提出了平滑重构稀疏贝叶斯学习算法。该算法通过空间平滑重构将单测量矢量模型变为多测量矢量模型,降低了观测矩阵的维度,减小了计算复杂度。算法求解时,通过对变换后的观测矩阵进行奇异值分解,进一步降低了观测矩阵维度,利用稀疏贝叶斯学习算法估计辐射源角度。仿真表明,在信噪比和采样数相同的条件下,该算法收敛速度比单测量矢量稀疏贝叶斯学习（SMV-SBL）算法快,且测向精度高于SMV-SBL算法和空间平滑多重信号分类（MUSIC）算法;存在互耦影响时,两种平移嵌套阵列比原嵌套阵列受互耦影响小。     

卫星多源信息贝叶斯融合方法研究

卫星在研制设计过程中存在大量不确定性因素,对卫星的可靠性及性能造成直接影响.如何实现复杂卫星系统的不确定性建模是目前亟需解决的问题,而多源分布信息融合是不确定性建模的关键.此外,在实际系统中,由于时间、成本的约束很难直接获得系统的分布信息.针对在系统信息缺失情况下如何实现卫星系统的多源信息融合问题,提出多层系统结构模块...     

一个模糊软件可靠性模型的进一步确认

事实已经表明,概率方法在软件可靠性建模中遇到困难。本文介绍一个有效性业已初步确认的模糊软件可靠性模型。通过分析一个实际飞控软件的可靠性行为,进一步确认该模型的有效性。     

空间可展开结构拓扑综合方法研究

空间可展开结构的构型用邻接矩阵表示,采用拓扑变换的方法来研究空间可展开结构 的拓扑综合。通过构件的增加、减少以及连接关系变化的变胞综合方法实现不同构型之间的 变换运算。以周边桁架可展开天线结构为例,通过构型变换,得到了不同于目前同步展开／ 收拢方式的混合展开收拢方式,以及新的可展开结构的构型。通过所得类型的运动仿真,表 明了混合展开方式以及新的可展开结构类型的可行性,验证了空间可展开结构拓扑综合的变 胞综合方法。     

交际法教学在英语课堂教学中的应用与思考

分析交际法在英语课堂中存在的问题以及应对技巧。激励广大英语教师转变教学观念，真正发挥课堂教学的作用。     

Aircraft air conditioning system health state estimation and prediction for predictive maintenance

The vast potential of system health monitoring and condition based maintenance on modern commercial aircraft is being realized through the innovative use of Airplane Condition Monitoring System (ACMS) data. However there are few methods addressing the issues of failure prognostics and predictive maintenance for commercial aircraft Air Conditioning System (ACS). This study developed a Bayesian failure prognostics approach using ACMS data for predictive maintenance of ACS. First, a health index characterizing the ACS health state is inferred from a multiple sensor signals using a data driven method. Then a dynamic linear model is proposed to describe the degradation process for failure prognostics. Bayesian inference formulas are carried out for degradation estimation and prediction. The developed approach is applied on a passenger aircraft fleet with ACMS data recorded for one year. The analysis of the case study shows that the developed method can produce satisfactory prognostics results, where all the ACS failure precursors are identified in advance, and the relative errors for the failure time prediction made when just entering the degradation warning stage are less than 8%. This would allow operators to proactively plan future maintenance.     

基于振动台的TA11钛合金超高频疲劳实验和验证

提出一种利用电动振动台开展材料超高频疲劳实验的方法。采用TA11钛合金板材,在有限元计算的基础上设计出超高频疲劳试样,测试过程中的实际加载频率达到1756 Hz,同时在相同的应力水平下对该超高频试样和标准试样开展振动疲劳测试,对测试结果数据的一致性进行统计检验。结果表明:在相同应力条件下,本研究提出的超高频疲劳试样和标准振动疲劳的实验结果吻合较好。将本研究结果与同种材料的轴向高周疲劳和旋弯疲劳测试结果进行对比,一致性同样良好。