飞行控制律全包线鲁棒稳定性评估

传统的飞行控制律评估方法只能对飞行包线内的离散点进行逐点分析,对不确定性参数也只考虑了上下界,分析过程缺乏完整性和系统性。针对这些不足,研究了基于一种改进遗传算法的分析方法,该方法将评估准则转化为某个适应度函数,通过对适应度函数寻优以找到最坏情况下的不确定参数组合,在其基础上进行评估并给出评估结果或控制律修改意见。仿真结果表明,该方法能连续地研究多个不确定性参数同时摄动时的飞行包线,克服了传统方法的不足。     

脉冲调制光热辐射测量的分层模型与计算

给出了脉冲调制光热辐射中温度场分布的数值模拟结果,建立了分层介质的三维热扩散模分析了层深度、大小等信息与温度场的关系,并将计算结果同扫描式测量的实际测量结果相比较,两者符合良好。     

一种支持 NF￣2 和多媒体的数据模型

支持ＮＦ２（Ｎｏｎ－ｆｉｒｓｔ－ｎｏｒｍａｌ－ｆｏｒｍ）和多媒体的数据库系统ＮＦＭＤＢ是在关系数据库ＲＤＢＭＳ的基础上研制的,它是一种扩充了的ＤＢＭＳ。系统采用了扩充的关系数据模型,它支持ＮＦ２和多媒体的数据存储和数据操作。本文重点介绍了ＮＦＭＤＢ系统支持ＮＦ２和多媒体的数据模型,以及基于数据字典的实现方案,系统具有处理复杂对象的能力。     

SMART STRUCTURES USING PIEZOELEMENTS FOR ACTIVE VIBRATION AND NOISE SUPPRESSION IN AVIATION AND AEROSPACE

具有减振降噪功能的压电智能结构是智能材料与结构的一个重要分支。在航空航天领域存在一些典型结构,如飞机机舱、空间站、卫星太阳能帆板和通讯天线以及直升机旋翼等,其振动与辐射噪声造成很多不利影响。为了研究这些结构的振动与噪声控制方法,制作了几个实验模型如大型薄壁复合材料圆桶、柔性梁、钢架及旋翼系统模型,通过压电传感器、驱动器布置数量和位置的优化,采用不同的控制算法,在基于个人计算机的测控平台上进行了振动控制实验,取得了明显的减振降噪效果。     

任意铺设复合材料矩形薄板横向弯曲一般解析解

采用复级数方法首次建立了任意铺设复合材料矩形板横向弯曲一般解析解．引入（U,V,W）＝∑（A,B,C）exp（imπξ）exp（imπηr）,并代人层合板平衡方程组,推出实数型级数解,将其回代入平衡方程组中任两个,可确定待定系数（A,B,C）之间关系;引入将3个平衡方程归并为一个8阶偏微分方程的方法给出问题特解．将一般解析解代入边界条件,用余弦级数的方法确定待求系数．给出算例以验证解的有效性．     

飞机电源系统BIT技术的应用及发展

飞机电源系统内自检测技术已日益受到人们的重视,文中介绍了ＢＩＴ技术及其四个方面,即;检测技术,信号处理技术,故障识别和诊断技术,故障处理技术。阐述了飞机电源已经历了四代发展及其已实现了数字化,标准化的现状,指出飞机电源ＢＩＴ技术的核心是故障诊断技术,并对我国今后飞机电源ＢＩＴ技术的发展提出了建议,指出了发展方向。     

一种面向对象的Petri网

柔性制造系统属于离散事件动态系统,具有实时、并发、异步等特性,由于Ｐｅｔｒｉ网模型的图形表述和数学描述,使它既可以采用数学分析,又可以通过图形形象地表述出离散动态系统,故广泛应用于制造过程动态行为建模与分析。而面向对象建模与设计是一种围绕真实世界的概念来组织模型的全新的思考问题方式,面向对象的模型能帮助对问题的理解,有助于同领域专家通讯交流。本文在Ｐｅｔｒｉ网基础上,引入面向对象技术,提出了一种面向对象Ｐｅｔｒｉ网（ＯＰＮ）模型,并以企业中的一项生产活动——二次电源生产过程为实例,建立了描述这一活动系统的完整的ＯＰＮ模型,真实地反映了系统的动态特性,从而为制造过程建模和分析提供了一个更为有效的工具     

空调器毛细管与充液量匹配的理论与试验研究

用理论分析的方法计算了空调器毛细管长度,并进行了试验研究,理论计算与试验结果比较吻合,表明其计算方法是可行的。同时,为了研究毛细管与制冷剂充注量的相互影响,又对不同毛细管长度及制冷剂充注量的匹配进行了试验研究。试验结果表明：毛细管长度及系统氟里昂充注量对空调器的制冷量、性能系数（αＣＯＰ）均有较大的影响,且二者存在最佳匹配,使得空调器的制冷量及αＣＯＰ均达到最大;制冷剂充注量过多时空调器性能下降较多,说明充注量过多更具危害性。试验结果已用于生产实际。     

幂律过程拟合优度检验的功效比较

幂律过程常被用于描述复杂系统的可靠性增长模型和可修系统的可靠性分析。本文考虑定数截尾场合幂律过程的７种拟合优度检验统计量,在备选假设为对数幂律过程时,比较了这７种检验法的功效。大量随机模拟计算表明,当ｒ在较宽的范围内,Ｆ检验法的功效比其余６种检验法都要高。     

非线性系统的动态神经网络自适应辨识

提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用ｅ修正权重算法,它是ＢＰ算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性