基于机器视觉技术的飞机绕机外观检查方法研究

大型民用飞机试飞和航线运营期间,对其外观表面进行绕机外观检查是适航性安全检查的必要工作。目前飞机的绕机检查主要采用人工绕机方式,该方式,且成本高、效率低,易出现漏检、误检等人为因素,因此智能外观表面检查方法的研究是一项迫切的任务。相比于其他工业检测任务,飞机外观检查智能识别目前无公开数据集,且飞机真实外观损伤类型多样。通过对飞机外观图像的采集和处理,研究基于YOLO V3的飞机表面检查工程方法,初步建立了飞机外观损伤图像数据集框架。首先采用YOLO检测网络粗略获取飞机外观损伤位置和损伤类型,其次针对不同损伤类型的特点,用水平集算法获取图像块中更精准的损伤位置,最后根据精细化后的结果进行量化分析。提出了能够解决机器深度学习网络智能检测已知类别损伤的方法,对未知损伤具有较强容忍度和较大的灵活性与适应性。实践表明,本文提出的方法可以解决传统人工目视检测的部分弊端,可以为机器人智能绕机检查的工程应用提供技术参考,对降低飞机试飞和运营阶段的维修、维护成本有重要意义。     

基于静强度试验的有限元模型修正技术研究

基于静力响应的有限元模型修正技术广泛应用于工程结构的参数识别中,需要解决软件实现、基准数据与目标函数选取,以及参数的灵敏度分析等问题。利用位移响应信息对损伤位置确定的悬臂梁进行了损伤程度的精确识别,对于损伤位置不能确定的情况,通过引入应变约束条件实现了损伤位置与损伤程度的同时确定。作为实际工程算例,将飞机静强度试验得到的位移响应与内力响应作为基准数据,利用模型修正技术确定飞机方向舵有限元模型边界条件。算例比较了不同目标函数和约束条件对修正效果的影响,并通过增加内力响应信息进一步修正了根部约束参数,为计算分析提供了精确有限元模型。     

面向飞机装配精准定位的状态感知技术

状态感知、实时分析、自主决策、精准执行是航空智能制造的特征。总结影响飞机部件装配单元定位精度的多种因素,并结合感知技术发展,深入分析部件装配单元的可感知因素及其获取方式,确定了部件装配单元可感知的关键要素:装配现场温度、定位器所受载荷、定位器位移、产品位姿。结合飞机机翼装配单元,设计感知信息获取方式。通过模糊优选方法,构建传感器型号优选模型,完成部件装配单元传感器选型。通过传感器测量偏差平均化的方法,构建多种类、多数量的传感器布局模型,确定部件装配单元传感器的数目与位置,完成了传感器布局设计。基于多传感器信息融合方法,设计多传感器信息融合模型,对感知的多源异构信息进行融合处理,并通过构建状态感知模型,实现对部件装配单元定位状态的直观表达。     

基于参数辨识原理的飞机参数分析及算法研究

提出一种在飞机概念设计中基于参数辨识理论的设计参数分析方法。在给定的设计重量和任务剖面要求下,利用基于物理的运动方程和动力学方程模型辨识出飞机气动力参数,并在总体性能评估的基础上进行设计参数分析,给气动设计提供了设计参考;在辨识过程中针对参数可行域离散度很高使得很难收敛到Pareto解的问题,提出了将神经网络预测模型融合到遗传操作过程,使得尽量在可行域内搜索。最后通过对某客机进行算例分析,表明基于辨识理论的参数分析方法和改进的算法是合理和可行的。与一般经验公式方法相比,该方法对布局类型的限制较小,在满足概念设计参数分析准确度要求的条件下能够为下一步的气动设计提供设计指标。     

Flight dynamics characteristics of canard rotor/wing aircraft in helicopter flight mode

