月地高速再入返回器气动辨识数据偏差分析

飞行试验是获取返回器在真实飞行条件下气动力参数的重要途径,气动辨识结果对于评估理论计算和风洞实验气动数据,改进气动设计具有重要意义。月地高速再入气动环境复杂,气动力预测困难,结果具有很大不确定性,因此给出气动辨识结果的偏差是十分必要的。本文针对月地高速再入飞行试验,发展了返回器气动力参数辨识方法,并利用返回器飞行试验数据提取到了关键气动力参数。研究了返回器气动辨识数据偏差分析技术,剖析了各误差因素产生的气动偏差,并分析了产生气动参数辨识偏差的主要因素。在此基础上利用蒙特卡洛分析方法,计算得到了所有误差综合影响条件下返回器气动辨识结果的偏差区间。结果表明,大气密度、加速度、姿态角、高度、速度等参数的测量误差是产生辨识偏差的主要因素,全程配平迎角的估计结果精度很高,高空稀薄大气段气动力系数和升阻比等参数偏差较大,利用修正克拉马-罗界作为准则计算俯仰力矩导数和喷流推力辨识偏差是可行的。本文获取的月地高速再入返回器气动辨识偏差结果,可以为返回器设计分析提供依据。     

一种参数化轻量化涡轮盘结构的CAD/CAE集成方法

针对一种轻量化涡轮盘结构的特点,分析了参数化CAD/CAE集成过程的文件与输入参数的关联性.编写C/C++程序,利用UG/OPEN API实现参数化建模,通过修改脚本并基于单向流固耦合算法有序调用CAE软件执行脚本的方式实现关联文件与输入参数关联,从而实现参数化涡轮盘CAD/CAE过程自动集成.程序运行效果显示,相比人工执行同样的一次CAD/CAE流程,该方法至少要快54min,说明了该方法有效提高了轻量化涡轮盘的设计分析效率.      

基于核方法的航空发动机推力估计器设计

鉴于实现航空发动机的直接推力控制需要高精度及高可靠性的推力估计器,基于核方法,提出了结合全局核k-means聚类与鲁棒最小二乘支持向量回归机的推力估计器设计方案,通过核诱导的隐性映射将原始输入数据映射到特征空间,使数据样本特征信息被提取并放大,具有更好的可分性.在每个聚类内设计推力子估计器,用鲁棒代价函数代替最小二乘代价函数,增强了推力估计器的整体鲁棒性.通过对涡扇发动机的仿真试验表明,本推力估计器设计方法能够满足直接推力控制需要,与其它方法相比,在估计精度及鲁棒性上存在一定优势.     

改进的多级涡轮噪声经验预测模型

基于早期的涡轮噪声经验预测模型和涡轮噪声试验数据,对影响涡轮噪声的关键涡轮参数进行了分析,发展了改进的多级涡轮噪声经验预测模型.该模型由单级涡轮噪声计算、涡轮噪声在下游涡轮级中传播的衰减量计算和各级涡轮噪声叠加3个部分组成.采用涡轮噪声试验数据对单级涡轮噪声计算方法进行了验证.结果表明:该单级涡轮噪声计算方法的计算结果误差小于1.5dB.由试验数据拟合得到的涡轮噪声叶片排衰减经验预测模型也被应用于该改进的多级涡轮噪声经验预测模型中.与早期经验预测模型相比,改进模型的计算方法更合理,噪声预测结果更可靠.      

影响毫米级微型涡轮气动性能的若干参数

根据毫米级微型向心涡轮的特点,通过理论分析结合经验关联进行了涡轮性能与几何气动热力学参数之间的关联,在此基础上探讨了气动设计过程中各关键参数对微型向心涡轮气动性能的影响规律及影响程度.通过毫米级微型向心涡轮气动方案的设计,结合三维数值模拟手段对上述分析的系列参数选取原则的合理性进行了验证.针对毫米级微型涡轮中绝热壁面条件已不适用情况,探讨了固壁传热对涡轮气动性能的影响,这些研究为毫米级微型涡轮气动方案的设计提供了参考依据.      

脉冲爆震涡轮发动机原理性试验研究

为研究脉冲爆震燃烧室与涡轮及压气机三者相互匹配的详细机理,建立了脉冲爆震涡轮发动机原理性试验系统,其主要由脉冲爆震燃烧室、涡轮增压器、润滑系统、发动机测控系统等组成。在该试验系统上开展了脉冲爆震涡轮发动机原理性试验研究。首次实现了由脉冲爆震燃烧室驱动涡轮,涡轮带动压气机,压气机压缩空气供给爆震室的全闭环自吸气工作模式。试验结果表明：脉冲爆震涡轮发动机能在自吸气模式下持久、稳定地工作,爆震室与涡轮及压气机三者匹配良好,验证了用脉冲爆震燃烧室替代传统等压燃烧室的可行性。     

基于新型涡轮冷却算法的航空发动机性能计算模型

针对气膜冷却和对流冷却两种常用的冷却方式,建立了新的涡轮冷却计算模型,并实现了与燃气涡轮发动机总体性能计算模型的耦合,得到了可考虑的不同冷却方式、适用于高涡轮前温度、大冷气量的燃气涡轮发动机总体性能计算模型,并与简化涡轮冷却模型的计算数据及试验数据作比较分析,表明新型涡轮冷却算法的可行性和能够提供更详细的涡轮部件气流参数.     

基于模型辨识的发动机部件特性修正研究

在发动机的总体性能研究中,发动机部件特性图的准确程度对总体性能计算结果有明显的影响.研究表明,部件特性数据的偏差,尤其是风扇、压气机及涡轮等部件特性的偏差会使发动机总体性能计算结果出现很大的偏差,与实际性能不符.本文采用变分加权最小二乘法对试验数据进行模型辨识分析,充分利用发动机整机测量的试验数据对发动机部件特性进行修正,该修正可反馈各部件实际特性信息,可为各部件分析及完善设计提供参考和依据.     

一种基于模糊遗传算法的多传感器多目标跟踪数据关联算法

基于模糊遗传算法发展了一种新的数据关联算法。数据关联的静态部分靠一个模糊遗传算法来得出量测组合序列和S-D分配的m个最优解。在数据关联的动态部分，将得到的S-D分配的m个最优解在一个基于多种群模糊遗传算法的动态2D分配算法中依靠一个卡尔曼滤波估计器估计出移动目标各个时刻的状态。这一基于分配的数据关联算法的仿真试验内容为被动式传感器的航迹形成和维持的问题。仿真试验的结果表明该算法在多传感器多目标跟踪中应用的可行性。另外，对算法发展和实时性问题进行了简单讨论。     

双重未知干扰解耦的多传感器系统偏差校正与状态估计

具有未知干扰输入的随机系统状态估计问题广泛存在于控制、通信、信号处理和故障诊断等领域，但目前的研究成果大多局限于单传感器动态离散系统。针对状态方程含有未知干扰、量测方程含有未知偏差的多传感器系统状态估计问题开展了研究，提出了一种双重未知干扰解耦下的最小方差无偏估计滤波器。首先，建立量测偏差通用演化模型；然后，解耦偏差演化模型中的未知输入，设计最小方差无偏估计器对量测干扰偏差进行估计；之后，利用估计出的量测偏差来校正动态系统测量值；最后，根据量测偏差校正后的系统模型设计最优状态观测器，获得具有最小方差无偏的状态估计。径向飞行控制系统的例子验证了所提方法的有效性，与相关方法的仿真对比反应了所提方法的优越性。