巧用弥尔曼定理

通过一些解题实例，分析学生在运用弥尔曼定理解题的过程中易出现的问题，进而给出熟用、巧用定理以避免出错的口诀。     

一种特殊结构超静定杆系的新解法

文章针对各扦均联接基础的超静定平面汇交杆系的结构特点，提出一种以节点位移为未知变量，通过几何关系建立变形关系式，导出补充方程的新方法——节点位移法。     

多功能CAN节点电路的设计及其应用

介绍一种多功能CAN节点的电路结构及在工业中频感应加热设备控制现场总线中的应用。     

液压能源管路系统振动主动控制的理论研究

对飞机液压能源管路系统的振动问题进行了探讨.提出一种基于振动主动控制(VAC)技术对飞机液压能源管路系统进行消振的方法,在手段上采用压电/压电致伸技术,以压电陶瓷(PZT)作为作动器,具有驱动力大、响应频率高和体积小等优点;控制方法上采用参数寻优的控制策略,它能始终能根据外界干扰因素的变化来调整控制参数.经过理论分析和仿真验证,证明其具有良好的自适应性和鲁棒性,在变转速和变负载情况下始终能保持最佳的消振效果.     

“国际空间站”航天员2007年11月9日出舱准备为和谐号节点舱-2搬家

据《国际飞行》2007年11月7日报道，NASA已经在内部通告中承认，战神-1乘员运载火箭（CLV）的性能受到“重大威胁”，并且CLV第1级的初步设计评审已经拖后6个月。战神-1火箭第1级采用5段式发动机，它基于航天飞机的4段可重复使用的固体火箭发动机（RSRM）建造。最初并未试图对RSRM进行大幅修改，但至2006年12月，对发动机的绝缘泡沫、喷管直径、     

基于改进准则法的复合壳阻尼结构拓扑减振动力学优化

针对复合壳阻尼结构的拓扑减振优化问题，以约束阻尼层的有限单元为设计变量，采用体积比、模态频率和振型为优化约束条件，构建以多模态权重系数的结构模态损耗因子数值关系为优化目标函数的拓扑减振优化模型。为了拓展优化目标灵敏度具有不局限于某一变密度法插值模型的形式，推导了数值表达式的一般函数式。动力学优化中优化目标灵敏度正、负数集共存，使得非凸性的目标函数设计变量出现负值或优化函数寻优于局部极值点。为此，推导出复合壳阻尼结构的全域灵敏度改进优化准则法迭代格，以确保每次迭代域均为全域设计变量集。结合有限单元法编程实现了复合壳阻尼结构改进准则法，并对复合壳结构进行拓扑减振优化分析。结果表明：在敷设体积减为全覆盖的50%时，复合壳结构的模态损耗因子增减偏差为10%，具有提升减振的轻量化设计目的；各阶目标函数和拓扑构型所需的迭代次数少，中间密度区域较小，多阶优于单阶模态优化函数，易于获得全域寻优的有效减振。     

基于Fibonacci搜索方法的航空发动机性能寻优

介绍了Fibonacci搜索方法应用于发动机性能优化中的原理,建立带两个出口面积、气流马赫数可变的引射器的涡喷发动机的总体性能计算模型,应用Fibonacci搜索方法在优化参数区间内对该发动机进行了最大推力、最低油耗、最低涡轮前温度模式的寻优.举例说明了Fibonacci搜索方法应用的具体过程.给出了不同高度、马赫数下的寻优结果.结果表明:最优目标性能满足的约束边界与飞行高度、马赫数密切相关.不同的飞行高度、马赫数对应了不同的最优控制策略.但不论飞行任务如何,根据该方法进行的优化控制所获得的目标性能是最佳的.该优化方法不仅适用于该类涡喷发动机,也为其他类型航空发动机的优化控制打下一定的基础.      

基于遗传算法-序列二次规划的涡扇发动机最低油耗性能寻优控制

航空发动机性能寻优控制可充分挖掘发动机潜力,大幅提升发动机性能。燃油消耗率是发动机的一项重要技术指标,对燃油消耗率进行优化,其经济意义及作战效能十分明显。针对飞机巡航状态下发动机节油特性进行研究,在保证航空发动机推力不变及安全工作(如保证发动机不超温、不超转、不喘振等)的前提下,使燃油消耗率最小。以所建立的双转子混合排气加力式涡扇发动机非线性数学模型为研究对象,提出了一种基于遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化算法,该优化算法充分发挥了遗传算法和序列二次规划算法的优势,同时在一定程度上克服了两者的缺点,利用Matlab对该优化算法进行了仿真分析。在随机选取的10个飞行状态点对航空发动机最低油耗模式性能寻优控制进行研究后发现:基于GA-SQP混合算法的优化控制可平均降低油耗3.61%(采用基于遗传算法的优化控制则为3.68%),基于GA-SQP混合算法的优化控制的平均耗时为基于遗传算法的优化控制的23.4%。仿真结果表明,基于GA-SQP混合算法的优化控制无需人为设置初始解,不仅能达到与基于遗传算法的优化控制基本相同的优化控制效果,同时还可大幅降低计算量,提高了计算效率。     

基于TOPSIS融合法的航路网关键节点识别及抗毁性研究

基于我国航路网数据对航路网关键节点识别及抗毁性进行了研究。首先,通过TOPSIS方法将局部信息(度)、全局信息(改航可达性)和业务量信息(流量强度)3项指标进行融合,形成多属性指标综合表征节点重要性。然后,开展了实例仿真,对网络进行连续打击以验证识别结果,其中延续使用改航可达性这一新算法来表征全局信息。研究结果表明：基于多属性决策的关键节点主要集中在京沪、京广、京昆、沪广、广贵线上;多属性指标相比于单一指标,在少数节点失效时更能高效地摧毁网络。研究结果可为空管流量管理和航空公司运力调配提供决策支持。