以太网在新支线飞机试飞测试中的应用

介绍了传统的飞行试验机栽测试技术和以太网在新支线飞机试飞测试中的应用,论述了机载实时监控系统的网络拓扑结构和协议设计的思路,最后简要说明了系统测试和应用情况.     

新支线飞机ARJ21电气系统试验综合测控系统

采用基于PXI总线的虚拟仪器技术和以太网分布式测试技术,设计了新支线飞机ARJ21供电特性综合测控系统.采用Datasoeket、VI ServeT及Remote Panel技术实现基于以太网的采样数据的实时交换;通过同步采样和时间同步系统实现分布式采样数据的同步记录,为分析试验数据的相关性提供了便利.实际运行表明系统大大地提高了系统试验的效率.     

新支线飞机电网试验负载管理系统的设计与实现

新支线飞机电网试验负载管理系统是根据新支线飞机地面电网试验的要求而研制的专用设备,不仅能够进行负载自动分配和闭环反馈,而且实现了网络化的远程监测和控制;提出了系统的实现方案,介绍了系统的硬件结构,详细阐述了在LabVIEW开发环境下利用Data Socket技术实现系统网络通信,并给出了基于双机通信的握手信号的设计,最后结合整个系统需求完成了系统软件的编写;现该系统已交付使用,通过实际应用,证明系统可靠性和稳定性高,实时性好,应用范围广泛。     

飞机机翼垂尾壁板制孔系统孔位自动校正方法

飞机机翼垂尾壁板制孔系统孔位容易受到随机波动干扰产生误差,提出基于电控机械式误差调节的飞机机翼垂尾壁板制孔系统孔位自动校正方法,构建飞机机翼垂尾壁板制孔系统孔位校正的执行机构控制模型,采用位移传感器进行垂尾壁板制孔系统孔位的误差偏移测量,在执行机构中进行误差的自适应调节和输出稳定性控制,结合迭代学习控制方法进行飞机机翼垂尾壁板制孔系统孔位自动校正过程中的误差偏移修正,采用电控式的机械误差调节方法,实现机翼垂尾壁板制孔系统孔位自动校正优化。仿真结果表明,采用该方法进行机翼垂尾壁板制孔系统孔位校正的自动性较好,误差修正能力极强,提高了飞机机翼垂尾壁板制孔系统孔位主动调节和误差自适应修正性能。     

制酸工艺二氧化硫风机控制系统的改进研究

简介了株冶锌I硫酸SO2风机控制的运行情况和存在的问题,重点分析了风机控制故障发生的原因及其改进方案,实施后取得了明显的效果,这对于同类大型关键设备的控制完善有着一定的借鉴意义。     

飞机外露物隐身改进设计研究

外露物在一定程度上影响飞机隐身性能,而外露物的共形设计会增加成本。针对低成本准隐身飞机,本文探讨了一种外露物的隐身改进设计,主要采取优化外形,涂敷吸波材料、提升加工工艺等措施实现低成本飞机RCS值的缩减。经过隐身仿真、隐身测试等手段,获取了外露物在不同频点、不同极化下的RCS值,并通过仿真、测试数据对比验证采取隐身改进措施的有效性,并为其它外露物隐身设计提供了设计依据和手段。     

飞机防滑刹车模糊控制器的改进研究

采用模糊控制理论对飞机自动防滑刹车控制系统进行了深入的分析研究,利用Matlab模糊控制工具箱及Simulink对刹车控制系统进行了仿真,并应用自调整函数算法对模糊控制的参数进行优化。结果表明,该方法达到较好的刹车控制效果,大大地提高飞机防滑刹车效率。     

倾转翼飞机过渡段定高飞行控制研究

针对倾转翼飞机过渡段控制存在的时变、欠驱动、强耦合等非线性特点,采用滑模控制来对其进行控制,然后在此基础上引入RBF神经网络,利用其非线性映射能力有效解决了滑模控制中存在的误差问题,进一步改善了系统的动态性能。研究表明,采用基于RBF神经网络的滑模控制方法,可有效提高倾转翼飞机过渡段定高飞行的控制精度,同时也证明了在处理时变、欠驱动、强耦合的非线性系统时,滑模控制与神经网络结合具有其独特的优势。     

