航空发动机传感器故障诊断系统对于保证航空发动机控制系统可靠性和安全性至关重要,针对传统基于发动机模型的传感器故障诊断中存在建模精度不足导致故障诊断存在误诊和漏诊的问题,提出以小波变换和神经网络为基础,使用正常传感器预测故障传感器值。通过对比传感器输出和神经网络预测值的残差来实现传感器的故障诊断,其中神经网络可以在传感器故障后估计出正常的模拟信号代替故障信号供发动机控制系统使用,实现航空发动机控制系统的容错控制;使用改进粒子群优化算法优化BP神经网络的阈值和权值,以提高神经网络诊断和预测信号精度。仿真结果表明:该方法可以有效完成故障诊断,减少漏诊和误诊的发生。

针对航天用SiC反射镜在加工过程中的低加工效率、表面质量差等难题，在半精磨阶段采用超声振动磨削技术对其进行加工试验以研究其去除机理及存在的缺陷。为进一步解决超声振动磨削SiC反射镜存在的缺陷。在精加工阶段对其进行了抛光试验。通过采用正交试验的方法对影响SiC表面粗糙度的各工艺参数进行抛光试验设计及分析得到抛光压力、抛光盘转速、抛光液磨粒粒度及抛光时间对表面粗糙度的影响规律及其最优参数组合。研究结果表明在抛光压力40kPa，抛光盘转速400r／min。抛光液磨粒粒度0．5μm，抛光时间2h的最佳工艺参数下可获得表面粗糙度为21nm的加工表面。

介绍了ELID磨削技术原理,通过静态模拟试验对通用磨削液HDMY-20和新研制的轴承钢专用ELID磨削液HDMY-30的电解成膜性进行对比分析,并探究防锈剂质量分数不同时磨削液HDMY-30的防锈效果。结果表明：磨削液HDMY-30的电解成膜性优于HDMY-20,其电解电流最大值比HDMY-20高2 A,成膜时间也缩短约2 min,完全满足轴承钢加工中砂轮的在线电解修锐及表面磨屑快速去除的要求;当防锈剂质量分数达19%时,磨削液HDMY-30在保持强电解成膜性的同时兼具良好的防锈性。

针对ELID磨削轴承钢内圆存在的金属结合剂超硬磨料砂轮整形难题，采用电火花整形技术对金刚石微粉砂轮进行工艺试验研究。在单脉冲放电能量理论指导下。进行正交试验探究脉冲电流、放电电压及占空比对砂轮表面三维粗糙度的影响及其最优参数组合。研究结果表明在脉冲电流10A，放电电压70V，占空比20％的最佳工艺参数下进行电火花精密整形得到砂轮表面三维粗糙度的评价参数SP、SQ、SSK及SSK分别为13．05pm、4．89μm、-0．35、5．307和得到精度为4．18μm的砂轮圆度。最后将电火花精密整形后的W40粒度金刚石砂轮应用在ELID磨削轴承钢内圆中得到表面粗糙度为96nm的加工表面。

针对聚晶金刚石复合片精加工后需达到镜面级表面的指标要求,基于正交试验法优化聚晶金刚石复合片精加工工艺参数,采用极差分析法处理试验数据,并绘制试验指标与各试验因素间的关系曲线图,得出了各因素对表面粗糙度的影响规律,并以此为基础优化工艺参数,进行聚晶金刚石复合片镜面加工工艺优化研究。研究表明：抛光盘转速和研抛时间对工件表面粗糙度影响较大,各因素对表面粗糙度的影响程度按从大到小的顺序依次为：抛光盘转速、研抛时间、研抛压力和抛光液磨料粒度。采用优化后的最优工艺参数组合进行加工试验,当研抛压力为90 k Pa、抛光盘转速为1 200 r/min、抛光液磨料粒度为1μm、研抛时间为30 min时,得到了表面粗糙度Ra为0.019μm的质量表面,达到了聚晶金刚石复合片镜面加工（Ra〈0.02μm）的效果。

针对金属基超硬磨料砂轮高质量难修整的问题,采用电火花—ELID复合修整技术,打破传统的低精度的一步到位修整方法,并基于正交试验对修整参数组合进行优化,由极差分析得到各因素对金属基超硬磨料砂轮修整质量的影响程度大小,并以此为基础进行工艺试验研究。

KDP晶体加工中工艺参数的选择会直接影响工件的表面质量。为了获得最优的工艺参数组合,文章基于IBM SPSS Statistics 19.0软件对实验过程进行正交设计,并对试验结果进行单因变量多因素方差分析,得到了各因素对表面粗糙度的影响强弱顺序,优化出了最佳工艺参数组合,并进行KDP晶体的切削实验验证。实验结果表明：各因素对表面粗糙度影响的强弱顺序为进给量、主轴转速、背吃刀量、刀具圆弧半径;最佳的工艺参数组合为刀具圆弧半径r=9mm,进给量f=26μm/r,背吃刀量ap=17μm,转速n=300r/min;利用优化后的工艺参数进行KDP晶体切削实验,得到表面粗糙度值为Ra=0.011μm的光滑表面,获得了理想的加工效果。