聚三唑树脂的固化动力学模型

运用分段拟合法所得的固化动力学模型描述了一种新型聚三唑树脂的固化行为。研究表明,该树 脂体系在固化前期符合自催化模型,模型为dα dt =3. 78×1016exp(-10200/ T)α0. 653(1-α)2. 015;在固化后期符合n 级固 化模型,模型为dα dt =3. 34×1016exp(-10200/ T)(1-α)0. 927。聚三唑树脂的固化工艺为:RT→80℃→120℃→150℃。     

无人直升机视觉着陆中的运动状态估计算法

对无人直升机(UH)视觉着陆中基于视觉图像处理的运动状态估计问题进行了研究。介绍了视觉着陆原理,分析了运动估计、特征图像处理与着陆控制间的关系,推导并建立了UH相对着陆平台位姿估计算法、线速度与角速度估计算法。相邻两帧图像对应特征点像点位置为位姿估计算法提供数据,一帧图像特征点像点位置及其对应像点平移速度为线速度与角速度估计算法提供数据。利用UH着陆控制仿真数据模拟UH着陆运动过程中像点位置及其对应平移速度的视觉图像处理结果。仿真验证了运动状态估计算法,结果表明所提出的运动状态估计算法能有效地利用视觉图像处理结果数据估计出UH的位置、姿态、线速度和角速度。     

基于特征的流场数据挖掘

将数据挖掘技术应用于流场分析,有可能挖掘出常规数值方法难以发现的复杂流动规律。流场数据与传统数据库数据不同,通常组织为不规则的空间离散点和单元。为建立流场数据挖掘的统一范式,提出了基于特征的流场数据挖掘流程,并设计了两类相应的数据模型组织方式:邻域时空盒模型和连接图模型。使用该框架,对特定Rayleigh-Benard对流现象的数值计算结果进行了关联规则分析。其中涡特征提取使用λ2准则,关联规则提取使用Apriori算法。实验挖掘到了一些非平凡的流场规则,证明了该方法的有效性。     

二维非结构网格Euler方程的LU-SGS算法

研究了将二维非结构三角形网格重新排序后，用LU-SGS隐式算法计算Euler方程的方法。分析了网格不平衡情况下该方法的可行性和应用效果。计算了不同翼型在不同流动条件下的二维Euler方程，并与四步Runge-Kutta显式方法进行了比较，结果验证了此方法具有良好的计算和收敛效果，以及在粘性计算方面的潜力。运用此方法对某预研型号的头部外形进行了设计和选择。该方法克服了以往隐式方法大量耗费内存的弱点，达到了计算耗时短和占用内存少的统一。     

管类结构自由阻尼处理

采用复刚度法和变形能法,分析了管类结构的阻尼损耗因子,该阻尼损耗因子η除了受到模量比e、厚度比δ和平均半径比-γ的影响外,还与阻尼材料的损耗因子β成正比,并以海豚直升机救生绞车支架为例,分析了自由阻尼处理前后结构的阻尼损耗因子的变化.     

LF算法中蚁群移动策略的研究

采用FM、误分类错误率和运行时间作为衡量改进的LF算法的评价指标,对算法中蚁群的不同移动策略进行研究.这些移动策略包括完全随机移动、局部记忆指导下的直接跳转、局部记忆指导下的定向随机靠近、全局记忆指导下的直接跳转、全局记忆指导下定向随机靠近和局部记忆与全局记忆共同指导下的定向随机靠近6种移动策略.针对每种策略,固定算法的其他运行参数,在UCI数据集的Iris数据和Wine数据上运行的结果表明,全局记忆指导下的定向随机靠近策略运行效果最好,而且收敛速度快,并能有效避免局部最优化的问题.     

基于静态删减算法的神经网络在软件可靠性预测中的应用

与传统的基于人工神经网络的软件可靠性预测模型结构普遍由预先经验或者通过不断尝试的方法确定不同,在分析一般的软件可靠性模型的基础上,提出将一种基于静态删减算法的神经网络模型应用到软件可靠性预测中。通过利用2组经典的软件失效数据进行仿真,并与传统的神经网络可靠性预测模型对比分析,研究了神经网络拓扑结构和预测精度的关系,结果表明,基于静态删减算法的运用能够提高神经网络模型对软件可靠性的预测精度。     

基于模糊矩阵和神经网络的航空发动机磨损部位故障识别

滑油中的金属颗粒成分及含量反映了发动机部件磨损程度,利用光谱分析技术监测诊断发动机部件磨损故障。在分析发射光谱原始数据的基础上,提出基于BP神经网络的航空发动机磨损部位识别方法,并通过实例阐述了部位磨损识别的步骤。将待识别样本输入已经训练好的神经网络中,得到低压压气机轴承支座磨损故障模式。待识别样本中含有Fe、Al、Cr、Cu、Mg,与低压压气机轴承支座磨损故障模式存在的元素完全一致。与原始识别方法相比,本文方法得到的故障特征更加明显,所需训练样本更少,识别精度达到96.67%。     

基于BP人工神经网络的GPS／SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS／SINS组合导航算法，需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理，要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声，且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络毋需对所求解的问题建模，能够很好地逼近系统非线性特性，获得较高精度的导航定位信息；还具有计算过程稳定，不涉及矩阵求逆，不需要迭代逼近，以及容易实现并行处理等优点。本文设计适用于GPS／SINS组合导航系统的BP网络模型，并在标准的BP算法基础上，采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后，通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS／SINS组合导航计算的可行性。     

聚氨酯增韧改性 PISOX 树脂及其复合材料的性能

利用MDI与PTMG-2000制备聚氨酯预聚体,对聚(异氰脲酸酯-噁唑烷酮)树脂(PISOX)进行增韧改性:考察不同I/E、不同预聚体添加量的树脂浇铸体力学性能的变化;并对最优配方进行复合材料力学性能测试和DMTA测试,比较改性前后复合材料力学性能和耐热性能的变化;利用SEM观察改性前后微观形态的变化,推测增韧机理。结果表明,I/E=1.8、添加15%预聚体时树脂浇铸体综合力学性能最优,弯曲强度、弯曲模量、冲击强度分别为60.92 MPa、2 295 MPa、6.40 k J/m2;利用该基体制备复合材料,具有比未改性体系更优异的力学性能和界面性能,且聚氨酯预聚体的引入对树脂在高温下的耐热性能没有明显影响,其玻璃化转变温度均在258℃左右;对比改性前后体系固化物的微观结构,改性后的体系呈两相结构,橡胶相起到吸收冲击能和终止裂纹的作用,有效地提高了材料的韧性。