基于粒子群算法的可重复使用液体火箭发动机减损优化问题研究

针对可重复使用液体火箭发动机起动过程，研究了系统控制输入序列的变化对以涡轮叶片为代表的关键部件累积损伤的影响。在系统性能变化不大前提下，为使瞬间动态过程中涡轮叶片损伤累积较小。从而提高可重复使用发动机工作寿命和使用次数，将系统性能函数和涡轮叶片累积损伤量设为目标函数，应用粒子群算法对系统控制输入序列进行优化设计。仿真结果表明：1）在系统性能函数值相同情况下，控制输入序列引起的涡轮叶片累积损伤大不相同；2）选择优化后的控制输入序列能够实现发动机高性能条件下，降低涡轮叶片累积损伤的目的。     

甘肃天水地区降水量对气温的影响研究

以甘肃天水地区实测资料为基础,应用最小二乘法原理拟合出该地区气温与降水量之间的函数关系式,其相关系数约为0.96,为以后该地区气温的预测提供理论基础。     

基于ANSYS管道流体-热耦合数值模拟分析

应用大型通用有限元软件ANSYS,建立二维管道流体-热耦合模型,模拟管道水流在外界气温热对流的影响下,管道内水流温度和管壁切应力的变化规律,为以后的工程应用提供理论参考。     

发动机初级工况对冷却夹套隔片损伤影响分析

针对可重复使用液体火箭发动机推力室冷却夹套隔片的损伤问题,为确保发动机的工作寿命,对建立了冷却夹套隔片的夹芯梁结构模型、粘塑性模型和细化损伤模型,发动机起动过程中初级工况给冷却夹套隔片损伤发展的影响进行了仿真计算。结果表明:初级工况过高,压力等性能参数振荡明显,振幅也较大,但引起的冷却夹套隔片损伤较小;初级工况选择过低,引起的冷却夹套隔片损伤较大,且压力等性能参数振荡也比较明显,但振幅较小。通过对比分析给出了用于发动机起动的合适初级工况,采用此工况使发动机起动过程中引起的损伤较小,而且压力等性能参数的振荡也较小。     

雷达数字电路板故障测试技术分析

近年来,随着我国经济的迅猛发展,科技水平显著提升,各类型先进电子设备在现代化雷达中获得较为广泛的应用,其复杂程度日趋加大,使得雷达设备的日常运行使用以及保障维护工作均面临着严峻挑战。由于各种各样大规模集成电路以及计算机设备的普及应用,为保障雷达设备可靠稳定性,使其具备有一定完好性能,则需做好相应的故障测试诊断工作。在此,本文将针对雷达数字电路板故障测试技术进行简要探讨。     

机器学习在故障检测与诊断领域应用综述

机器学习已经成为当前技术发展热点,由于机器学习具有快速处理大量数据、分析提取有效信息等优点,因此在故障检测与诊断技术中受到了越来越多的关注;文章系统介绍了机器学习和故障检测与诊断的概念、分类,深入了解了基于PCA和随机森林的故障检测方法和国内研究现状,以及基于决策树、支持向量机以及神经网络的故障诊断方法和国内外研究现状,其中重点介绍了卷积神经网络和递归神经网络的应用,并对机器学习算法在故障检测与诊断应用前景进行了展望,大数据时代下,机器学习在故障检测和诊断领域有着绝对优势。