管制-飞行状态相依网络演化过程

动态、准确的管制系统运行态势预测是航空运输系统各相关单位开展协同决策的关键基础。基于航空器间的冲突情况、管制员对航空器的管控情况以及管制移交情况构建管制-飞行状态相依网络,探究、分析其演化规律,采用相关性分析和主成分分析证明了所选5项指标的合理性。设置自由飞行和固定航线飞行两种仿真场景,通过计算平均节点度、平均点强等拓扑指标的最大李雅普诺夫指数证明各时间序列均具有混沌特性,选择长短期记忆（LSTM）人工神经网络方法对各时间序列的演化规律进行预测,并与其他预测算法进行对比。仿真结果表明LSTM算法能对管制系统的演化过程进行有效的预测,且预测精度高于贝叶斯算法和支持向量机算法;在自由飞行条件下,5项指标的预测误差绝大部分在20%以内,固定航线飞行的预测效果优于自由飞行。     

网络RTK技术在跨海区域动态定位中的应用研究

结合海上高精度定位保障工程实践,描述长基线网络差分定位技术应用的技术构成、应用模式,展示了海上高精度实时动态定位技术优势和应用前景,为海上高精度定位应用提供宝贵经验。     

高总温空气与汽油燃料的旋转爆震验证试验

为验证高总温空气来流条件下汽油燃料旋转爆震的可行性,开展了气液两相旋转爆震发动机试验研究。旋转爆震发动机环形燃烧室外径和内径分别为202mm和166mm,长度为155mm。通过空气加热器模拟高总温空气来流环境,汽油和空气采用分开喷注的方式,分别通过高压喷嘴和环缝进入燃烧室。试验采用垂直安装的预爆震管成功起爆了旋转爆震波,并实现了旋转爆震波的连续稳定传播。试验结果表明：当空气质量流量为1110.0g/s,当量比为0.97,空气总温为713K时,旋转爆震波以双波对撞模态在燃烧室内连续传播,爆震波传播频率为1827.31Hz,与高频压力信号经快速傅里叶变换得到的主频一致,爆震波传播速度为1059.6m/s。在空气质量流量为1110.0g/s,当量比为0.84,空气总温为713K的工况下进行了3s的长程试验,验证了以高总温空气为氧化剂、汽油为燃料的旋转爆震发动机长时间连续稳定工作的可行性,获得的旋转爆震波传播频率为1907.5Hz。     

2219薄板铝合金浮动式双轴肩搅拌摩擦焊接及组织性能分析

以运载火箭助推器贮箱广泛应用的4 mm厚2219薄板铝合金为焊接对象,研制了浮动式双轴肩搅拌头,分析了内部塑性金属流动模式及特点,并推测出需匹配较低焊接热输入才能获得优质焊缝。工艺探索及优化试验结果直接验证了焊缝内部塑性金属流动模式及推测。接头宏观组织形貌分析结果显示:不同焊接速度下的焊缝横截面宏观形貌都可以观察洋葱环特征,且随着焊接速度提高,洋葱环特征越发增多,并从靠近前进侧的焊核区逐渐向后退侧孕育发展,这也有效验证了薄板铝合金双轴肩搅拌头的设计思路。薄板铝合金双轴肩搅拌摩擦焊接头横截面显微硬度分布均呈"U"型,接头显微硬度最低点位于焊核区与后退侧热机影响区的交界处。接头力学性能测试结果显示:随着焊接速度逐渐升高,接头抗拉强度逐渐升高,且当焊接速度达到350 mm/min时,接头抗拉强度达到最高值。铝合金浮动式双轴肩搅拌摩擦焊接头延伸率整体较高,焊接速度对其影响不大。铝合金双轴肩搅拌摩擦焊接头正、背弯均可以达到180°无裂纹。基于立式纵缝搅拌摩擦焊系统成功实现了2 m长试片的浮动式双轴肩搅拌摩擦焊,累计焊接长度达到60 m,且双轴肩搅拌头完整,未发现裂纹、扭曲或其他损伤。     

