由于静电传感器阵列（ESA）安装位置及电极数目受到工作环境限制，导致航空发动机故障预测与健康管理（PHM）系统的线性独立测量信息数较少。针对此问题，提出了一种基于静电互相关（CC）灵敏度加权的气路碎片监测方法，在同一电极数目的条件下利用互相关聚焦原理有效增加了能够表征不同敏感区域的测量信息。在此基础上设计了8电极ESA，建立了不同电极对的互相关灵敏度分布，并以获取的16个相关速度值对其进行加权计算，计算结果反映了带电碎片的速度和位置信息。带式静电实验装置和颗粒落体实验装置的实验结果验证了所提方法的有效性，对单颗粒与多颗粒的监测结果和实际分布的平均相关系数分别达到了0.668与0.652，提高了PHM系统的监测信息量和稳定性。

针对大尺寸细长结构部件的加工需求，提出了一种新型五自由度混联机器人，并对机器人中新型大转角2T2R并联机构模块进行了研究分析。首先，应用螺旋理论计算出了2-UPS&（2-RPR）R并联机构的自由度，并应用修正的G-K公式进行了验证；其次，应用封闭矢量方程对机构进行了运动学分析，建立了运动学正反解模型，并计算出了雅可比矩阵；然后，利用机构的约束条件，绘制了机构的工作空间；然后，应用线速度各向同性指标和角速度各向同性指标对机构的灵巧性进行了分析；最后，通过给定轨迹进行运动学仿真。通过分析，验证了该机构的可行性和实用价值，为新型五自由度混联机器人的应用奠定了基础。

为评估飞机碳排放水平并验证适航性，对国际民用航空组织最新的碳排放认证程序进行了研究。以比航程（SAR）和基准几何因子（RGF）组成的综合指标碳当量值作为评估适航性的度量，根据飞机最大起飞重量（MTOM）值选取试飞测量点，并确定对应的飞机碳当量值限制线。提出了一种基于快速存储记录器（QAR）数据的飞机碳当量水平快速评估方法，利用新服役飞机的QAR数据，使用多参数支持向量机回归（SVR）方法分别建立燃油消耗率和飞行速度相对于推力的修正关系，通过飞机总重换算求解3个飞行测量点条件下的SAR值，并计算碳当量值。使用一架B777-200新飞机的QAR数据进行实例分析，计算结果显示，该机型碳当量值为1.598 7，超出限制线20.5%。提出的基于QAR数据的碳当量值计算方法可以用于飞机碳排放水平的快速评估。

随着深度学习在众多领域的成功应用与快速发展，将深度学习与传统的结构分析相融合已经成为了新的研究方向。在求解有限元单元刚度矩阵的具体问题上，研究了卷积神经网络在结构分析上的应用。以四边形平面应力单元为例，基于卷积神经网络，提出了一个求解有限元总体刚度矩阵的神经网络模型；同时分析了网络的学习效果与网络卷积核数目、训练样本数目之间的关系。计算实例表明，在一定范围内，网络的学习能力随着卷积核数目、训练样本数目的增加而不断提升。在现实应用时，可以根据具体的精度要求而设定相应的卷积神经网络。卷积神经网络训练完成后，单元刚度矩阵的计算具有实时性，且精度满足工程要求。

针对飞行器控制电路在生产制造过程中可能引入金属线头等微小多余物，从而留下短路等安全隐患的问题，提出了一种基于微粒碰撞噪声检测（PIND）的飞行器多余物材质识别方法。首先，利用短时自相关函数提取PIND信号的脉冲部分；然后，提取多种时频域统计特征，并与梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征结合起来；最后，训练多分类支持向量机模型实现材质分类。为验证所提方法的有效性，采集了3种不同材质多余物的PIND信号进行模型训练及测试，实验结果表明，所提方法材质识别准确率达98%，优于同类方法的相关结果。

小型菱形翼无人机起飞滑跑面临着简陋跑道条件带来的干扰和自身非线性因素影响的问题，现有控制方法对无人机起飞滑跑的滚转控制重视不足。针对该问题，以某型菱形翼无人机的起飞滑跑试验为切入点，分析了该布局无人机起飞滑跑面临的问题和菱形翼布局的特点，设计了一种基于反步控制方法的菱形翼无人机地面起飞滑跑控制器。所提控制方法充分考虑了起飞条件带来的干扰及无人机本身非线性因素的影响，对无人机起飞滑跑的航向和滚转进行了有效控制。仿真和无人机起飞滑跑结果表明了所提控制方法的有效性。

