空地一体化技术在IFTD试飞中的应用

发动机表明符合性试飞科目飞行中推力确定（In Flight Thrust Determination, 简称IFTD）试验点多、耗时长、费用高。为提升试飞架次效率和地面监控力度,降低架次成本,基于FLIGHTLAB软件开发了面向物理的空地一体化仿真模型系统,并采用卡尔曼滤波和遗传算法对模型输入数据进行了实时处理和动态优选,最后基于QT开发了空地对比监控界面在某型号IFTD试飞中进行了应用。经验证,所建空地一体化仿真模型能够有效对某型号的发动机运行和动力学响应进行模拟,发动机各项参数的平均误差约为3%,采用的数据实时处理和动态优选算法能够良好地匹配空地一体化仿真模型系统,使系统有效运行,在IFTD试飞中,仅两个架次就为试飞节约燃油约3 t;本次应用表明,空地一体化技术,在飞行前能够为试验点可达性分析和试验点优选构型分析提供支持,在飞行中为试飞监控减轻负担。     

遗传算法对压气机叶片排序的应用

采用遗传算法研究压气机叶片装配中的排序优化问题。详细给出了遗传算法的计算步骤、计算过程中叶片序列可行解的编码、交叉算子、变异算子的选择方法,建立了对叶片排序问题的适应度函数及其优化的评估方法。具体算例表明所建立的方法对压气机叶片排序问题有较高的效率和满意的准确度。      

基于改进遗传算法的燃气轮机自适应建模

综合运用了一种改进的遗传算法和自适应建模技术对燃气轮机的精确特性进行寻优获取.引入自适应机制优化交叉和变异算子,同时引入模拟退火算法,使改进遗传算法能很快接近最优解,并能跳出局部最优的陷阱,在保证解的质量的同时提高了收敛的速度.针对以往自适应模型中未考虑测量参数间的线性相关性和不同的传感器测量精度对目标函数的影响等问题,采用加权方法建立了较为完备的燃气轮机自适应数学模型,应用改进遗传算法获取燃气轮机部件的精确特性,实例计算结果表明:模拟退化改进遗传算法进行的自适应建模效果更好.      

民用飞机试飞科目领域本体构建研究

飞行试验周期长、风险高、难度大,是一项复杂的系统工程。要高效完成试飞工程,需对试飞过程进行概念表示和结构化描述,建立工作流模型,实现试飞信息化和试飞协同。本文将本体理论引入试飞领域,提出以试飞科目为概念表示基本单元的试飞领域本体构建思路;针对民用飞机试飞特点,结合骨架法和七步法,通过文献查阅、专家调研和本体重用等方式,确定出民用飞机试飞科目领域重要概念及其关系,并采用Protégé构建出民用飞机试飞科目领域本体。     

民用飞机飞行模拟机数据包试飞任务优化结合方法研究

飞行模拟机数据包试飞用于获取飞行模拟机研制及鉴定所需的试飞数据,涉及多项试飞科目。为提高试飞效率、降低试飞成本,针对飞行模拟机数据包试飞与型号试飞的优化结合方法进行了研究。通过分析飞行模拟机研制进度要求、型号试飞规划、型号构型到位计划,以及飞行模拟机数据包试飞和型号试飞各试飞科目的试飞要求等要素,分别在试飞科目分析阶段和试验点分析阶段提出了不同的优化结合原则,包括试飞方法相似原则、科目类别相似原则、前置试验满足原则及构型要求兼顾原则。并给出了直接结合、试验点连续结合、形态变换结合及架次结合四种优化结合方法,以及优化结合方法所适用的飞行模拟机数据包试飞阶段。该优化结合方法已在实际型号飞行模拟机数据包试飞任务规划中得到应用,起到了减少试飞任务量的作用。     

基于数据特征的试飞数据提取方法研究

为了提高试飞数据处理效率,设计了一种基于数据特征的试飞数据提取方法。该方法是将试飞科目的各需统计数据分解为提取参数和提取逻辑,使得各科目数据提取过程结构化,便于由计算机处理。通过该方法对常见的三类试飞科目数据进行了提取,得出详细数据提取思路和样例,本方法为在各试飞科目中的数据提取应用提供了借鉴。     

