燃油泵是飞机燃油系统的核心部件。燃油泵的工作环境恶劣,一旦发生故障,会对飞机的飞行安全造成严重的后果,所以对飞机燃油泵进行故障诊断至关重要。现阶段飞机燃油泵故障存在一些问题,如故障较为随机,故障数据稀缺等。针对这些问题,提出了基于深度迁移学习的飞机燃油泵故障诊断算法。首先,将飞机燃油泵和其他结构相似泵的数据分别作为目标数据和训练数据,利用小波包分解,对两种泵的原始数据进行特征提取。其次,对分解后的两种故障数据进行过采样处理,增加数据量。使用最大均值差异算法(MMD)作为衡量域损失的度量,并将其嵌入到1维卷积神经网络(CNN)结构中。使用该算法对数据进行训练,最终完成故障分类。实验结果表明,该算法相对于BP神经网络、LSTM以及CNN有更好的准确性。

针对自适应光学系统对变形镜行程的更高要求,本文对提高变形镜行程技术进行了分析,提出了一种解决变形镜大行程的方法：匹配、优化变形镜的结构参数;利用有限元软件分析了该结构的各参数对变形镜主要性能指标：最大变形量、交连值及最大应力等的影响。根据分析结果,利用有限元分析方法对一自适应光学望远镜所用变形镜的镜面、驱动器结构参数进行了匹配与优化,结果表明：在现有工艺与技术基础上,通过匹配与优化变形镜的结构参数可大幅提高其行程。

以纯水轴向柱塞泵为研究对象，在同时考虑配流盘间隙和柱塞间隙的基础上，利用流体仿真分析软件PumpLinx，采用动网格技术并建立空化模型，研究配流盘减振结构对流量特性和压力脉动的影响。通过仿真分析U型槽、三角槽、孔槽结合和无阻尼槽四种不同的减振方案在配流过程中的压力脉动和流量脉动，进而比较得出最佳的高压卸荷槽结构。仿真结果表明，采用U型槽结构的配流盘在预升压过程中优于其他三种结构，且其出口的流量更加平稳，脉动率更小。