针对飞机燃油系统方案设计阶段截面连续变化的飞机油箱，提出了具有截面自适应性的燃油质量特性计算方法。首先根据飞行姿态和过载计算油面法向量，确定最低油面位置；然后根据等效燃油实体确定分割步长进行首次分割，并根据截面面积的变化情况，通过后续分割对误差进行补偿，直至分割精度达到预设精度阈值要求；最后对分割后的燃油实体进行燃油质量特性测量和计算。针对某型无人机燃油系统中多种不同类型的截面连续变化油箱进行仿真验证，表明该方法具有截面自适应性，且相比共轭梯度寻优算法，能够在保证计算精度的情况下，计算效率提升71.43%~92.31%，适用于飞机燃油系统方案设计阶段通过燃油质量特性计算快速准确地判断设计方案在重心方面的可行性。

翼身融合布局（BWB）客机的客舱布置方案在很大程度上决定了其气动外形，筛选出一种合理的客舱布置方案是BWB客机概念设计的一项重要任务。为了提高BWB客机客舱布置设计的效率，应用基于知识工程（KBE）的方法，将BWB客机客舱布置的知识和规范融入在客舱布置几何模型创建过程中，开发出了一个BWB客机客舱布置快速生成的原型系统。分别以300座和400座BWB客机为例，验证该原型系统的有效性。结果表明，只需输入客舱布置设计要求和主要参数，该原型系统即可自动地生成客舱布置方案。所开发的原型系统为BWB客机客舱设计提供了一种快速的途径。

以钇稳定二氧化锆（YSZ）火焰传感器为研究对象，利用马弗炉，在873~1 523 K的温度范围内，测量了YSZ火焰传感器对温度的静态响应，获得并分析了传感器的静态校准曲线与静态响应特性。结果表明，YSZ火焰传感器的线性度为12.88%，24 V激励电压下的平均灵敏度为10.02 mV/K，迟滞与重复性指标分别为2.13%和2.22%，传感器间的互换度为1.22%。采用Boltzmann函数能够较为准确地拟合YSZ火焰传感器的静态校准曲线，误差小于±3.5%。YSZ火焰传感器的非线性特征明显，精密度与互换性良好，灵敏度较高，总体性能良好。相较于火焰检测中常用的热电偶和离子火焰传感器，YSZ火焰传感器对火焰温度的响应信号更为稳健，能够有效提高火焰检测的准确度与可靠性。

为了数值求解二维Euler方程，以间断有限元方法作为空间离散、向后差分公式（BDF）作为时间离散。针对采用牛顿法求解源于隐式时间积分的非线性方程组，构造了相应的Jacobi矩阵，其具有阶数高、稀疏性强、数值非对称的特点。在每个时间步内，选择带预处理的广义极小残量（GMRES）方法求解线性方程组，预处理矩阵由不完全LU分解（ILU）方法构造。将矩阵带宽缩减技术应用于上述求解过程，无需额外的存储空间，就缩小了预处理矩阵与系数矩阵的差距，从而加快了GMRES方法的收敛、增大了可用的时间步长。通过求解典型的空气动力学问题，检验了该应用的有效性。

传统的气动力映射方法中，守恒型方法能保证总积分载荷的守恒，但计算复杂；非守恒型方法实现简单，能保证气动压力的分布，但不能保证总积分载荷的守恒。利用等式约束保证积分载荷相等，并基于非守恒型加入线性基的径向基函数（RPIM）构造最小二乘保持原气动压力的分布特征，将气动力等效传递问题转化为一个带等式约束的二次规划问题。通过在非守恒方法的基础上构造出新的守恒型方法，兼顾了2种方法的优点。对某一大展弦比机翼上表面的三维气动力等效映射至二维平板面元气动力的结果表明，所提方法在牺牲了一定气动压力分布精度的基础上，严格保证了总积分载荷的相等，同时也继承了非守恒插值方法的高效性。所提方法可用于各类复杂外部气动力数据的快速等效映射，以及其他学科类似的数据映射问题。

在复杂网络的分布式环境中，精准全面地采集海量用户在浏览网站过程中的行为数据和网站过程数据并高效存储是用户行为分析的前提和基础。为了解决数据类型的多样性和存储的差异性问题，提高数据的检索效率，为企业的个性化需求做用户行为的分析提供支持，设计了白盒模式的用户痕迹采集存储系统。用户访问Web服务器过程中会产生交互/交易数据以及用户操作，浏览网站过程中会产生图片、视频、商品描述等多种类型的文件，这些界面和数据称为用户浏览痕迹，操作序列则作为用户行为的实际动作顺序记录。对用户数据和操作序列分析，能精确反映用户特征。采集模型通过界面窗口树来建模，提供统一数据存取接口，根据数据类型的不同，分别存储于不同的位置，完整采集用户痕迹，应用程序传递参数指定存储位置创建数据库文件，通过存取接口可以分类型、按要求存取用户数据，解决了面向互联网的用户交互痕迹捕获、存储和检索的问题，具有良好的精确性和完整性。

