A progressive approach to predict shot peening process parameters for forming integral panel of Al7050-T7451

In this paper, a progressive approach to predict the multiple shot peening process parameters for complex integral panel is proposed. Firstly, the invariable parameters in the forming process including shot size, mass flow, peening distance and peening angle are determined according to the empirical and machine type. Then, the optimal value of air pressure for the whole shot peening is selected by the experimental data. Finally, the feeding speed for every shot peening path is predicted by regression equation. The integral panel part with thickness from 2 mm to 5 mm and curvature radius from 3200 mm to 16000 mm is taken as a research object, and four experiments are conducted. In order to design specimens for acquiring the forming data, one experiment is conducted to compare the curvature radius of the plate and stringer-structural specimens, which were peened along the middle of the two stringers. The most striking finding of this experiment is that the outer shape error range is below 3.9%, so the plate specimens can be used in predicting feeding speed of the integral panel. The second experiment is performed and results show that when the coverage reaches the limit of 80%, the minimum feeding speed is 50 mm/s. By this feeding speed, the forming curvature radius of the specimens with different thickness from the third experiment is measured and compared with the research object, and the optimal air pressure is 0.15 MPa. Then, the plate specimens with thickness from 2 mm to 5 mm are peened in the fourth experiment, and the measured curvature radius data are used to calculate the feeding speed of different shot peening path by regressive analysis method. The algorithm is validated by forming a test part and the average deviation is 0.496 mm. It is shown that the approach can realize the forming of the integral panel precisely.     

基于梯度提升决策树的量子科学实验卫星光学实验预测

量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验，地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值，并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定，可扩展性较差.针对以上问题，提出一种基于机器学习的光学实验判别方法，将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题，构建分类模型，利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练，并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明，本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下，判别准确率达到99%，可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性，可应用于卫星在轨运行的其他监测任务.      

一种新型标准测力仪

介绍了一种新型标准测力仪，其弹性体设计为空心圆柱，应变的测量采用光栅传感器取代传统的百分表，测量力位以数字显示。     

拉格朗日中值定理的一个新证法

本文给出了利用坐标旋转法证明拉格朗日中值定理的一种新方法。即从罗尔定理出发，采用坐标旋转法及隐函数、复合函数求导法则，证明拉格朗日中值定理，由于该证明方法从直观的几何意义入手，因此，其证明过程更加清晰、易懂。     

错位与缺失

性权利是人类自然权利和社会权利的集合体,大学生拥有性权利是无可辩驳的事实。分析部分大学生漠视性隐私权、性教育权,只关注性自由权、性快乐权和自主选择权的原因,会发现其性价值观的错位和义务观的缺失是主要根源,加之媒体的不当报道也起到了推波助澜的作用。这样的现实要求我们必须加强大学生性权利的伦理教育以及性权利与性义务的对等教育。     

基于高频导纳原理的液位传感器

介绍一种新型液位传感器。分析传统电容液位传感器在实用中的局限性,提出一种防挂料原理,变传统的单纯测量探头电容变化为测量在液位变化下探头的复阻抗的变化,并利用同步整流技术,抵消导电介质挂料造成的虚假信号。设计上,通过合理选取有关参数,避免了信号变换器和探头分置时分布电容的影响,使传感器可以用在高温介质测量场合。     

喷管内型面烧蚀对发动机能量的影响

根据同一推进剂不同结构的两种型号发动机的试验结果，分析了喷管内型面烧蚀对发动机能量影响，提出了在两种烧蚀率相差较大的材料之间镶嵌一种烧蚀率适中的材料，可减少喷管内型面的烧蚀，提高喷管推力效率。     

线性多变量系统闭环特征结构的最优配置

本文利用特征结构配置法所揭示的线性多变量反馈控制系统闭环特征值和特征向量的配置自由度,求解具有二次型性能指标的控制系统设计问题,使得闭环系统在具有任意给定的希望特征值集合条件下,性能指标达到极小。文中建立了最优二次型性能指标与闭环特征结构的关系,提出了逐个优化特征向量的算法,这一算法概念直观并具有较高的运算效率,可以推广到一般的特征结构优化问题。     

固体火箭冲压发动机地面试验装置及测控系统

介绍了固体火箭冲压发动机地面实验装置及测控系统组成，功能、技术指标和可以开展的研究工作。     

自适应控制方法的直接命中目标本体的平行接近制导律

本文在最少量测条件下采用视线角速度ｑ趋于零的指标函数和低阶等效辨识模型与快速自适应控制方法实现了战术导弹的平行接近制导律。这种最优制导律可以实现直接命中目标本体，实现一弹多用，可以用于反导弹的控制。能使制导装置简化并使其尺寸和重量减小，算法简单易于工程使用。经过大量数学和半实物仿真试验表明，上述成果可应用于实际工程当中。