摘要：以文化塑造人、以机制激励人、以机会锻炼人是培养创新型设计师的新模式。中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所（以下简称611所）,是我国航空武器装备和空天飞行器最重要的研发基地之一。

摘要：在数字经济背景下,军工企业面临国家经费与装备管理改革要求,亟需打破信息孤岛,提升财务管理效率与优化资源配置能力。此举旨在满足武器装备低成本、高效费比需求,增强市场竞争力,实现可持续发展。财务数字化转型成为军工企业响应外部环境变化、提升内部运营效能的必由之路。基于此,本文在简单剖析业财一体化核心优势的基础上,分析当前军工企业财务中存在的不足,并提出针对性的数字化转型路径,旨在为后续相关工作的展开提供参考。

摘要：为实现具有相控阵功能的超宽带雷达,选用平衡式Vivaldi天线作为阵列单元,在周期边界条件下对Vivaldi天线阵列进行仿真,可以实现在4~12 GHz频带内E面、H面扫描角度均达到±60°,且有源驻波比均小于3。但基于介质基板的平衡式Vivaldi天线阵列剖面较高,不便于在空间有限的位置安装,因此设计了剖面更低的纯金属阶梯槽线天线。对三阶的纯金属阶梯槽线天线在周期边界条件下仿真,可以实现与平衡式Vivaldi天线一样的辐射性能。以6×6矩形网格阵列为例,对比两种天线的散射性能,纯金属阶梯槽线天线整体散射数值更低,在水平极化时具有明显优势。在三倍频的带宽内,纯金属阶梯槽线天线阵列有着与Vivaldi天线阵列相同的辐射性能,但前者天线剖面更低,结构强度更高,且在低散射性能上表现更加优秀。

摘要：为解决雨天场景中飞机表面附着与铆钉大小、形状相似的水滴而导致机务工程师在绕机检查过程中易出现铆钉误检的问题,提出1种基于改进YOLOv8n的飞机铆钉小目标检测方法。首先,改进C2f层,融入动态蛇形卷积,以捕捉复杂多变的全局形态特征;其次,在主干网络中嵌入可变形注意力机制,自适应调整对不同区域的关注度;然后,增加1个160×160的小目标检测层,提高小目标的检测能力;最后,使用斯库拉交并比(SIoU)边界框损失函数,提升模型训练速度和推理准确性,基于自建的飞机铆钉和雨滴数据集进行消融实验和对比实验。研究结果表明:本文所提算法在雨天场景下的铆钉检测精确度、召回率、mAP值分别较YOLOv8n提升7.4,4.0,7.8百分点,较其他主流算法也有显著提升。研究结果可为特殊天气下的飞机铆钉检测提供理论基础。

摘要：针对基于应变测量的载荷分布反演,首先对比分析现有几种影响系数法,并讨论影响载荷反演精度的几个关键问题。为解决单位载荷工况选取的难题,提出一种基于施密特正交化的最大垂直距离逐步筛选基工况法,从设计载荷工况库中筛选载荷基工况和应变基工况,建立一套完整的工程可行的载荷分布反演流程。为解决反向矩阵病态化的难题,引入Tikhonov正则化方法。以某型飞机机翼疲劳试验作动筒载荷和光纤传感器数据为算例,假设3种应变测量误差情况(无误差、5%随机误差、10%随机误差),验证了提出的载荷分布反演方法具有很高的预测精度和鲁棒性,可为新一代航空航天器的结构健康监控提供一条可靠的载荷识别途径。

摘要：针对飞机维修任务工作类型优化过程中的模糊与灰色问题,采用区间灰色不确定语言变量建立工作类型的评价指标和决策模型,提出了军机维修任务工作类型优化方法。对优化方法进行了实例分析,工作类型排序结果和数据对比结果验证了优化方法的可行性与有效性。在某军机上对优化方法进行了工程应用,完成192项初始维修任务工作类型优化,应用结果表明了该优化方法具备良好的工程应用价值,可有效提升工作类型合理性。

摘要：提出了一种新的折叠弹翼悬挂物机弹分离轨迹试验技术,重点解决了在机弹分离过程中折叠弹翼动态展开时悬挂物的气动力获取问题。研究表明,提出的试验技术通过将悬挂物气动力修正方法引入到悬挂物分离安全性研究当中,准确地得到悬挂物的分离特性,解决了折叠弹翼悬挂物分离轨迹风洞试验技术瓶颈,为折叠弹翼悬挂物的投放分离安全性提供一套工程实用的解决方案。

摘要：复合材料低速冲击损伤的特殊性及危害性使得对航空复合材料冲击损伤的评估尤为重要。该文通过建立数值计算模型并结合实验数据解决了4个方面的应用问题:1)在ABAQUS子程序VUMAT中引入损伤模式及损伤演化,结合层间连接单元对层合板低速冲击损伤进行了模拟;2)损伤容限设计方法要求对含缺陷结构的极限强度做出正确的评估,通过ABAQUS子程序USDFLD引入损伤模式及材料折减方案,得到了含圆孔的层合板极限拉压强度;3)通过ABAQUS子程序UMAT引入损伤模式及刚度折减方案,结合层间连接单元,模拟了含预制分层的层合板压缩失效问题;4)针对共用铺层结构的工程有限元计算问题,提出了力学等效模型,将该模型应用到结构级的静力实验模拟并拓展至结构冲击模拟。

摘要：嵌入式计算机作为嵌入式系统的核心成员,其时间性能对系统功能性能的综合表现起着关键的作用,但随着航空成品复杂度的不断增加,传统基于文件的系统研制手段正面临着验证耗时长、难以验证充分的挑战。为提高复杂嵌入式系统时间性能分析的准确性、提前发现设计中潜在的时序安排隐患,避免系统综合阶段由于系统时序缺陷导致的设计迭代,研究了针对航空复杂嵌入式系统的时间性能分析模型搭建和分析方法,并对时间性能分析仿真工具进行了二次开发,搭建了通用化的航空嵌入式系统时间性能仿真平台,实现了基于模型的标准化、可视化、图形化的时间性能分析。

摘要：转子系统运行环境恶劣、多源监测数据融合困难且易产生数据孤岛现象,对转子系统健康监测带来巨大挑战。本文提出了基于遗传进化构图的联邦图卷积神经网络(FGCN)转子系统故障诊断方法。首先,利用联邦学习和图神经网络,构建联邦图网络框架,通过在每个本地客户端上进行局部模型训练,并通过联邦加权平均算法聚合这些局部模型得到全局模型,这种数据不动、模型动的方式,不仅实现了数据的本地化处理,还确保了模型参数的安全与隐私;此外,为了解决多源传感器数据融合自适应差的问题,提出了遗传进化构图方法,该方法通过模拟生物进化过程中的自然选择和遗传变异机制,在训练过程中自动调整图结构节点之间的连接关系和权重;极大地提高了多源传感器构图的自适应性和灵活性,进而提升故障诊断的准确性。最后,通过在转子故障实验台数据集上进行验证,实验结果表明,所提出的方法能够更充分利用多传感器监测数据,在客户端包含故障种类数量不同的诊断场景中达到了95%以上的故障诊断准确率。