涡扇发动机部件效率变化对共同工作的影响分析

以大涵道比涡扇发动机为研究对象,分析了风扇增压级、高压压气机、高压涡轮、低压涡轮和燃烧室部件效率对涡扇发动机共同工作的影响。不同部件效率变化,不同的控制规律对部件的共同工作影响不同,有些参数变化方向相反。     

涡扇发动机部件效率变化对共同工作的影响分析

以大涵道比涡扇发动机为研究对象,分析了风扇增压级、高压压气机、高压涡轮、低压涡轮和燃烧室部件效率对涡扇发动机共同工作的影响。不同部件效率变化,不同的控制规律对部件的共同工作影响不同,有些参数变化方向相反。     

国产元器件高可靠装联常见问题及其启示北大核心CSCD

针对航天高可靠、长寿命电子产品用国产元器件,通过近年元器件国产化的应用实践,从电子装联的角度,对元器件国产化过程中的常见共性问题进行了分析和总结,并浅谈了元器件国产化过程中这些问题对我们的启示及后续应注意的问题及相关建议。     

飞控中心仿真系统的分布式构件化设计

简述航天飞控中心仿真系统的体系结构，简要讨论分布式体系结构和基于构件的软件设计开发，在此基础上进行飞控中心仿真系统的分布式构件化设计，给出航天飞控中心仿真系统基于ABC的CBSD过程。     

On the application of Exploratory Data Analysis for characterization of space weather data sets

This paper presents an overview of the mathematical foundations for techniques in Exploratory Data Analysis (EDA) for the purpose of investigating the relationships among the numerous variables in large sets of multivariate space weather data. Specifically, we cover techniques in Principal Components Analysis (PCA) and Common Factor Analysis (CFA). These techniques are illustrated using space weather activity indices collected during the year 2002 and the corresponding noon-time hmF2 data from the International Reference Ionosphere (IRI). A CFA is used to categorize the activity indices, and a PCA is used to derive two macro-indices of activity to ascertain the strength of solar and geomagnetic activity. These macro-indices are then used to compare and contrast IRI’s noon-time hmF2 values at six different geographic stations. It was found that the correlation between hmF2 and the macro-indices more accurately represented the variation of this correlation with latitude found in previous studies than if we used an isolated conventional index, such as SSN and AE. We also found that the daily maximum value of the Polar Cap Index was dependent on both solar and geomagnetic activity, but the closely-related cross-Polar Cap Potential was solely associated with elevated levels of geomagnetic activity, which is a unique result compared to previous studies. We argue that the discrepancy can be explained by the difference in experiment designs between the two studies. This paper demonstrates the usefulness of EDA in space weather studies of large multivariate data sets.     

液氢预冷吸气式发动机建模与循环特性分析

为研究预冷发动机的循环特性,提出了一种结构简单、部件匹配难度低的液氢预冷吸气式发动机构型,分析了其热力循环过程,比较了与预冷膨胀式空气涡轮冲压发动机(ATREX)在循环方式上的异同.基于部件法建模,提出了一种通用的自定义部件计算顺序的方法,解决了加热器部件冷热两端的先后计算问题,发展了整机性能计算模型,计算并分析了关键...     

基于装配特征的组合件快速装配技术研究

提出了一种新的组合件装配设计思路:通过组合件信息模型的设计和对组合件定位信息的分析,在装配组合件过程中由程序自动生成装配基体上装配特征。实现了组合件的快速装配,并成功应用在某企业的复合材料构件工装快速设计系统中。     

民用飞机材料/标准件国产化现状分析和质量控制方法

综合能力评估是确保潜在供应商能够提供质量一致和可靠的国产材料/标准件的前提,是打造我国民用飞机材料/标准件的精品工程,是实现民机产业国产化的重要一步。通过包括工程、质量适航和特种工艺三部分的综合能力评估主要是针对潜在供应商提供的材料/标准件的产品,在其通过产品合格鉴定试验后,对其工程能力、质量和适航管理能力以及特种工艺控制能力进行现场检查和评估,提出改进建议,通过持续改进使其产品列入民用飞机研制的合格产品目录(QPL,Qualified Product List)。     

位次加权复合评价模型的构想

在多指标体系评价方法的研究中，不同研究者根据自身数据资料、时间等有限条件，选择或主观赋权评价或客观评价，但仅仅采用一种方法进行评价，结果很难令人满意。为了解决这一问题，提出了结合国内外学术界盛行的以主观赋权来进行评价的层次分析法（AHP）和以客观赋权来进行评价的主成分分析法（PCA）两种方法，通过位次进行最终评价的加权评价模型，命名为“位次加权复合评价模型”。该模型是两种基本方法的组合，能达到优势互补的目的，全面、准确地做出评价。     

物理启发的深度学习模型及其在热端部件散热中的应用

热端部件散热是众多空天设备的关键技术。表面温度分布是散热设计中用到的重要信息,常规的解析建模手段和机器学习方法均无法有效地表达此类高维信息。近年来兴起的图像深度学习算法是解决表面温度信息预测的有效手段。然而,现有的基于大数据的深度学习方法往往对于物理数据和小样本数据不适用,体现为泛化精度差、数据兼容性差、可解释性差。因此,有必要结合传热的先验知识发展物理启发的新型深度学习算法,以增强高自由度、高复杂度散热对象上的设计能力。本文基于卷积算子和有限差分求解方式的类比关系,提出了一种物理启发式的循环卷积神经网络。以横向出流的冲击冷却为例,开展了变计算域大小、变工况、变尺寸的批量数值模拟,获取了冲击冷却关键特征的小样本图像数据。进一步通过神经网络的训练,构建了多参数、大范围内有较好拟合能力的温度、传热系数、压力代理模型。研究结果表明,本文提出的物理启发神经网络模型,对于计算域大小没有限制,可以统一表达不同空间范围内获取的物理数据的共性规律。模型的各类超参设定均具有明确的物理意义,且与经典的微分方程求解理论有一定的类比关系,增强了神经网络调参的方向性。通过传热物理规律与黑箱模型的融合,本文实现了小样本多参数物理数据的共性建模。该方法可以迅速重构热端部件的高维分布信息,可服务于热端部件的快速分析设计以及优化。