针对双机协同定位误差较大问题，首先，在球坐标与直角坐标相结合的基础上，建立双机协同定位的数学模型，并通过对数学模型的分析得出双机距离较近时定位误差大的原因。其次，利用岭回归算法求解出定位精度较高的两组测量子集的目标位置估计值和定位误差协方差矩阵。最后，利用加权最小二乘算法对两组测量子集进行融合定位，推导出协同定位优化算法。仿真分析表明，该算法能显著改善了整个探测区域内的定位精度，并且在双机相距较近时也能保持高的定位精度。

针对应用在液体火箭发动机上的三瓣式高速浮环密封（TFRS），揭示密封在复杂多变工况下的泄漏特性和磨损特性，得到影响密封特性的敏感参数，促进高速密封技术的发展。针对压力、转速和密封周向弹簧比压等关键敏感参数，数值模拟了密封的泄漏率变化规律，试验测量了密封环的泄漏率和磨损率。研究结果表明：泄漏率和磨损率都随压力增大而增大；转速对三瓣式高速浮环密封磨损率敏感，对密封泄漏率不敏感，随着转速的增加，磨损率增大较快，泄漏率减小较慢；随着密封周向弹簧比压的增大，前期密封周向弹簧比压对泄漏率敏感，此时泄漏率变化幅度较大，磨损率变化幅度较小，后期密封周向弹簧比压对磨损率敏感，此时磨损率变化幅度较大，泄漏率变化幅度较小，密封周向弹簧比压在适当范围内时，泄漏率和磨损率都较小。研究结果为液体火箭发动机三瓣式高速浮环密封的设计、实际应用和深入研究提供了基础。

为了提高滑翔再入飞行器响应动态任务的能力并提高其制导系统的鲁棒性，建立了高超声速滑翔再入轨迹规划问题的一种在线求解算法。该算法以一列凸子问题来逼近原问题。通过选择以弧长为自变量并引入对数速度代替速度作为状态，使得动力学方程的非线性大为减弱，同时使动压和热流约束完全成为线性约束。通过使用类似于混合整数规划中割平面的思想处理禁飞区约束，尽可能避免了不必要的计算。通过直接以气动系数和大气密度的乘积作为控制量，构造伪线性控制模型，进一步减弱非线性。非凸约束被适当松弛，以保证子问题的可行性。为了避免过度松弛，利用离线给定的高度和速度上下边界估计对应的参数，以加速收敛。以X-33再入任务为例验证了所提算法的有效性。该算法可以以简单的常值函数为初值并在数次迭代后收敛。

针对动边界流固耦合的数值模拟问题，基于浸入有限元方法提出了一种耦合流场特征和几何特征的笛卡儿网格局部加密自适应方法，克服了单个自适应指示因子无法精确捕捉固体运动的特征的不足。在耦合自适应策略中，分别以流场涡量和固体位置作为流场和几何信息指示因子来驱动网格自适应。通过方腔顶盖驱动圆盘流动算例，以圆盘体积守恒和特征点的运动轨迹验证耦合自适应方法的优势。计算结果表明：仅基于流动特征的自适应不能很好地保证圆盘的体积守恒；仅基于几何特征的自适应无法有效追踪圆盘的轨迹；而耦合自适应策略能同时较好地保证两项指标的计算精度，在保证总体计算自由度不变的情况下，圆盘区域速度散度2-范数降低了一个数量级，圆盘的轨迹误差2-范数降低了2个数量级。

针对空间激光干涉引力波探测器轨道修正问题，提出一种基于虚拟编队构型设计的航天器轨道修正方法。空间激光干涉引力波探测器由3颗航天器组成等边三角形构型。由于入轨误差和摄动的影响，探测器的构型不稳定。假设名义轨道上运行着一颗理想航天器，实际轨道上的真实航天器与之组成虚拟编队，探测器的3颗真实航天器分别与对应的理想航天器组成3个虚拟编队。考虑探测器构型稳定性要求和摄动的影响，对虚拟编队的构型进行设计，进而求解航天器平均轨道要素修正量。求解得到的航天器平均轨道要素修正量小于偏差量，轨道修正通过四脉冲控制实现。数值仿真结果表明，该方法通过部分轨道修正满足了探测器的构型稳定性要求，具有减少燃料消耗、延长任务寿命的潜力。

