用传递矩阵法分析缘板干摩擦阻尼叶片的减振

针对在叶片缘板部位设置干摩擦阻尼块后的叶片减振效果问题,进行理论模型简化后,利用传递矩阵法进行分析计算。为了验证传递矩阵法的计算结果,利用ANSYS有限元程序对缘板干摩擦阻尼叶片减振进行计算。两种计算方法所得结果基本一致,说明适合于链状结构系统的传递矩阵法可以成功应于板状结构系统,且算法与结果均正确。      

基于重要性测度降维的液压管路稳健优化设计

提出一种基于重要性测度的降维预处理优化方法,对不确定环境下飞机局部液压管路系统的稳健性优化问题展开研究。引入区间模型描述随机变量分布参数（即设计变量）的不确定性,引入基于方差的重要性测度衡量设计变量对优化目标的贡献程度,从而筛选出对优化目标影响较大的设计变量,简化优化模型。该方法可以有效降低优化问题的维数,进而减少优化的计算成本。通过数值算例验证了所提方法的合理性和可行性,并采用该方法对飞机局部液压管路系统进行了稳健性优化设计。     

某型压差活门的动态特性分析

压差活门是航空发动机数控系统燃油计量装置中重要的液压部件,其稳定性和动态性能直接影响控制系统的整体性能。根据压差活门非线性微分方程,采用小偏差线性化方法,推导出了压差活门的动态数学模型,得到了压差活门的方框图以及传递函数。选取某压差活门参数建立了Simulink仿真模型,分别在频域和时域分析了其动态性能。结果表明:在频域上,比较了有无节流器时的回路增益函数伯德图,认为敏感油路上的节流器可以改善稳定性且提高控制精度,通过设计节流器的尺寸可以调节穿越频域,从而改善系统的动态性能;在时域上,分析了不同节流器尺寸下阶跃响应的动态性能,其试验结果与实际工程经验一致。     

叶轮机平面叶栅的气动设计及统流计算

通过全速势方程的数值积分，利用ＡＦ２格式，给出了一种用于叶轮机中叶栅型面的气动设计和绕流计算的便捷方法，对于稳态亚音速、跨音速及超音速流动均适用。与目前普及很广的、在超音区应用人工压缩性的方案相比，该算法有明显的优势。     

模糊可靠性理论中的基本概念

经典可靠性理论以概率假设和二态假设为基础,在许多情况下是不可接受的,需要以可能性假设和模糊状态假设分別替代。模糊可靠性理论或者基于概率假设和模糊状态假设,或者基于可能性假设和二态假设,或者基于可能性假设和模糊状态假设,从而有3种不同的形式:率模(Profust)可靠性理论、能双(Posbist)可靠性理论和能模(Posfust)可靠性理论。本文概述了率模可靠性理论和能双可靠性理论中的基本概念,并介绍一个简单实用的模糊软件可靠性模型,最后展望模糊可靠性研究的未来趋势。     

神经网络在直升机空空导弹攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理；其次，对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器；然后，用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线；最后，设计了综合火／飞控制系统，并对所设计的整个攻击系统进行了仿真，通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中，采用了变尺度优化算法，提高了算法的速度和精度，对空战的实时应用提供了重要的参数价值。     

机载蒸发循环系统结构的稳健性研究

机载蒸发循环系统结构的疲劳寿命易受外界和内部环境的影响,导致无法满足设计要求。采用随机有限元法,参照设计变量和随机变量的变异性,建立机载蒸发循环系统结构疲劳寿命稳健性优化的数学模型;通过引入权因子α,将稳健性优化问题转化为结构疲劳寿命均值和标准差的双目标优化问题。结果表明:合理设置疲劳寿命均值和标准差的权因子,可有效降低设计变量和随机变量对变异的敏感性,进而提高机载蒸发循环系统结构疲劳寿命的稳健性。     

采用TLC方法的超机动飞行控制系统设计

基于轨迹线性化控制(Trajectory linearization control,TLC)方法,研究了超机动飞机飞行控制系统的设计问题。首先简要介绍了TLC方法的设计思想;然后根据奇异摄动理论,将超机动飞行控制系统分成快慢两个回路,并为其分别设计了轨迹线性化控制器;最后分别用所设计的控制器和已有的动态逆控制器对某型歼击机进行了赫布斯特机动仿真。仿真结果和对比分析表明,所设计的TLC控制器是有效的,且比动态逆控制器具有更好的控制跟踪性能。     

五自由度磁悬磨头电控系统研究

研究的高速磨床电磁悬浮磨头电控系统尽量采用最新技术，在保证系统 性能的前提下降低了系统造价。在该系统中采用TMS320F240 DSP芯片作为控制核心，同时控制磁悬浮轴承的悬浮和变频电机调速，采用运行效率很高的汇编语言编写控制软件，其中磁悬浮轴承是PID控制算法，电机调速为SPWM方式。磁悬浮轴承PWM功率放大器中采用能简化驱动的新型半桥电路，电机调速主电路中采用智能功率模块（IPM）。动态刚度测试和高速运转实验表明，该电控系统满足高速磨床电磁悬浮磨头的控制要求。     

基于改进的卷积神经网络的步态识别

为了提高惯性传感器采集到的序列数据中步态识别的准确率,建立了一个激励层改进的卷积神经网络(CNN)模型。针对三轴加速度传感器对运动太过敏感导致步态周期划分不准确的问题,采用加速度传感器与弯曲度传感器组合获取人体运动信息。将CNN模型中激励层的线性整流函数(ReLU)改进为带泄露线性整流函数(Leaky ReLU),以解决遇到卷积输出数据小于0时神经元被抑制的问题,进而达到提高步态识别准确率的目的。实验结果表明激励层优化的CNN模型在行走、上下楼和上下坡五种步态模式下识别率达到了95.79%,与未采用弯曲度传感器的改进CNN模型和未进行激励层改进的CNN模型相比,步态识别率有所提高。