装备研制中面向再制造的材料设计及评价

探讨了装备设计研制阶段面向再制造的装备材料设计概念,提出了面向再制造的装备材料设计的5个影响因素,即材料服役寿命、材料可恢复性、材料经济性、材料环保性、材料可分离性,并对每个因素进行了分析。在此基础上,建立了基于专家评价法的材料再制造性评价模型,并进行了案例验证,为面向装备再制造的材料设计及选择提供了一种选择思路及评价手段。     

构件技术在指控软件设计中的应用研究

基于构件的指控软件开发是提高指控软件生产率和质量的一种有效途径,它也是解决现存软件危机的必由之路。结合指控软件开发过程,对基于构件技术的软件开发方式应用进行了研究。实践表明本方法有助于提高软件产品质量及维护效率、缩短更新周期、降低开发成本。     

基于MVC的分布式作战应用框架研究

MVC作为一种经典的软件模式,在界面程序设计和B/S系统中得到了广泛应用.随着分布式技术的发展,MVC的含义和用途变得更加广泛,不仅可以用于组件的构造,也可用于分布式程序的设计.针对MVC模式和分布式作战应用的特点进行了深入分析,提出了一种基于MVC的分布式作战应用框架,在保持传统C/S架构优势的同时,增强了系统的可扩展性,实现了业务流程和逻辑计算的有效分离,为大型C/S作战应用系统的开发提供了一个有效的架构解决方案.     

基于FC-AE-1553B通信协议的网络仿真

对于FC-AE-155B通信协议与光纤通道(FC)技术的应用进行了研究.针对航空电子设备的通信要求进行了独立的建模,验证了FC-AE-1553B协议在航电系统中的传输能力.实验搭建了对立的FC仲裁网络并按照FC-AE-1553B协议制定了包模型,建立了节点模型、链路模型.按照协议要求制作了进程模型设计了有限状态机.在OPNET仿真环境下对航电设备的FC网络进行了构建,测评了基于FC网络的FC-AE-1553通信协议的应用能力.     

高性能永磁交流伺服系统研究

重点介绍了永磁交流伺服系统的控制策略,位置检测和辨识、主电路和驱动技术等关键技术.在研究了其物理方程、转矩方程和等效电路的基础上,提出了永磁同步电机的数学模型.叙述了矢量控制的原理,构建了永磁同步电机交流伺服系统,并对上述电机模型,矢量控制方法及相关硬件设计进行了研究.     

纳米金刚石磨料磁流变抛光材料去除机理与工艺研究

理论分析与实验验证表明,纳米金刚石磨料磁流变抛光材料去除机理是塑性剪切去除.在KDMRF-1000F磁流变抛光机床上进行工艺实验,研究抛光轮与工件表面的间隙、抛光轮转速、磁场强度对峰值去除效率和表面粗糙度的影响.工艺实验表明,去除函数具有良好的稳定性和重复性,2.5h以内峰值去除效率稳定在±0.3%以内,体积去除效率稳定在±0.5%以内.直径202mm(有效口径95%)的HIP SiC平面镜采用子孔径拼接测量方法,经过磁流变粗抛(30h)和精抛(9h)后,面形误差PV值0.13μm,RMS值0.012μm,表面粗糙度RMS值2.439nm.     

基于矩阵运算的光学零件磁流变加工的驻留时间算法

提出了一种光学零件磁流变加工的驻留时间计算方法.该算法以矩阵运算为基础,首先确定工件上各个控制节点的高度余量,并将磁流变抛光模对各控制节点的材料去除能力体现到去除矩阵中,然后利用非负最小二乘法求解驻留时间向量.采用该算法在自行研制的磁流变抛光机床上进行抛光实验,经过2次迭代加工后,有效口径为145mm的球面镜P-V值达到40.5nm(约为λ/15),RMS值达到5nm(约为λ/125),表面粗糙度Ra值达到0.57nm.     

磁流变抛光螺旋扫描方式的算法与实现

研究基于螺旋扫描路径的光学镜面磁流变抛光的算法与实现.该算法将去除函数矩阵转化成驻留时间解算的线性方程组的系数矩阵,并利用其为稀疏矩阵的特点来进行快速迭代计算,然后将求得的驻留时间分配到螺旋扫描路径上以求得整个路径上速度变化,从而控制磁流变抛光机床直线轴和转轴作插补运动.利用该算法在自研的KDMRF-200磁流变抛光机床上对-K9玻璃平面镜进行了两次迭代加工,面形均方根误差由初始的0.128λ加工到0.022λ,验证了该算法的正确性和实用性.     

多目标跟踪器分配算法的设计和分析

为了解决武器平台多目标跟踪器分配问题,用数学表达式描述了问题和评价跟踪器分配方案的规则,分析了多目标跟踪器常用的几种分配算法的效率,包括穷举法、顺序法和全排列顺序法等几种算法.提出了一种新的基于综合分析的分配算法,算法利用上述问题描述和评价规则推导的结论简化了算法,对算法的空间复杂性和时间复杂性进行了分析,并对算法的正确性进行证明.     

小波包变换和支持向量机模拟电路故障诊断方法

为提高模拟电路故障诊断效率,将小波包变换和支持向量机结合起来,提出了一种完整的模拟电路故障快算检测和准确定位的方案.利用小波包变换对电路输出电压信号进行多层分解,提取各频带的能量作为故障特征,给出了具体的特征提取方法;利用支持向量机的多分类一对一方法,完成电路的故障定位,同时实现了小波函数的选择.在一模拟电路的故障仿真实验中,通过与BP,RBF和PNN等神经网络对比,结果显示该方法的诊断效率是很高的.