突破禁区 挑战极限──“新舟”-60试飞中的故事

StoryAboutModernArt-60InFlightTests在“新舟”－60取证试飞中，有10多个一类风险科目，也就是试飞中的最高风险科目，包括失速速度、失速特性、单发起飞、空中和地面最小速度、高速特性、颤振和自然结冰等，这些科目无论从广度上还是深度上讲，在我国航空史上都是首次进行，也是首次由中国试飞员完成试飞。这些高风险科目试飞的目的，就是要测出飞机安全飞行的边界数据，划定安全区域，从而确保安全营运。在实际的试飞中，要确定安全飞行的极限，就必须超过极限。一旦超越极限，就意味着各种意外都可能会发生。在世界航空史上，在试飞…     

民用飞机试飞规划与管理技术研究

梳理了通用的民机试飞需求类型,讨论了民机试飞任务分工和试飞计划制订原则,分析了民机试飞科目特点和逻辑关系,研究并提出了一种民机试飞任务优化方法,系统地阐述了试飞规划与管理体系,实现了民机试飞的闭环控制,解决了国内试飞规划中未能系统研究的问题,并创建了一套具有国际先进水平的民机试飞规划与管理系统(Flight Test Control System,简称"FTCS")。FTCS已在实际型号试飞工作中得到了验证和应用,起到了减少试飞架次和提高试飞效率的作用,具有实际的工程应用意义。     

基于多要素改进NSGA-Ⅱ的小直径制导炸弹空面打击最优火力分配方法

为了最大化提升小直径制导炸弹对面积目标的打击效率，提出基于多要素改进的非支配排序遗传算法的小直径制导炸弹空面打击最优火力分配方法。考虑制导炸弹的误差散布，运用网格法建立了单枚制导炸弹的打击效率评定模型，从而在此基础上建立了多枚制导炸弹的最优火力分配模型；构建了打击效率最大和用弹量最小的优化目标函数，建立了制导炸弹的最优火力分配模型。通过引入概率选择算子、混合交叉算子、改进精英保留策略对NSGA-Ⅱ算法中的多要素进行改进，增强算法的全局搜索能力，提升算法性能。仿真结果表明，MFM-NSGA-Ⅱ算法能够获得有效的小直径制导炸弹最优火力分配方案，最优火力分配结果对应的用弹量随场景参数的变化而改变，并且本文方法求解质量优于原NSGA-II算法和多目标粒子群算法。     

直升机旋翼转速包线拓展试飞研究

根据在国外试飞的经历,介绍并分析了单旋翼带尾桨直升机旋翼转速包线拓展试飞有关内容。首先根据该试飞科目要求来源,结合相关适航规范确定试验点;其次介绍了科目的试飞基本方法,并分析了无动力时初始试验点的选择和旋翼转速的控制;最终进行了空中演示试验并对试验结果进行了分析,所得结论为该科目的试飞提供了参考。     

飞行试验管理系统的设计与软件实现

对飞行试验管理系统的设计进行了研究,重点介绍了飞行试验管理系统中动作单元的制作及试飞计划任务单的生成,以及系统软件实现的三个特色：三级数据库结构、多机种多用户的用户管理机制,基于Ｅｘｃｅｌ的动态报表管理,最后讨论了飞行试验管理系统今后的发展方向。     

高空飞行剖面燃油系统供油能力试验方法研究

本文根据柏努利方程,对直升机燃油系统损失进行分析,将直升机高空低温典型条件下飞行剖面燃油系统供油能力试验分为台架试验和高空低温性能试验两部分。通过对试验结果进行分析、融合处理,可更为精确地分析直升机在该状态下燃油系统供油能力,供工程应用参考。     

遗传算法在航班覆盖问题中的应用研究

为了解决航标串生成中的航班覆盖问题,首先采用深度优先搜索算法生成最初航班串。然后在传统遗传算法中引入了启发式算子,将该算法应用在航班覆盖问题上,提高了算法效率,对实例的应用也得到了较好的效果。     

