涡流管结构参数对其性能的影响

用实验方法研究了热端管管长、分离室直径、冷孔板孔径等主要结构参数对涡流管的制冷制热性能的影响。实验中以空气为介质分别对不同结构参数涡流管的性能进行了研究,得出了热端管管长、分离室直径以及冷孔板孔径等参数对涡流管制冷制热性能的影响规律。研究结果表明:在一定范围内增加热端管长度有利于涡流管的能量分离;在大冷流率下,大直径涡流管的制冷性能优于小直径涡流管;冷孔板孔径愈小,涡流管的制冷制热效应都愈好,在冷孔板孔径与热端管内径之比为50%时,取得最佳的制冷制热效应。      

基于精英保留遗传算法的连续结构多约束拓扑优化

采用遗传算法对应力、位移及结构约束下的连续体结构进行拓扑优化。通过在遗传算法中引入精英保留的进化策略,保证算法的收敛性,改善优化结果。优化过程中,利用精英保留遗传算法进行结构优化,通过基于ANSYS软件的有限元技术进行结构的建模和分析。算例分析表明所提出的方法是合理、有效的。该方法可用于复杂工程结构的初始设计,并能够提供多种初始设计方案。      

航空发动机寿命分析与监测方法

讨论了航空发动机主要零部件的典型应力谱及寿命分析和监测方法,得到了有意义的结论。     

MRF模型去雾算法在机场场面监视中的应用

面对日益严峻的雾霾天气对民航业的影响,在雾霾天气下的机场场面监视方面,文章提出了一种基于MRF模型的去雾霾算法,并利用CNC去雾霾效果评价体系与Retinex、He等传统去雾霾算法的去雾效果进行了对比,可以看出,MRF模型去雾霾算法对场面监视的雾霾图像具有较好的效果性和鲁棒性。     

航空发动机静叶联调机构运动分析及优化

针对航空发动机可调静子叶片联调机构运动关系复杂、优化难度大的问题,研究了一种采用图解法和齐次坐标法结合MATLAB软件推导两级联调机构运动方程,并运用遗传算法对两级机构中的关键构件进行联合优化的方法。运用该方法对指定联调机构的两级曲柄可调端长度、可调端与固定端夹角进行了优化求解。得到了最优解,使得第一级摇臂转动角度是第零级摇臂转动角度的2倍,且第一级摇臂转动角速度也是第零级摇臂转动角速度的2倍。      

大涵道比涡扇发动机风扇/ 增压级试验件结构 设计及验证

某大涵道比风扇/增压级试验件为1级风扇加3级增压级结构,为实现风扇/增压级部件特性录取,结构设计在满足气动设计要求的基础上,重点考虑了合理性和可靠性问题,采用理论结合工程经验的方法完成了转子支撑、静子连接和轴承润滑及密封等难点设计,兼顾大涵道比风扇/增压级结构及气动特点,采用宽弦风扇叶片设计、榫头/榫槽圆弧榫连及装配式风扇转子流路板结构。顺利完成试验件研制工作,经试验验证,压比、效率等性能参数达到或超过设计指标。     

基于UWB的运动场定位系统设计

针对现代体育运动中对运动员位置跑动及生理数据的监测需求,在简要分析了运动员定位及数据传输需求的基础上,将UWB定位及通信与MEMS传感技术相结合,提出了一种基于超宽带及MEMS传感技术的运动员定位训练系统解决方案,并对系统进行了设计。在户外对人员跑动及生理数据监测进行了测试,测试结果表明,通过所设计的运动员定位训练系统可以实时地追踪运动员的运动轨迹和生理数据,平均定位精度在25cm以内。     

基于中值滤波和小波变换的混合滤波方法在推进剂监测中的应用

目前,监测传感器传出信号中混有很多噪声,为提高信号可信度,需要一种有效的信号处理方法。文章基于Matlab仿真环境,完成了信号仿真和滤波算法的设计,重点对单传感器仿真信号的去噪和多传感器信息融合进行了研究,提出了基于中值滤波和小波阈值滤波的混合滤波方案和基于Kalman滤波的信号融合方案。研究工作有:基于高斯白噪声和脉冲噪声的数学特性,合理假设出5种基本信号形式;依据实际数据,完成单传感器和多传感器信号仿真,确定信噪比和均方根误差作为去噪评定指标;综合分析现有的滤波算法的滤波特性,利用不同长度滑动窗口的中值滤波处理实验信号,选取合适长度的滑动窗口。设置对比实验确定小波阈值滤波中的小波基函数选取、阈值计算和分解尺度等参数;融合中值滤波和小波阈值滤波优势,设计混合滤波方案,去除单传感器仿真信号中的噪声;研究信息融合理论在泄漏监测系统中的应用,设置不同融合方式下的对比实验,确立最佳融合方式下的Kalman滤波方案,实现多传感器信息融合。     

融合机床精度与工艺参数的铣削误差预测模型

为弥补现有五轴联动数控铣床加工飞机结构件的加工精度评估系统的不足,提出利用机床精度检测数据和零件特征及其工艺参数来构建评估指标体系,基于BP神经网络建立了飞机结构件加工误差预测模型。通过完成训练的网络权值分布,计算出各输入指标对最后评估结果的影响,并通过实例分析检验了模型的可靠性。结果表明,经BP神经网络模型训练得到的结果和样本零件的三坐标测量机测量数据基本吻合,选取的评价指标具有有效性。该评估模型能够有效地融合机床精度检测数据和零件特征及其加工工艺参数,对飞机结构件的铣削加工误差进行预测。     

民用飞机健康诊断大数据应用研究

该文对面向飞机健康诊断的几种大数据技术进行了综述。并行聚类分析方法可以抽取飞机维护系统并行计算机的基本特征,形成飞机各系统历史数据的抽象计算模型;而针对全机状态监控参数中如何从大量飞机参数中挖掘出有价值的信息问题,参数场域挖掘技术发挥了很大的作用;然而在实际应用过程中,经常会遇到多种复杂的故障,这些故障通常具有复杂的非线性关系,而要确定这些非线性相关规则,需要依托大数据技术确定相关的关系;而对于由某一部件失效形成飞机级联故障的链式效应,可利用可视化数据挖掘技术,描述故障数据,结合人类视觉感知能力,加强数据结果处理。