飞机装配过程数字化测量技术

自20世纪以来,飞机装配过程中的测量检测技术经历了从“定性检测、事后检验”到“定量测量、实时跟踪”的转变.随着飞机装配向智能化迈进,数字化测量技术已经成为飞机装配过程的重要因素,并不断向“智能测量、反馈控制”的目标发展.本文首先回顾了飞机装配过程中测量检测方法从模拟量到数字量演变的4个阶段.随后,根据数字化测量技术的基本原理和测量目标,从点位坐标测量、形状特征测量和曲面外形测量3大类对当前飞机产品装配过程中主要应用的数字化测量技术进行了归纳总结.     

智能仪表程序编制模式的数学分析法

在设计智能仪器程序时,恰当选择程序结构,确定合理的程序编制模式很重要.但通常进行程序结构选择时仅仅局限于对流程图本身的分析,没有采用数字手段进行推算,为此提出了一种有效的数学分析方法.     

“机设基础”精品课程智能答疑系统研究与设计

针对《机械设计基础》精品课程,提出了一个基于潜在语义索引的智能答疑系统,并对其中的中文分词技术和句子相似度计算进行了研究,对系统进行了设计,给出了实现方法。     

基于模糊综合函数的目标识别融合及B/S模式在智能监控中的应用

针对虹桥机场通信管网人井的监控问题,本文利用基于模糊综合函数的目标识别融合理论实现多传感器决策级数据融合,提高通信人井井盖监测的准确性,并以B/S模式构建分布式通信人井多传感器集中智能监控系统。这两种理论保证了本套在线实时监控系统成功地应用于虹桥机场,保证了机场的通信管网安全畅通。     

压电类智能梁元的力学特性及最优控制

本文分别从压电的传感器和驱动器的力学和电磁学特性入手,详细地描述了带有反馈装置的表面铺设传感器和驱动器的智能梁的力学特性,给出了其微分方程;同时,根据有限元理论,推导了智能梁离散系统的动态微分方程及能量方程在理论分析的基础上,对反馈装置带来的控制力进行优化分析,尽可能地提高了驱动器的使用效率。     

飞行器气动参数智能在线辨识技术研究

气动参数辨识对于大气层内飞行器来说至关重要,通过在线气动参数辨识可规划更准确的飞行轨迹,并对控制参数进行自适应调整。传统辨识方法的模型较为复杂,运算量大,无法满足飞行器在线辨识的要求。而基于神经网络的智能参数辨识方法,不仅可以离线对网络模型进行训练,并利用历史飞行数据进行模型修正,也可在线时直接利用训练好的网络对参数进行快速调整,在保证参数估计精度的同时,保障参数估计的快速性。提出了一种基于支撑向量机(SVM)的样本扩充和神经网络参数在线快速修正方法。通过仿真和统计,证明了基于SVM的神经网络方法对飞行器气动参数进行在线快速智能辨识的可行性。     

智能检测技术在靶场测控设备中的应用及前景

综合运用先进的GPS授时技术和数字仿真、虚拟仪器结构、可视化编程等计算机软件技术，构建新一代靶场智能型检测系统，解决对野外分散站点上测控设备进行检测、标校、监控和测控网通信联试等技术问题。着重阐述智能化检测技术在靶场的应用及发展趋势，为技术人员开发测试软件提供参考。     

液体火箭发动机智能减损与延寿控制技术

液体火箭发动机减损与延寿控制技术是一门横跨控制理论与技术、材料科学、发动机技术等领域的新兴交叉技术，是工程上实现液体火箭发动机健康监控系统故障控制功能的核心技术之一。主要阐述了可重复使用液体火箭发动机智能减损与延寿控制技术的基本概念与原理，剖析了该技术的系统框架与关键技术，指明了存在主要的技术问题和今后的发展趋势。     

模具智能设计系统的集成转换模型

在分析了模具设计专家系统及专家系统和人工神经网络相结合的几种模型基础上,建立了一个基于人工神经网络的智能设计系统模型--模具设计系统的集成转换模型,该模型不仅消除了一般模型的不足,提高了知识的获取和推理效率,而且在一定程度上模拟了"触类旁通"的思维过程和一般模具设计过程。     

智能量仪的发展动向和对策

文章分析了国内外量仪发展的趋势,指出创新量仪传感器和提高测量系统智能化是智能量仪发展的两个动向,提出发展PCI、SCI、ASIC和RFM做为振兴我国智能量仪的对策。