一种直升机总体概念设计方法

使用分析以及统计的方法,针对单旋翼带尾桨构型直升机提出了一种直升机总体概念设计的方法.首先根据直升机的主要设计要求,确定直升机总质量、发动机需用功率、旋翼半径、桨叶实度、废阻面积以及桨尖速度等总体参数.然后通过对直升机气动布局参数的统计与归纳,初步确定直升机的气动布局参数,利用这些参数对直升机总质量重新估算,经反复迭代后得到一组可以进行飞行性能以及操稳性计算的概念设计参数.     

直升机重量估算方法

直升机部件重量的分析和估计是直升机初步设计阶段的一项重要工作。本文介绍了利用回归分析法建立直升机部件重量公式的方法和结果,並用子样外的几种中、小型直升机作了校核验算。计算结果表明,这些公式适用于中、小型带常规旋翼型式的单浆直升机,可在总体设计阶段的总体参数优化、重量分析估算、重心定位等工作中计算直升机部件的重量。     

直升机操纵稳定性优化设计

为了提高直升机操纵稳定性,建立了适合直升机总体设计的操纵稳定性分析模型,通过优化设计选择合适的总体参数和布局参数,以获得优良的直升机操纵稳定性。以UH-60A直升机为算例,结果表明该直升机操纵稳定性优化设计方法是可行和有效的;同时对比经典数值优化算法、智能优化算法和混合优化算法,发现混合优化算法更适合直升机操纵稳定性优化设计模型的求解。     

基于统计分析的战术通用运输直升机概念设计方法

提出了一种基于统计分析的战术通用运输直升机概念设计方法.针对战术通用直升机的特点,确定了其设计要求;通过建立战术通用直升机总体参数数据库;利用统计分析方法,进行重量、旋翼参数和功率分析,选择总体参数;建立了适合战术通用运输直升机的总体方案评价准则.最后以NH90TTH直升机为算例验证了本方法的可行性和有效性.     

基于试飞的直升机悬停状态地面效应

提出了一种基于试飞的直升机悬停状态地面效应研究方法,该方法在建立无量纲形式的直升机悬停需用功率模型的基础上,通过飞行试验实测直升机在不同重量和不同离地高度悬停时的发动机扭矩、大气条件等参数,利用参数辨识的方法确定无量纲形式直升机悬停需用功率模型中的相关空气动力参数及地面效应模型.采用本文所述方法可以方便地进行直升机有、无地效时的悬停性能拓展.     

一种基于模糊控制的直升机姿态控制器设计方法

研究了直升机姿态模糊控制技术。首先将专家知识和训练数据相结合生成了直升机的前置模糊姿态控制器。由于模糊控制所固有的不精确性，以及直升机的飞行状态多变，前置模糊姿态控制器无法对直升机进行精确控制，本文提出利用另一个在线自适应模糊控制器补偿控制误差。自适应模糊控制器的自适应学习算法通过李亚普诺夫稳定性分析得到，从而也保征了整个系统的稳定性。仿真算例征明了本文方法的有效性。     

基于粒子群优化的直升机飞行控制律设计方法

针对直升机强耦合特性导致飞行控制律设计难度高的问题,提出了一种基于粒子群优化算法的改进线性二次型调节器(Linear quadratic regulator,LQR)设计方法。针对直升机的线化状态空间模型,基于LQR设计方法建立了直升机飞行控制律全状态反馈矩阵的基本求解算法;以系统稳定性为约束,以最大化主状态反馈系数影响因子为目标,设计了粒子群优化算法的指标函数,实现了加权矩阵Q的多参数同步优化设计,并以优化后的主状态反馈系数作为直升机控制律设计结果。采用本文方法对UH-60A直升机悬停状态的飞行控制律进行了设计和验证。结果表明,基于本文方法得到的控制律具有良好的控制性能,并且能够显著提高直升机的飞行品质。同时本文的优化方法系统地解决了LQR设计过程中加权矩阵确定的困难,提高了控制律的设计效率。     

神经网络在直升机空空导弹攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理；其次，对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器；然后，用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线；最后，设计了综合火／飞控制系统，并对所设计的整个攻击系统进行了仿真，通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中，采用了变尺度优化算法，提高了算法的速度和精度，对空战的实时应用提供了重要的参数价值。     

考虑非理想噪声干扰的直升机飞行动力学模型辨识方法

利用MATLAB/SIMULINK平台搭建了直升机仿真实验系统，并以UH-60直升机为对象实现了考虑非理想噪声干扰的仿真飞行实验。建立了非理想噪声数学模型并基于增广最小二乘法设计 了一套同时考虑模型参数和噪声参数的综合辨识算法，在此基础上，利用仿真实验数据实现了UH-60直升机纵向飞行动力学模型的辨识与验证。最后，通过与普通最小二乘法的对比验证了本文方法的优越性。      

