基于知识重用的固体火箭发动机结构形式选择

以探索知识重用在固体火箭发动机设计中的应用为目的,引入知识工程及模糊数学的思想,将一般模糊极小极大神经网络用于完成固体发动机设计过程中结构形式选择,实现了固体发动机结构形式选择的自动化及量化描述。首先给出了基于知识重用的固体发动机结构形式选择模型描述;然后建立了固体发动机结构选项一般模糊极小极大神经网络;最后以具体型号总体设计为例,完成结构形式选择,得到了包含实际结果的多个可行方案。该方法提高了设计过程自动化水平,且可提供多个不同的结构选择可行方案供设计人员参考。     

基于声发射的铝蜂窝板超高速撞击损伤模式识别方法

为通过声发射技术识别铝合金蜂窝板超高速撞击(HVI)的损伤状态,提出一种基于神经网络的损伤模式识别方法。通过超高速撞击实验获取声发射信号,结合精确源定位技术、时频分析技术、小波分析技术及模态声发射技术,提出了10个与损伤相关的特征参数,通过非参数检验分析其与损伤的关系,设计了一种基于贝叶斯正则化BP神经网络的超高速撞击损伤模式识别方法。建立最优网络模型,通过不同参数组合识别能力分析,优选出2种特征参数组合,通过非同源样本对其损伤模式识别能力进行验证。结果表明:传播距离与损伤模式无关,却是识别损伤模式的重要参数;125~250kHz频域的自动加窗小波能量比会降低损伤模式的识别能力;采用贝叶斯正则化的BP神经网络可以较好地识别蜂窝板超高速撞击损伤模式,参数组合为传播距离、上升时间、持续时间、截止频率、4个自动加窗小波能量比及小波能量熵,共9个参数,对任意选取非同源样本识别错分率仅为9.38%。     

基于振动能量积奇异值分解的航空发动机 振动状态识别

为进一步提高航空发动机振动状态监测的有效性和故障诊断的准确性,将机匣截面振动信号的各谐波轴心轨迹椭圆长短轴乘积看成广义时间序列.基于该序列能够全面反映发动机转子系统各谐波能量分布的客观事实,利用其构造矩阵并提取奇异值向量.借助于该向量构造特征值,通过比较特征值向量实现对发动机不同振动状态的识别.对实测振动信号的分析表明:在同一振动状态下,各数据椭圆长短轴乘积相对奇异值强度具有相同的变化趋势和良好的稳定性;在不同振动状态下,椭圆长短轴乘积相对奇异值强度变化趋势不尽相同;通过椭圆长短轴乘积奇异值相对距离熵能够较好地识别发动机各振动状态.     

基于MBD的数控工艺设计及快速编程方法研究

面向基于模型定义技术在工艺设计中的应用,从提高工艺设计自动化及编程质量和效率出发,提出了一种基于MBD的数控工艺设计及快速编程方法,该方法根据基于MBD的特征信息描述,采用特征实例化方法,从易于制造及加工应用的角度对产品特征信息进行提取与构造.通过加工特征将几何信息与工艺信息相结合,分析三维关联的数控工艺信息模型内容.最后,利用工艺约束与制造数据库支持进行数控工艺设计,基于工艺结果以加工操作为基本单位驱动与数控加工系统的智能参数化映射,完成数控程序信息的自动生成.采用该方法进行工艺设计可以缩短编程周期,改善和提高加工编程质量和效率.     

