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公开(公告)号：CN117763933B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202310173394.X
申请日：2023-02-28
申请人： 沈阳航空航天大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/084 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的固体火箭发动机时间序列参数预测方法及预测系统，所述预测方法包括：采集固体火箭发动机在不同工况下的多组原始时间序列参数数据并进行数据预处理，得到样本数据；建立深度神经网络模型；将预处理后的样本数据划分为训练样本和测试样本，并将训练样本输入到所述深度神经网络模型内进行训练；将所述测试样本输入到训练后的深度神经网络模型，获得固体火箭发动机时间序列参数数据预测结果。该预测方法和预测系统，可以对地面推力测试实验得到的数据进行修正，可以补全因意外情况导致实验中丢失的部分数据，避免重复进行测试实验，降低实验成本，从而更加高效、低成本地对固体发动机性能进行评估。
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公开(公告)号：CN118915110A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410964745.3
申请日：2024-07-18
申请人： 沈阳航空航天大学
IPC分类号： G01S19/41 , G06N7/01 , G06N3/04 , G06N3/048 , G06N3/084 , G01S19/39 , G01S19/27 , G01S19/26 , G01S19/07
摘要： 本发明提供一种基于全连接神经网络的BDSBAS/MSAS融合定位方法，涉及星基增强系统定位技术领域，本方法通过解算BDSBAS和MSAS增强电文中的延迟改正数信息，对原始测量伪距进行误差修正，计算得到经BDSBAS和MSAS校正后的位置坐标；使用获取的BDSBAS和MSAS校正后的位置坐标，通过构建基于贝叶斯正则化算法优化的全连接神经网络模型对BDSBAS和MSAS位置坐标进行融合，输出融合后的位置坐标；之后将BDSBAS位置坐标数据、MSAS位置坐标数据与融合后位置数据代入均方根误差算法模型中，通过比较，判断融合定位效果的优劣并保存融合后的位置数据。
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公开(公告)号：CN118913602A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410838258.2
申请日：2024-06-26
申请人： 沈阳航空航天大学
摘要： 本发明提供一种旋转式风洞试验装置。本发明方法，包括：主动旋转结构、被动旋转结构、轴系结构、整流栅结构和数据采集装置，其中：主动旋转结构，用于通过电机作用，带动装置主动旋转，并控制转速；被动旋转结构，用于连接被测模型，与主动旋转结构同步旋转；轴系结构，用于传递主动旋转结构中电机产生的扭矩，同时防止被动旋转结构发生径向偏移；整流栅结构，用于分隔流场，同时消除被动旋转结构和被测模型产生的尾迹；数据采集装置，用于实时测量并储存被测模型在实验过程中的拉伸和压缩载荷以及运行速度。本发明中的两个整流栅将流场分隔开，能消除旋转臂和实验模型产生的尾迹，使得实验模型在测试时不受到尾迹的干扰。
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公开(公告)号：CN116702528B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202310238040.9
申请日：2023-03-13
申请人： 沈阳航空航天大学
IPC分类号： G06F30/23 , G06F17/11 , G06F119/14
摘要： 一种螺纹牙接触面扩展应变计算方法，属于螺栓连接和有限元仿真技术领域，包括如下步骤：步骤1、建立螺纹接触面任意点的局部坐标轴和整体坐标轴之间的变换关系；步骤2、建立的坐标轴转换关系推导出螺纹接触面的应变公式；步骤3、确定坐标变换旋转角大小；步骤4、确定螺纹牙接触面的外法线坐标；步骤5、在有限元中建立螺纹牙接触面模型；步骤6、在步骤5得到的螺纹牙接触面模型中提取螺纹牙接触面应变；步骤7、显示螺纹牙接触面扩展应变。本发明建立了一种能准确地计算螺纹连接接触面应变的方法，并且能够将理论计算运用到有限元仿真中，为螺纹接触面接触状态分析提供帮助，并且可以应用于其他连接界面的应变分析计算中。
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公开(公告)号：CN118862681A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411040619.5
申请日：2024-07-30
申请人： 沈阳航空航天大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/15 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F18/214 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了基于深度强化学习的电动飞机散热优化方法，具体涉及深度学习分析技术领域，包括：基于深度学习模型搭建产热效率预测模型和散热效率预测模型，基于深度学习模型获取电动飞机的产热效率随时间波动曲线和散热效率与散热执行参数映射表；基于每个时间段的产热效率随时间波动曲线和平均散热需求效率，以电机的温度在正常区间为约束条件设计散热效率波动曲线，得到每个时间点的散热效率预设值；基于散热效率和映射表得到每个时间点的散热执行参数预设值；将散热执行参数预设值作为散热系统的初始设定值；基于散热系统实际响应时间，得到散热执行参数预设值的执行时间，有效的解决现有电动飞机散热系统不够智能的问题。