The aerodynamic layout of the Canard Rotor/Wing(CRW) aircraft in helicopter flight mode differs significantly from that of conventional helicopters. In order to study the flight dynamics characteristics of CRW aircraft in helicopter mode, first, the aerodynamic model of the main rotor system is established based on the blade element theory and wind tunnel test results. The aerodynamic forces and moments of the canard wing, horizontal tail, vertical tail and fuselage are obtained via theoretical analysis and empirical formula. The flight dynamics model of the CRW aircraft in helicopter mode is developed and validated by flight test data. Next, a method of model trimming using an optimization algorithm is proposed. The flight dynamics characteristics of the CRW are investigated by the method of linearized small perturbations via Simulink. The trim results are consistent with the conventional helicopter characteristics, and the results show that with increasing forward flight speed, the canard wing and horizontal tail can provide considerable lift,which reflects the unique characteristics of the CRW aircraft. Finally, mode analysis is implemented for the linearized CRW in helicopter mode. The results demonstrate that the stability of majority modes increases with increasing flight speed. However, one mode that diverges monotonously,and the reason is that the CRW helicopter mode has a large vertical tail compared to the conventional helicopter. The results of the dynamic analysis provide optimization guidance and reference for the overall design of the CRW aircraft in helicopter mode, and the model developed can be used for control system design.     

飞机起飞着陆性能智能计算模型及应用

提出了一种飞机起飞着陆性能智能计算思路。详细分析了影响飞机高原起飞着陆性能的主要因素,提出了高原起飞着陆性能智能计算的一般模型,然后采用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)对某型飞机高原起飞滑跑距离实测数据进行了建模和验算,同时为说明支持向量机模型适合工程使用、精度高、推广性高的优点,还与贝叶斯正则化BP神经网络(BRBP)、RBF神经网络(RBF)、自适应神经模糊推理系统(ANFIS)做了比较。计算结果表明,支持向量机具有很好的推广性能,得到的结果优于BRBP,RBF和ANFIS等智能计算方法,推广误差能够满足工程的实际需要。该模型对于发展和丰富飞行器起飞着陆性能计算理论具有一定的参考价值。     

翼身融合布局大型客机的重心分析

在翼身融合布局飞机的总体设计阶段,为评估飞机总体方案的重心范围,建立了重心分析模型.分析模型以翼身融合布局飞机的几何参数为基础,应用参数化方法快速完成客舱布置,以工程估算和代理模型两种方法完成飞机的重量估算并计算重心前后限,绘制重心云图.基于重心分析模型,在Matlab平台开发了重心分析程序.以555座级翼身融合布局飞机的总体方案为例子来验证本文开发的程序.结果表明本程序可快速实现BWB飞机的客舱布置和重心云图绘制,分析结果可为飞机的稳定性和操纵性评估提供重心数据.     

飞行器智能设计愿景与关键问题

未来飞行器正朝着多元化、无人化和智能化的方向发展，高超声速、超隐身和变体等新型飞行器不断涌现。而传统飞行器解耦分拆的设计方法越来越难以满足未来飞行器综合性能全面提升的要求，只有通过整体化设计才能充分发掘飞行器的潜能。通过分析传统飞行器设计中存在的问题，提出满足全生命周期要求的飞行器智能设计体系理念，利用知识库的构建将智能赋予飞行器平台系统设计、制造生产和运维这3个阶段，并通过数字孪生技术进行飞行器全生命周期的仿真、分析和预测，以对飞行器设计、运行等数据进行更新，使该体系形成闭环。就飞行器智能设计体系中需要的关键技术及涉及的科学问题等进行了讨论，并给出了未来发展方向以供参考。     

基于递推傅里叶变换的飞行器参数在线辨识方法

在线辨识在现代飞行控制系统设计中扮演越来越重要的角色,飞行器模型的在线更新使得人们可以采用更智能的控制方法。基于计算精度和速度的考虑,在线辨识方法通常以递推方式进行,主要分为时域和频域两大类方法。在建立飞行器系统模型结构的基础上,利用频域递推傅里叶变换及最小二乘方法,实现对气动及控制偏导数的在线辨识。针对某飞机纵向通道的在线辨识仿真验证该方法有效,且计算速度和收敛速度快,辨识结果与参数真实值之间的一致性好,方法对传感器噪声有较强的适应性。最后,分析比较了各种典型激励信号对辨识结果的影响,为进行实际在线辨识试验提供了参考依据。     

