磁悬浮列车系统轨道动力学分析与试验研究

本文建立了磁悬浮列车系统轨道动力学方程组,讨论了轨道结构参数对弹性轨变形、极限速度及模态的影响,并结合KDⅢ车的试验结果作出分析。     

模态试验中非线性检测的一种方法及应用

本文利用振动信号实部与虚部之间Ｈｉｌｂｅｒｔ关系的原理,发展了它在模态试验中非线性检测技术。针对工程结构的特性采用了快速算法和修正技术,通过火箭风罩证明了它的实用性     

一种锥比率数据包络分析模型及有关结论

本文研究一种锥比率数据包络分析模型,它既能反映各项输入或输出的相对重要性和对某些决策单元的偏好,又可单纯地评价决策单元间的相对技术有效性。本文着重讨论这一模型的DEA有效性与多目标规划非支配解的关系以及有效决策单元的存在性等问题,论证了有关结论。     

含气膜孔涡轮叶片寿命可靠性设计优化中的网格参数化方法

为了自动实现含气膜孔涡轮叶片寿命的可靠性设计优化,减少其有限元计算时间成本,提出了含气膜孔涡轮叶片的非结构局部网格参数化方法.该网格参数化方法将叶片划分为参数化区域和非参数化区域,分别设计非参数化区域的网格以及参数化区域的网格控制点,更新气膜孔的形状和位置后,保持非参数化区域的网格不变,重构参数化区域的网格.相比于结构...     

主元分析法和模糊积分的航空发动机气路状态监测

航空发动机是一个大系统,由于结构复杂、工作条件恶劣等因素影响,对其进行有效地健康状态监测成为航空领域长期难以解决的关键技术之一。为有效监测航空发动机健康状态,以航空发动机气路系统为例,提出一种基于主元分析和模糊积分的航空发动机状态监测方法。首先,利用主元分析法提取发动机状态样本集的主元,对样本数据进行降维,实现样本的最优压缩。其次,利用BP神经网络和Elman神经网络对发动机状态信息的特征向量进行初步状态监测。最后,利用模糊积分对采用两种神经网络的初步监测结果进行决策层融合,从而有效地实现对航空发动机气路系统的状态监测。通过某型真实航空发动机验证表明,所提出基于主元分析和模糊积分的状态监测方法,能有效提高监测的准确度,满足航空发动机状态监测的实时性要求,具有良好的工程应用价值。     

基于ADAMS和ANSYS的箭伞系统刚柔耦合仿真分析

为了更加准确模拟空中发射过程和提高其安全性,搭建了空中发射技术的联合仿真系统。首先在Solidworks中建立了运载火箭、载机、阻力伞以及伞绳的实体模型;然后将其导入有限元分析软件ANSYS中,对其进行有限元分析,得到模态中性模型;最后将柔性体代替刚性杆,利用ADAMS进行动力学仿真,实现了基于ADAMS与ANSYS的空投火箭联合仿真。仿真结果表明柔性体对空中发射运动精度和安全性的影响不容忽视。     

比例最小偏度单形UKF的RBF神经网络算法

为提高RBF神经网络的建模性能,提出一种基于改进无迹Kalman滤波(UKF)的RBF神经网络训练算法。在该算法中,首先将比例最小偏度单形Sigma点采样策略引入UT,以有效改进UKF,提升其计算效率,然后利用改进的UKF优化估计RBF神经网络的最优参数。仿真结果表明,改进的UKF比EKF具有更高的RBF神经网络模型训练精度,与传统UKF的模型精度大体相当,但速度更快,计算效率更高。     

基于博弈论和灰色关联分析的雷达抗干扰评估

首先,将基于博弈论的组合权重确定方法引入到雷达抗干扰评估指标的权重确定之中,克服了单一方法确定权重的片面性。然后,介绍了灰色关联分析,对确定指标权重后的雷达抗干扰能力进行了综合评估。最后,利用所建方法对国外7部雷达的抗干扰能力进行排序,验证了模型的正确性。     

基于渐消因子的双机协同机动目标定位

传统的双机协同组网目标定位模型中,滤波方法大多为交互式多模型算法。交互式多模型算法的缺陷为需要目标机动先验模型,且模型个数的选择难以同时满足工程上关于跟踪精度和算法复杂性的要求。通过引入渐消因子,实时自适应校正机动目标的状态估计偏差,有效降低了目标运动先验模型对滤波的影响,提高了系统的机动处理能力和模型的工程实用性。     

提取时间对硝基油漆稀料燃烧产物鉴定的影响

油漆稀料是一种常见的助燃剂,提取时间对其燃烧产物的鉴定会有一定的影响。选取了纯毛织品作为实验载体,以硝基油漆稀料为研究对象,对燃烧残留物及燃烧烟尘进行了系统的GC-MS分析,找出了纯样和加载油漆稀料后燃烧产物主要成分的变化规律,对样品中目标化合物的相对峰面积随燃烧产物提取时间的变化曲线进行了非线性数学分析,初步找出了样品燃烧产物的相对峰面积随硝基油漆稀料燃烧产物提取时间变化的规律,为合理选择物证的提取时间提出了建议。