波纹度故障下低压转子系统的非线性动力学研究

针对转子系统存在滚动轴承波纹度故障的问题,以某船用燃气轮机低压转子系统为研究对象,建立了轴承波纹度故障下的双跨三支承滚动轴承转子系统的动力学模型,并采用龙格库塔法对该系统的运动微分方程进行数值求解,研究了波纹度最大幅值和波纹度个数对系统的非线性动力学特性影响规律。结果表明:随着波纹度最大幅值的变化,系统逐渐进行周期四、周期二、一个混沌域和拟周期运动;当波纹度个数远小于或远大于滚动体个数时,系统进行单周期运动,当波纹度个数接近滚动体个数时,系统进行拟周期运动,特别是当波纹度个数是滚动体个数的整数倍时,系统的非线性动力学特性变得十分复杂。研究结果可以为滚动轴承的故障诊断提供一定的理论依据,降低轴承波纹度对低压转子系统非线性动力学特性的不良影响。     

【邀请论文】军队审计应用区块链技术面临的机遇、挑战及推进策略

区块链技术是一种融数据库技术、计算机科学、网络技术、数学及密码学等为一体的现代信息技术,是未来信息化发展的核心技术之一,具有去中心化、公开透明、不易篡改及开源共治等特点。军队审计要坚定不移地贯彻科技强审战略,加强审计信息化建设,将大数据、区块链等现代信息技术与审计业务深度融合,大力推行在线审计、联网审计,促进审计力向保障力和战斗力聚焦。本文在系统阐述区块链技术给军队审计在控制审计风险、提高工作效率、实现审计全覆盖等方面带来机遇的同时,分析了可能面临的应用意识不足、应用经验不足、应用安全存在隐患、应用法规缺乏等挑战,在此基础上提出了区块链技术应用的推进策略,以期更好地推动军队审计信息化的进程。     

四支板超声速引射器性能特性试验

对二维喷管构型的四支板超声速引射器进行冷流试验,分析启动、负载匹配方面的性能特性。试验结果表明:启动特性方面,四支板超声速引射系统的盲腔压力低于3 kPa,引射器入口腔压的迟滞压力比启动压力低15.9%。负载匹配特性方面,四支板引射器在小引射系数、大增压比状态下具有十分明显的优势,当引射系数为0.04时,增压比为11.21;当引射系数为0.10时,增压比为7.0。因此,二维喷管构型的多支板超声速引射器具有良好的启动、负载匹配性能,工程应用潜力较大。     

电磁发射用脉冲电抗器应力分析及结构设计

基于对电磁力以及热应力的解析计算公式的推导,运用ANSYS有限元仿真软件对固定电抗器顶底端面情况下的铜箔进行电磁-温度-结构耦合分析,分别得出热应力及所受总应力与应变的分布情况。进一步对电抗器的结构进行优化,综合考虑其结构强度要求与连发温度要求,确定电抗器的最优设计结构,最终通过试验验证出仿真与设计方案真实可信。     

高超声速伸缩翼变形飞行器轨迹多目标优化

针对高超声速条件下变形技术的应用模式,对具有伸缩翼的组合式飞行器滑翔弹道进行了多目标优化研究。介绍了伸缩翼的变形模式,给出了不同变形状态下的气动特性;建立了三自由度滑翔轨迹动力学模型和伸缩翼前缘热流计算模型;采用MOEA/D多目标优化算法,以变形条件和飞行攻角为设计变量、以最大射程和最小翼前缘总吸热量为目标函数,进行了多目标优化计算。优化结果表明,MOEA/D计算得到了相对均匀分布的Pareto最优解集,将伸缩翼外形与无变形外形相比,飞行器滑翔段射程得到了显著提高,同时伸缩翼前缘总吸热量有明显的降低。     

北斗卫星导航系统多进制LDPC编码性能评估

考虑到卫星导航系统传输距离远、落地信号功率低,导航接收机在复杂遮挡环境下可能受到干扰不能正常解调电文,导航电文设计中一般采用纠错编码获取编码增益来提升恶劣环境下的解调性能。随着技术水平的提高,各大系统在现代化升级过程中越来越多地采用性能更优的纠错编码,北斗全球系统现代化信号导航电文将采用多进制LDPC编码。在研究多进制LDPC编译码原理基础上,首次对北斗采用的64进制LDPC进行了软件仿真和硬件实现,对北斗卫星导航系统多进制LDPC编译码性能和实现复杂度进行了仿真分析和试验平台测试,结果表明,多进制LDPC编码方案具有较高的编码增益,相对二进制LDPC有0.4~0.8 dB的优势,对于恶劣环境下的解调性能具有较大改善,该研究可为北斗现代化信号接收终端研发提供参考。     

装备剩余寿命预测平行仿真中模型动态演化方法

装备平行仿真中的一个重要概念是实时数据驱动的模型动态演化,但是至今仍缺乏具体应用领域的实现方法。以带未知离散冲击的混合退化装备剩余寿命预测为背景,以多态Wiener状态空间模型为演化对象,提出一种装备平行仿真中模型动态演化方法,包括基于交互多模型强跟踪滤波的模型软切换和基于期望最大化算法的模型参数在线估计,并实现了基于平行仿真的装备剩余寿命实时预测。利用某轴承退化数据进行实例研究,结果表明该方法能有效提高仿真逼真度,剩余寿命预测的准确度较高、不确定性较小,具有较高工程应用价值。     

Energy‐efficient scheduling for sustainable manufacturing systems with renewable energy resources

Environmentally friendly energy resources open a new opportunity to tackle the problem of energy security and climate change arising from wide use of fossil fuels. This paper focuses on optimizing the allocation of the energy generated by the renewable energy system to minimize the total electricity cost for sustainable manufacturing systems under time‐of‐use tariff by clipping the peak demand. A rolling horizon approach is adopted to handle the uncertainty caused by the weather change. A nonlinear mathematical programming model is established for each decision epoch based on the predicted energy generation and the probability distribution of power demand in the manufacturing plant. The objective function of the model is shown to be convex, Lipchitz‐continuous, and subdifferentiable. A generalized benders decomposition method based on the primal‐dual subgradient descent algorithm is proposed to solve the model. A series of numerical experiments is conducted to show the effectiveness of the solution approach and the significant benefits of using the renewable energy resources.