基于改进遗传BP网络的飞机故障诊断研究

故障诊断对于事故后快速恢复具有重要意义.针对飞机系统的故障诊断研究,本文提出一种基于改进遗传算法优化的BP神经网络智能诊断技术.采用基于实数编码的遗传算法优化神经网路的权值和阀值,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,并通过Matlab仿真.用实例验证了经过优化的BP神经网络的训练步数得到大大减少,准确性有所提高,泛化能力也得到提升,增强了网络的学习能力,具有一定的实用性.     

大深径比深孔加工工艺研究

本文以某喷嘴类零件的深孔加工为例,论述了该零件深孔加工工艺的设计思想,并详细论述了利用枪钻在车铣复合加工中心上,通过预钻孔的加工和枪钻加工方案的合理选择,加工出合格深孔的工艺方案。什么叫深孔?深孔是指孔深与孔径比L/d≥5的孔,深孔加工是机械加工中的一道难题,尤其是大深径比的深孔加工,难点在于刀具细长,刚性差、强度低,易引起刀具偏斜,且散热困难,排屑不易,经常产生直径变大、出现锥形或孔偏斜等现象,从而达不到质量要求。本文介绍的航空发动机某喷嘴类     

空间角度的高精度斜孔加工工艺研究

某复杂回转体组件,在PCrNi3MoVA为基体材质的6个棱柱面上,镶嵌了6个直径为Φ18mm,高度为14mm的TaW10(钽钨合金)材质圆柱体.     

基于改进混沌神经网络的飞机舵面故障预测研究

结合混沌序列的相空间重构理论和BP神经网络预测理论,构建了一个基于时间序列预测的混沌神经网络模型;考虑基本BP神经网络采用的梯度学习算法收敛速度较慢的缺点,文章利用改进的Levenberg-Marquart(L-M)优化学习算法对网络进行训练;最后对一组飞机舵面卡死故障数据进行仿真实验,结果表明该模型不仅提高了预测精度,而且网络收敛速度也得到明显的改善,有效避免神经网络局部极小问题,可以较好地对飞机舵面卡死故障进行预测.     

基于改进扩展关联模型的飞机组件测试性研究

多信号流图模型是一种简单而有效的系统建模方法,已广泛地应用于测试性分析和故障诊断领域;为了减少飞机维修过程中组件的不必要更换,提高维修效率,对多信号流图模型的建模方法进行研究,以飞机音频管理组件(AMU)为例,建立多信号流图模型,构建故障一测试关联矩阵和故障一故障关联矩阵;为与实际出现的组件故障信息相匹配,对故障一故障矩阵进行改进,构建了实际故障信息一故障关联矩阵,对组件模型进行测试性分析;由实际维修经验可知,该信号模型可快速地定位故障,给出相应的维修措施,减少通常维修中采取的不必要措施,降低了人为因素的影响,大大地缩短了维修时间.     

基于改进YOLOv8的遥感图像飞机目标检测研究

为解决遥感图像飞机目标检测时易出现检测精度低与漏检误检等问题,提出了一种基于YOLOv8算法的遥感图像飞机目标检测改进算法。首先,将坐标注意力机制模块嵌入卷积模块中,使其能提取复杂背景下的飞机小目标;然后,优化了检测头,去除了大的目标检测头,在提升小目标检测能力的同时减少算法的计算量;最后,使用WIoU作为改进的损失函数,以提高检测精度。实验表明,改进的YOLOv8算法能够有效提高飞机检测精度,可适用于遥感图像的飞机目标检测。     