GH4169叶片悬臂插磨表面完整性及参数优化研究

利用超硬磨料砂轮进行GH4169叶片型面的精密磨削加工是提高其几何精度的有效手段.通过对GH4169材料进行悬臂插磨试验发现在精磨参数下磨削表面硬度在44～47HRC之间,叶片表面双方向均获得较大的残余压应力,进给方向上的残余压应力大于线速度方向上的残余压应力,且磨削参数对磨削表面硬度和残余压应力的影响不显著.在此基础上,基于磨削表面粗糙度小于Ra0.5μm的要求,提出叶片插磨的参数优化原则,为了降低磨削粗糙度推荐插磨参数:砂轮线速度26.8m/s,进给速度1000mm/min,型面磨削残高2μm;为了减小磨削力引起叶片的弹性变形所造成的加工误差,推荐磨削深度为0.005mm.在推荐参数下所加工叶片的形状精度可达到20μm以内,磨削表面以下没有明显的拉应力层,压应力层深度约为70μm,最大残余压应力位于表面下5μm处.以上研究为GH4169叶片的悬臂插磨工艺提供了一种基于表面完整性的参数优化方法和一组经过优化的精磨参数.     

一类流线型曲面高效数控铣削加工方法研究及应用

针对一类典型流线型曲面——叶片的高效数控铣削加工方法研究,提出了基于加工系统动力学仿真分析的高效切削参数优化技术,该方法是提高切削加工效率,保证零件加工精度和表面质量的有效手段.首先,辨识得到加工零件材料的铣削力系数;其次,利用锤击试验分别得到机床-刀具系统及弱刚性零件结构的动态特性,同时利用有限元方法进行模态分析,并与试验结果进行对比分析,可辅助验证锤击试验结果的正确性,在此基础上仿真得到铣削颤振稳定域曲线,然后对建立了基于加工系统动态稳定性的高效数控铣削加工参数优化系统进行高效铣削参数优化;最后,依据优化的铣削参数制定零件铣削加工工艺,试验得到了加工质量合格的叶片,其加工效率较传统方法有显著的提高.     

控制性能精确可控的自适应鲁棒容错控制方法研究

一般而言,实现控制性能约束精确可控与满足控制系统鲁棒的要求之间存在着难以两全的矛盾。容错控制也是如此,精准的控制性能要求与对故障诊断误差的鲁棒性之间也存在着这样的矛盾。针对这一问题,提出了将参数空间方法、变结构理论以及模型参考自适应理论相结合的自适应鲁棒容错控制方法。该方法的基本思路是将容错控制系统分为内外两部分,内部为基于参数空间的容错控制系统,可以灵活适应精确的控制性能约束(对应极点配置)和一定范围的控制性能约束(对应区域极点配置),外部则为基于变结构模型参考自适应方法的控制系统,主要目的是提高容错控制系统的鲁棒性。通过仿真证明了这种自适应鲁棒容错控制方法既能保证系统满足精确的控制性能约束,又能保证对故障诊断误差有较高的鲁棒性。     

模型辨识法诊断发动机故障的分析

利用模型辨识法,以双轴分排涡扇发动机为例,研究当监视参数较少时,发动机故障诊断的 可行性及效果.模型辨识法基于发动机性能仿真模型,在辨识的过程中利用了发动机平衡技 术,考虑了模型的非线性.故障诊断过程中详细讨论了典型工作状态的选择对诊断结果的影 响.研究表明,模型辨识法能够准确定量诊断发动机故障,并得到状态选择的原则.     

基于串行支持向量分类器的模拟电路故障诊断

介绍了支持向量机的基本原理,提出一种新型支持向量多类分类器,其中多个二类分类器组成串行结构,每个二类分类器均带有非线性主元素分析特征提取器.描述了其训练与分类算法,并将其应用于非线性电路的部件级诊断.和传统BP网和RBF网分类器相比,支持向量方法在分类准确率上表现出明显的优势,其中串行支持向量多类分类器无论在训练和分类速度方面,还是在诊断准确率方面,都要优于传统并行结构的多类分类器.      

用综合判别相关识别进行末制导

论述了综合判别函数 (SDF)的基本理论和光学实现途径 ,提出了一种基于综合判别相关器的导弹末制导系统。该系统具有光学系统运算速度快 ,对畸变目标识别能力高等优点 ,在导弹原有惯性制导系统上进行改进 ,成本低。分析和实验结果表明 ,这种基于综合判别相关器的导弹末制导系统具有并行处理速度快、识别率高的优点 ,有广阔的应用前景