飞机制造大型工装布局设计方法研究与实现

 飞机制造大型工装是保证飞机产品协调互换和几何参数的重要工艺装备,其研制工作量大,周期要求越来越短。目前,中国航空制造企业大型工装设计和制造并行的需求十分迫切,且亟需计算机辅助概念设计工具的支持。为此,对飞机制造大型工装的布局问题进行研究,引入逻辑构件对飞机制造大型工装进行抽象建模,提出了一种依据布局约束要求分级演进求解的布局设计算法,即依次通过定位点级、元件级和工装级骨架轴位域的演进求解获取骨架元件的合理位置,并结合人机域的求解进行工装布局设计。开发了相关布局设计工具,在某型号飞机后机身装配型架设计中应用验证,大大减少了设计迭代和返修率。     

基于导波传播模型的MUSIC损伤识别算法

针对结构健康监测领域的损伤近场定位问题,提出了适用于复合材料结构损伤识别的近场二维多重信号分类（MUSIC）损伤识别算法。该损伤识别算法将导波传播模型引入近场二维MUSIC损伤识别模型,构造损伤散射信号与实验差信号的互相关矩阵,通过信号子空间与噪声子空间正交特性构造近场二维MUSIC空间谱。通过数值仿真和实验验证了所提出的损伤识别算法能够有效地识别复合材料结构损伤位置信息,具有很高的定位精度和分辨率。针对飞机垂直尾翼的加强筋结构对导波传播特性影响较大的问题,提出了分区域监测的损伤检测策略,并利用基于导波传播模型的二维MUSIC空间谱损伤识别算法成功地识别飞机垂直尾翼结构损伤,实现了复杂复合材料结构损伤识别的工程验证。     

民用飞机总压探头布局位置气动分析方法

民用飞机通过机载大气数据传感器测量飞机所处环境下的大气总压与静压，并计算空速。为研究民用飞机总压传感器布局位置的气动特性，采用CFD数值计算手段得到不同迎角和侧滑角工况下机头附近的流场，通过候选总压探头布局位置的局部气流角度和探头总压损失曲线获得不同工况下的总压损失和空速误差。当局部角度曲线斜率低且各曲线聚集时，是总压探头的理想最优布局位置，探头局部气流角对迎角和侧滑角均不敏感，能同时保证横向和纵向气动特性最优；通过探头位置的局部气流角度并结合风洞试验获得的总压损失系数分布曲线进行总压损失预估，该方法对总压损失的预测准确有效,预测精度满足要求，可用来进行空速误差估算；总压探头布局位置的选取需结合民用飞机实际运行的侧滑角/迎角包线综合判断。     

基于虚拟设计的民机驾驶舱工效布局评价

提出了一种基于虚拟设计的民机驾驶舱工效布局评价方法,并对某型民机驾驶舱进行了工效布局评价.将某型民机驾驶舱CATIA模型导入工效分析软件JACK并进行优化,创建了5%、50%和95%我国飞行员人体模型,进行了座椅、仪表板、遮光罩、方向舵踏板、操纵杆(盘)、中央控制台、顶部仪表板的布局评价.发现了布局设计中若干不符合工效特性的地方,并提出了改进建议.该方法可预先在虚拟设计中进行布局评价,节约了设计费用,提高了设计效率.     

下一代大型军用运输类飞机气动布局及作战应用趋势浅析

随着导弹发射车、重型装甲车、智能无人集群等重型物资装备的远程快速投送需求剧增,以及隐身战机、远距空空弹、防区外自主武器等穿透性打击能力的逐渐成熟,现有常规大型军用运输类飞机在适合未来战场需求和生存能力等方面将面临巨大威胁,其投送/加油/预警指挥的活动范围将被严重挤压。本文首先对现有常规大型军用运输类飞机的国内外现状进行简要概述;然后分别介绍美俄等航空大国开展的下一代大型军用运输类飞机及其关键技术研究;最后对下一代大型军用运输类飞机气动布局发展趋势以及可能作战应用场景进行简要分析,并提出一种分布式涵道油电混合推进运输类飞机气动布局。     