一种LSTM模型预测BC值的空间碎片无控再入预报方法

提出一种利用长短周期记忆(LSTM)神经网络模型动态预测无控再入过程中弹道系数(BC)值实现空间碎片高精度再入时刻预报。通过利用空间碎片两行根数(TLE)、简化通用摄动模型(SGP4)与公开的物体陨落时间作为实测数据样本,利用迭代修正BC值方法构建预测模型的训练集,由此构造用于预测BC值的LSTM模型预测BC,再采用高精度轨道外推动力学模型配合预测BC值预报再入时刻,结果表明基于LSTM模型预测BC的空间碎片再入时刻预报方法是可行的,在95%的置信度内,90天以上的再入时刻预报精度小于10%,30天预报精度小于8%。     

卫星长寿命高性能动调陀螺仪研制

在分析有关影响因素的基础上，研制了用于某卫星的长寿命高性能动力调谐陀螺。研究了轴承、力矩器和驱动系统动平衡结构，以及装调工艺，同时介绍了双轴连轴承 储油环系统的设计和试验情况。试验结果表明，所设计的长寿命陀螺的性能较好，寿命试验稳定性高。     

基于长短期记忆网络时序数据趋势预测及应用

为了研究状态监测大数据对设备运行状态的估计和预测,提出了一种人工经验与主成分分析相结合的长短期记忆网络方法(AEPCA-LSTM),利用运行过程中的监测时序数据对设备运行趋势进行预测.通过基于人工经验的主要成分分析方法(AEPCA)从状态监测系统中提取与目标变量最相关的状态变量作为输入;利用长短期记忆网络(LSTM)对...     

树脂基防热材料长时间烧蚀后的变形问题

针对树脂基防热材料长时间烧蚀后变形问题进行了分析,通过对某改性石英纤维织物/酚醛复合材料烧蚀后碳层厚度、不同温度线胀系数及力学性能的测试分析,提出内部热应力是导致材料长时间烧蚀后变形的主要原因.     

基于深度学习的辅助动力装置性能参数预测方法研究

针对传统机器学习的辅助动力装置(Auxiliary Power Unit, APU)性能参数预测方法不能充分利用参数数据间的时序性和非线性问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)-长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)-注意力(Attention)的APU性能参数预测方法。首先,引入一维CNN,通过预处理的参数数据得到不同属性的抽象特征。然后,使用LSTM神经网络对这些特征进行记忆,并结合可以对特征状态赋予不同权重的Attention机制来实现参数预测。使用某型APU的参数数据预测未来不同步长的排气温度(Exhaust Gas Temperature, EGT)。实验结果表明,对于单步EGT的预测,CNN-LSTM-Attention模型在平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)指标上比CNN-LSTM、LSTM和简单循环神经网络(Simple Recurrent Neural Network, Simple RNN)模型分别降低了15.2%、32.5%、60.3%,在均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)指标上分别降低了7.3%、11.6%、32.9%。同时它在多步EGT的预测中具有较高的预测精度,证明了该方法的有效性,为短期APU性能变化趋势预测提供一定的参考。     

涂层材料长时间气动加热实验研究

分两个方面介绍了涂层材料低热流长时间气动加热试验情况.先对涂层材料进行试验筛选,再将性能较好的涂层材料制作成大尺度球锥模型,考核其整体热结构性能及粘接工艺.该试验研究利用了湍流导管试验技术,并将传统的用于高热流、短时间运行的亚声速电弧包罩试验技术拓展到低热流、长时间加热领域,成功进行了小尺度平板模型和大尺度球锥模型的长时间气动加热试验,试验时间达600 s,试验过程中流场参数稳定.试验结果表明,筛选出的涂层材料整体热结构性能及粘接工艺较好.