针对进气道与发动机的耦合问题，研究了低速大迎角状态下，基于辅助进气门的进气道/发动机一体化控制。首先，建立了飞行条件、迎角、辅助进气门开度与出口总压恢复系数和流量相关联的进气道实时模型，进而将进气道出口流量和发动机进口流量相匹配，建立了进气道/发动机一体化模型的控制仿真平台。其次，为了解决大机动过程中发动机进口流量不足和压力不均的问题，提出了一种带有辅助进气门调节的进气道/发动机一体化控制方法，即通过调节辅助进气门开度实现进气道出口总压恢复系数控制，在保证进气道出口性能稳定的情况下，基于H_∞鲁棒控制方法实现对发动机转速和压比的控制。研究结果表明，在整个大机动过程中，所提出的进气道/发动机一体化控制可以使得发动机各项性能保持稳定，在典型任务工况下，推力提高了16%，耗油率下降了6%。

DS证据理论在处理不确定信息上的优势在各个领域得到广泛应用。针对传统DS(Dempster-Shafer)存在的证据冲突问题，提出了一种改进的DS证据理论算法。首先，结合皮尔逊相关系数的相关性限制和融合过程零因子的修正，较大程度上减少分配与整体非相关证据体的权值，修正证据体的整体重要程度；然后，按照修正后的基本概率分布(BPA)进行DS组合规则计算，得到融合结果。在解决常见冲突证据和证据体融合数量等方面与其他改进DS证据理论算法进行比较，所提算法收敛速度更快，融合的可信命题基本概率结果更高，因而验证了算法的有效性。

为识别强电磁脉冲环境下柴油发动机系统的薄弱环节，提出了一种加权故障树和分层贝叶斯网络相结合的柴油发动机系统薄弱环节识别方法。该方法综合考虑同层单元失效的相关性，加权故障树的局部应用解决了部分条件转移概率表不易获取问题。运用贝叶斯网络双向推理功能，首先，通过柴油发动机辐照试验和电磁仿真软件获得的各部件敏感度阈值及电磁应力数据，计算出强电磁脉冲下部件级到系统级的先验失效概率；然后，依据贝叶斯概率公式计算在发动机失效条件下各部件故障的后验概率，并排序以识别其薄弱环节，为电磁防护方案的设计提供参考和建议。以宽带高功率微波(WBHPM)辐照为例，说明了柴油发动机系统分层贝叶斯网络故障模型参数获取与概率计算过程。结果表明：执行器和凸轮轴位置传感器、曲轴位置传感器既为柴油发动机系统的重要部件，也为较薄弱环节，是需要重点防护的对象。

基于人工智能(AI)芯片搭建轻量化深度神经网络，可以在无人机(UAV)机载端实现视频中车辆目标的自动检测，具有重要的应用前景。为此，提出了一种针对无人机图像车辆目标的检测方法，并在AI芯片上进行部署与测试。方法具体包括：结合无人机图像中车辆目标的尺寸范围，对MobileNet-SSD网络进行裁剪，构建轻量化单帧图像检测器；为解决小目标特性在轻量网络框架下引发的检测性能下降问题，引入帧间运动矢量估计，根据相邻帧信息辅助预测当前帧丢失目标的位置范围，并利用检测结果进行修正，实现丢失目标的再召回。通过对多个数据集进行融合与自动补充标注，搭建了一个高质量的无人机图像车辆目标数据集；同时将方法在基于RK3399芯片计算的嵌入式开发平台上进行实验验证，结果表明：搭建的网络能够显著减少存储资源占用，具有轻量化的特点；同时相比于单帧检测法，引入视频帧间运动估计方法可以有效提高检测精度，并在AI芯片上实现125.3 ms/帧的检测速度。

基于相控阵的干扰机在对目标雷达施放干扰的过程中，其辐射信号会被敌方的无源探测雷达所捕获。基于频率分集阵列(FDA)干扰机结构，提出一种针对敌方相邻天线比幅单脉冲测向系统的角度欺骗方法。首先，在建立FDA模型的基础上计算出FDA雷达的半功率波束宽度。然后，将半功率波束宽度代入相邻天线比幅单脉冲测向系统，通过仿真，系统分析了FDA干扰机对比幅法无源测向系统的角度欺骗效果及误差影响。仿真结果表明，远场条件下，FDA干扰机对测向系统具有良好的角度欺骗效果。