直升机旋翼旋转噪声的估算

准确地预估直升机噪声水平是直升机噪声研究的主要目标之一。本义以Farassat的亚音速时域公式1A为基础,给出了旋翼旋转噪声的估算方法,适用于任意观察位置和各种直线飞行状态。在不考虑桨叶弹性的条件下,导出了用于数值计算的延迟时间方程和声压计算公式中各被积函数的表达式。本文以国内Z—8直升机旋翼和国外1/4缩比的UH—1旋翼模型为算例,对悬停飞行条件下的旋翼旋转噪声进行了计算。在此基础上,讨论了桨叶叶尖马赫数、桨盘载荷和桨叶翼型对噪声的影响。     

一种直升机的组合智能飞行控制系统的设计

讨论了模糊逻辑控制与神经网络相结合的一种控制方法，给出了一种增益自适应调整的模糊控制方法和ＢＰ网络自适应变步长学习算法，前者提高了系统对参数变化的适应能力，同时也提高了系统的控制精度，改善了系统品质，后者缩短了网络的学习时间，有利于实时控制的实现。这两种方法成功地用于直升机飞控系统的设计。同时，针对某型直升机用数字仿真证明了该方法的优点和良好效果     

神经网络自适应控制在攻击直升机中的应用

研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值     

武装直升机飞行控制系统的组合智能控制

讨论了专家系统的人工神经网络相结合的一种控制方法，并将这种方法成功地用于直升机飞行控制系统设计。根据系统特征模型的划分、精心设计专家系统的知识库、数据库、规则库和推理机。然后，用专家系统控制器训练了三层ＢＰ神经网络。同时，针对某型直升机用数字仿真证明了这种方法的优点和良好效果。     

旋翼变距拉杆关节轴承磨损故障特征及磨损程度识别

在旋翼故障试验台上设置不同程度的变距拉杆关节轴承磨损故障,分别测量其引起的机体振动信号,通过频谱分析技术提取该类故障的机体振动特征。取故障信号频谱分量作为训练和测试样本,利用径向基神经网络的良好逼近能力,实现了仅用机体振动信号来识别变距拉杆关节轴承磨损程度,识别平均误差小于10%。该诊断方法简捷可行,为进一步开发旋翼状态监测与故障诊断系统提供技术基础。     

基于神经网络的直升机自动倾斜器轴承故障诊断方法

为了进一步提高直升机的安全性，利用BP神经网络和RBF神经网络对直升机自动倾斜器轴承进行故障诊断。完成了直升机自动倾斜器轴承故障植入试验，获取了自动倾斜器轴承的故障振动数据，并进行了振动数据的特征信号提取。采用振动数据特征信号的多参数融合作为神经网络的输入，对自动倾斜器轴承故障进行诊断，获得了较高的故障诊断率。采用基于神经网络的故障诊断方法，自动倾斜器轴承各类故障的最高故障诊断率均大于89%。     

神经网络在旋翼／机身气动干扰模型中的应用

由于直升机自身的特点，旋翼／机身气动干扰呈现非线性，且受多种因素的影响，用神经网络来解决这一非线性问题是一个很好的办法。将旋翼／机身气动干扰试验数据构造的学习样本，对网络参数进行学习，可以得到旋翼／机身气动干扰神经网络模型，进而可以用该神经网络模型研究直升机机身受旋翼气流干扰时的空气动力特性。参数训练好的旋翼／机身气动干扰神经网络模型可直接用于直升机气动设计和实时仿真。笔者在对旋翼／机身气动干扰神经网络模型的建立进行论述外，还简要介绍了旋翼／机身气动干扰试验。     

非线性系统的动态神经网络自适应辨识

提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习，不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下，所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零，基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下，权重调整律采用ｅ修正权重算法，它是ＢＰ算法的推广，不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性     

基于神经网络的一类非线性关联大系统鲁棒滑模分散控制

针对一类具有未知界扰动和子系统部分已知的非线性大系统,结合神经网络逼近方法、滑模控制研究了一种新的分散鲁棒自适应控制方法。所设计的分散控制器分为两部分,一是等效控制器,二是滑模控制器。滑模控制器用来减小系统的跟踪误差,起鲁棒控制作用。文中用神经网络逼近非线性未知函数,将网络权值误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。仿真算例证明了所设计的鲁棒分散控制器是有效的。     

复合材料低速冲击损伤面积神经网络估算方法

损伤面积是复合材料层合板在受低速冲击后其损伤严重程度主要表征参数之一。本文基于3层拓扑结构的BP人工神经网络,以冲击能量和凹坑深度作为输入参数,建立了损伤面积的快速估算模型。利用试验样本数据对BP神经网络模型训练后,选取样本数据进行仿真验证。对比分析说明该损伤面积估算模型具有良好的试验数据内在联系发掘能力,估算准确性与效率较高。本文研究为复合材料层合板低速冲击损伤面积估算提供了一种新的有效方法。