智能优化算法在飞机总体设计中的应用

飞机总体设计在飞机的整个设计过程中是非常关键的步骤,在这个过程中,飞机的总体布局和许多重要参数都被确定下来。但是,飞机的总体设计又是一个复杂和艰难的过程,因为涉及到大型系统的有约束的非线性优化问题,用传统优化方法很难得到满意的结果。本文采用了近年来发展很快的几种智能优化算法--遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络算法解决飞机总体设计优化问题,阐述了各算法的关键步骤及运行过程,并编写了相应的计算程序。通过对各种算法的结果进行比较和讨论,最后的结论是：模拟退火算法最适合求解这类复杂的约束非线性优化问题,禁忌搜索算法和遗传算法次之,Hopfield神经网络算法效果最差,容易陷入局部最优解。     

An optimization model of parameter matching for aircraft catapult launch

To efficiently and fully utilize aircraft carrier resources, an optimization model is presented to deal with parameter matching between aircraft and carrier in the process of aircraft catapult launch. Based on carrier aircraft longitudinal dynamic equations and theorem of kinetic energy in catapult launch course, the work characteristics of different forces are learned and a theory model of parameter matching is deduced. In view of the uncertainty of the model parameters of the theory model and the low matching accuracy of the approximate model, an optimization model of parameter matching is introduced in line with the structure of theory model and the approximate model and is generated by the proposed immune genetic algorithm. Compared with the original genetic algorithm and immune algorithm, the proposed algorithm has better calculation accuracy and convergence. The calculation results show that the optimization model occupies certain application value of engineering estimation from the comparison with the relevant literature data and has higher precision than the approximate models. The validity of the proposed approach is verified with numerical case study on a carrier based aircraft.     

飞机防滑刹车系统自适应模糊控制的应用研究

提出了一种自适应模糊控制算法的防滑刹车系统设计方案,并在DSP和CPLD硬件上实现了这种智能算法。结果表明:采用自适应模糊控制算法在改善飞机刹车性能和提高刹车效率方面有良好的效果,并增强了系统的鲁棒性。     

电动飞机气动焦点辨识及飞行试验研究

电动飞机作为未来绿色航空的发展方向,引起了各国的广泛关注。电动飞机大多采用大展弦比气动布局,在飞行中机翼弹性变形较大,风洞试验测试的焦点结果不能较好地反映实际飞行要求。为了确定轻型电动飞机的重心范围以及得到飞行中准确的焦点位置,以某型碳纤维复合材料电动飞机为例,建立定常直线平飞和定常盘旋机动飞行的数学模型;基于盘旋机动飞行试验获得测试数据,采用物理解算法辨识得到实际飞行的焦点,并与风洞试验测得的焦点位置进行对比。结果表明：盘旋机动飞行试验辨识的飞机焦点位置要比风洞试验的结果靠前;对于展弦比较大且采用大量复合材料的电动飞机而言,在飞行过程中实际焦点位置与风洞试验结果有一定的差距,采用物理解算法辨识得到的焦点位置更接近于实际状态。     

基于相似理论的航空发动机风扇转速换算方法的改进

基于相似理论提出一种通过变指数因子计算航空发动机风扇换算转速的改进方法.收集不同公司的某型航空发动机的巡航数据建立数据样本.采用支持向量回归机方法建立指数因子与大气温度的数学模型并利用遗传算法对模型参数进行寻优,进而得到由风扇指示转速和大气温度计算风扇换算转速的变指数因子模型.使用该模型对样本数据进行计算,并把结果与定指数因子方法求解的风扇换算转速进行对比,对改进算法与定指数法换算结果进行了误差分析.结果表明:改进后的变指数因子模型计算的航空发动机风扇换算转速具有更高的精度,同时具有良好的推广泛化性能,该方法是航空发动机风扇换算转速的一种有效算法,在航空发动机性能预测也具有实际的指导意义.      

航空发动机虚拟自学习控制方法研究

随着人工智能技术的发展，智能航空发动机逐渐成为当今航空领域研究的热点。传统的航空发动机控制对发动机模型的依赖性过强，而基于发动机气热动力学公式的机理建模会引入较大的建模误差，给控制器设计带来困难。对此，提出一种基于强化学习的航空发动机控制虚拟自学习方法，首先利用航空发动机的试验数据通过LSTM 神经网络建立虚拟学习环境，然后采用深度强化学习TD3 算法，在虚拟环境中训练智能控制器，最后采用JT9D 发动机模型验证智能控制器的性能。结果表明：相比于传统PID 控制，智能控制器产生的超调量更小，调节时间更短。