基于混合遗传算法的航班串优化模型研究

分析了飞机排班调度中航班串的编制优化问题，并针对该问题建立优化模型，模型主要考虑了航班串编制时关于航站衔接的要求及过站时间的限制。同时，为求解所建立的模型，构造了一种基于精英选择策略的自适应遗传算法．通过使用实际航班数据对模型进行仿真研究，证明了模型及算法的可行性、     

直11MB1型机燃油系统热油飞行试验研究

直11MB1型机热油飞行试验是风险试飞科目,在国内直升机上首次进行。针对适航条款CCAR27.961(燃油系统在热气候条件下的工作)的要求,本文提出了试验的关键及其解决方法,确定了飞行试验的内容,对试验结果进行了分析。     

基于GA的民航飞机水平航线动态寻优算法

目前的机载飞行管理计算机系统 (FMCS)在进行飞行优化时 ,视航路为固定常量。这与自由飞概念是相斥的 ,而且也制约了对空域和GPS等技术的充分利用。水平航线的动态实时优化是解决该问题的根本方法。本文首先研究了该优化问题的数学建模 ;然后针对普通寻优算法耗时颇巨的缺点 ,提出了基于一种改进的遗传算法 (GA)的航线动态优化算法 ;最后给出了部分仿真实验结果以评估此算法的性能。     

推力矢量飞机试飞技术模拟研究

为研究推力矢量飞机的试飞技术,建立了推力矢量飞机的动力学模型,用动态逆方法设计了4种过失速机动控制律,并在地面飞行模拟器上参考标准评估机动动作集(STEMS)进行了飞行模拟试验研究。试验结果表明,使用的4种过失速机动控制模式没有不可接受的操纵响应,飞机采用推力矢量控制后敏捷性明显提高。在模拟导弹攻击目标时,采用过失速机动控制模式具有明显的优势。     

飞行品质仿真计算与试飞数据对比分析

随着飞行控制系统越来越复杂,试飞过程逐渐向数字化过渡。在开展飞行试验前,通过数值模拟对飞机的主要飞行品质参数进行仿真计算,可以为试飞过程提供参考,提高飞行试验的效率。根据某型飞机的风洞试验数据,建立该型飞机的气动力数学模型,基于Flightgear飞行模拟软件搭建功能完备的实时飞行模拟平台,完成飞行品质的数字化试飞。选取典型试飞数据对所建立的气动力模型与数值仿真结果进行验证,结果表明:数值仿真结果与试飞结果具有较好的一致性。     

一种对飞行参数选取的自适应方法

飞参数据的典型选取问题是单机寿命监控以及飞行品质分析中压缩数据的储存空间关键。针对飞参数据的特征,提出了一种基于ELM极限学习机的飞参数据选取的模型。利用极限学习机ELM神经网络、文化基因算法MAS优化的方式,克服了算法中存在早熟收敛和局部极小的问题。实现了对飞机不同部位载荷自适应选取不同飞行参数的效果,有效获得评估出飞参数据的重要度。验证结果表明,优化后的ELM-M模型比传统选取飞参模型的精度得到了极大提高,泛化能力增强,说明了方法的可行性、有效性。     

基于试飞数据的航空发动机状态监测与故障诊断

在航空发动机飞行试验阶段,发动机技术状态变化快、故障频发,为了实时监控发动机工作参数变化情况,快速及时地预测并诊断发动机故障,本文研究了试飞数据驱动的航空发动机状态监控与故障诊断技术。文章基于实际试飞数据建立了航空发动机ANN-NARX参数预测模型,考虑到建模样本量大、模型结构复杂、训练时间长、输入输出延迟等因素,采用遗传算法对模型的最小数据样本需求和结构进行了改进优化,并利用蒙特卡洛方法确立了参数预测模型的自适应告警门限,同时基于构建奇偶空间残差模型实现了航空发动机典型故障诊断。结果表明：实际试飞中只需有限架次试飞数据的训练学习,即可得到发动机参数预测模型,高压转子转速、压气机后压力、涡轮后总温及滑油总回油温度预测相对误差最大值分别为：1.0%、1.7%、0.2%和1.2%,综合模型建模误差和参数测量误差后的自适应告警门限有效降低了模型预测结果的不确定性,在已有数据样本集上的典型故障识别率达到95.2%。