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公开(公告)号：CN118862569A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410902907.0
申请日：2024-07-05
申请人： 沈阳航空航天大学
IPC分类号： G06F30/23 , G06F30/27 , G06F111/06
摘要： 本发明提供一种基于改进SMS‑EMOA算法的永磁电机多目标优化方法，分析永磁电机结构的基本参数，得到永磁电机齿槽转矩和功率密度的计算公式；基于减小齿槽转矩并增加功率密度的优化目标，使用改进SMS‑EMOA方法优化永磁电机结构参数；初始永磁电机结构的基本参数；将永磁电机结构的基本参数放入训练模型进行训练；对训练模型的超参数进行优化；对训练模型的结构进行优化；根据训练结果得出永磁电机结构的基本参数的边界条件；得到低齿槽转矩高功率密度的永磁电机结构的基本参数的最优解。本发明能够应用于永磁电机齿槽转矩和功率密度的优化，有效降低永磁电机齿槽转矩、提高功率密度。
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公开(公告)号：CN118848438A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410980320.1
申请日：2024-07-22
申请人： 沈阳航空航天大学
摘要： 本发明公开了颗粒增强金属基复合材料的增材制造方法，包括如下步骤：对基板表面进行打磨及清洁处理；分别对金属丝和增强相颗粒材料进行烘干；通过电弧熔丝增材制造的方式，使用大电流大电压在基板上熔覆一层金属；通过激光增材制造的方式，沿着电弧熔丝增材制造的轨迹在上述得到的增材构件上熔覆一层颗粒增强材料，并在激光熔覆开始一段时间后通过电弧熔丝增材制造的方式，沿着激光增材制造的轨迹，在颗粒增强材料上熔覆一层金属层；重复上述步骤，控制层间温度小于60℃，进行往复增材制造，直到完成规划增材高度，得到最终的增材构件。该增材制造方法成本低、效率高、制造精准，可以更好的控制增强相颗粒的质量分数。
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公开(公告)号：CN118545286B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410825301.1
申请日：2024-06-25
申请人： 沈阳航空航天大学
发明人： 魏利峰
IPC分类号： B64U50/39 , B64U70/90 , B64U80/20 , B60L53/302
摘要： 本发明属于无人机降落台技术领域，具体是指一种具有自动换电池功能的无人机平台系统，包括升降舱体、起落台架、导向型起降机构、卡合型更换机构和余量型冷却机构，所述起落台架设于升降舱体内壁，起落台架为贯通设置，所述导向型起降机构设于起落台架上，所述卡合型更换机构设于导向型起降机构上，所述余量型冷却机构设于升降舱体上，所述导向型起降机构包括吸附式降落机构和自更换巡检机构。本发明提供了一种能够对巡检无人机更换后的蓄电池进行合理、充分利用，且能够对巡检后的无人机进行降温处理的具有自动换电池功能的无人机平台系统。
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公开(公告)号：CN114969859B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210570027.9
申请日：2022-05-24
申请人： 中国航发沈阳黎明航空发动机有限责任公司 , 沈阳航空航天大学
IPC分类号： G06F30/10 , G06F30/23 , G16C60/00 , G06F113/26 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种高温合金薄壁件成形回弹预测与控制方法及系统，根据构建的薄壁件成形模具三维模型，利用有限元分析仿真软件对薄壁件板材冲压成形过程进行模拟，预测得到不同冲压成形工艺参数下的板材回弹量。通过将超声振动引入高温合金薄壁件成形过程，研究冲压速度、冲压行程、成形时间、振幅、频率等工艺参数对板材回弹量的影响，得出各参数与回弹量的数学关系模型，实现高温合金薄壁复杂结构件成形回弹的预测和控制。针对不同尺寸的板材坯料及成形目标，可以通过调控成形过程中的工艺参数使成形回弹量达到最低。该方法可控制同种材质不同成形件的回弹量，可有效提高大尺寸薄壁钣金件的成形质量。
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公开(公告)号：CN111340816B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202010207167.0
申请日：2020-03-23
申请人： 沈阳航空航天大学
IPC分类号： G06T7/10
摘要： 本发明公开了一种基于双U型网络框架的图像分割方法，具体方法如下：S1:将图像数据划分为训练集和测试集；S2:搭建双U型网络结构，将训练集输入网络结构中，获得网络输出即分割结果概率图；所述分割结果概率图包括边界及区域信息；S3：根据分割结果概率图与金标准间的差异计算损失函数；S4：使用反向传递降低损失函数，从而更新网络中的系数；S5:迭代S2‑S4所述过程40次，迭代收敛，获得图像分割网络；S6:使用训练好的图像分割网络，对待识别图像进行识别和分割。本发明同时利用目标区域与边界来分割图像，获得了更好的分割性能。
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