改进LDS＿YOLO网络的遥感飞机检测算法研究

为解决遥感飞机检测算法网络计算复杂、检测精度低的问题,以主流网络 YOLOv4为基础,从提高精度和简化模型两个方面进行改进研究,提出一种轻量级多尺度监督网络 LDS＿YOLO(light dense supervision YOLO)。针对遥感飞机目标细节信息提取不足的问题,改进三组多尺度融合预测层结构,在每一个支路第一次上采样前的四个卷积块之间设计密集连接方式,可以增强融合不同尺度飞机,丰富特征细节信息,提高预测准确率;针对目标特征关联度低的问题,引入一致性监督损失函数,通过监督分类网络辅助预测的同时提高检测精度;通过增加包含全局平均池化层、全连接层和特征映射层的轻量化模块,调整通道结构减少权重模型的特征冗余,降低网络参数量。在保证检测率的基础上将模型参数量降低为 3.6×10⁶,计算量为 77 MFLOPs,测试检测率比原始模型损失不到 2.3%,速度达到 17 frame/s;通过与主流检测算法进行对比,分析轻量化后算法模型的抗过拟合能力和鲁棒性,证明轻量化遥感飞机目标检测算法的有效性和可行性。     

改进YOLOv4在遥感飞机目标检测中的应用研究

针对遥感图像中飞机目标检测精度低、检测速度慢、背景复杂等问题,提出了一种基于深度学习的改进YOLOv4目标检测算法.改进YOLOv4的主干特征提取网络,保留高分辨率的特征层,去除了用于检测大目标的特征层,减少语义丢失.在卷积神经网络中使用DenseNet(密集连接网络)加强对飞机目标的特征提取,减少梯度消失问题.对数据...     

改进的Marquardt算法研究制膜液三元相图

在制膜液三元相图的计算研究中，非线性方程组解经常出现无意义解。为了避免该问题，本工作以Flory-Huggins理论为基础，推导出浊点线(binodal)方程和旋节线(spinodal)方程，先确定富相中聚合物体积分数为独立变量，然后应用更新雅可比矩阵及其逆的技巧，并应用本工作改进了的Marquardt算法，得出非线性方程组的有意义解。本工作还推导出成膜过程连续相组成迹线(pathline)方程。通过计算绘出了浊点线、旋节线和连续相组成迹线，并用于分析聚合物膜的成膜机理。     

基于改进YOLOv5的飞机舱门识别与定位方法研究

机场特种车辆的自动靠机是未来智慧机场发展的必然要求,实现自动靠机的关键是对飞机舱门进行准确识别与定位;针对于此问题,提出一种基于改进YOLOv5和单目视觉的舱门识别与定位方法,通过在模型中加入了一种轻量化的卷积注意力模块（CBAM,convolutional block attention module）,提高了算法对飞机舱门的特征提取能力;针对YOLOv5的重复特征提取问题,引入了空间金字塔池化结构（SPPCSPC,spatial pyramid pooling cross stage paritial connection）,并改进分组卷积组数为4,提高了算法的检测精度;通过获取候选框中角点的像素,利用空间几何关系,实现了对舱门准确的三维定位。实验结果表明,改进后的YOLOv5算法mAP达到96.5%,相比原有算法提升了5.6%。在舱门前方19 m和1 m处时,实时最大定位误差分别为0.15 m和0.01 m,能够满足特种车辆靠机完成后与舱门保持5-10 cm的安全距离要求。     

合成气制乙二醇粗产品提纯工艺的模拟研究

本文利用流程模拟软件Aspen Plus对合成气制乙二醇粗产品的提纯工艺进行研究,通过选用合适的热力学方法、分离模块和恰当的分离顺序等对合成气制乙二醇生产过程中产品的提纯工艺进行了模拟研究。运用Aspen中灵敏度分析工具分别对乙二醇分离过程中的脱甲醇塔、中杂塔、脱乙醇塔、脱丁二醇塔系和精制塔等进行模拟和优化,对与乙二醇形成共沸的组分1,2-丁二醇,文中对比了共沸精馏和萃取法两种分离方法,最终选择了分离效率高、能耗小的萃取方法。通过对各个塔的理论塔板数、进料位置以及回流比等参数的模拟确定了其最优操作条件。并基于这些最优操作条件和连续萃取的分离方法,对整个提纯工艺进行了模拟,得到了纯度较高的乙二醇产品和甲醇、1,2-丁二醇等副产品。论文的结果将为乙二醇的工业生产提供参考。