基于ANFIS的涡轮发动机风车工况建模仿真

小样本情况下神经网络模型泛化能力不足的缺陷限制了其在涡喷发动机风车工况建模中的应用。在十组风车工况实验数据的基础上建立了涡喷发动机风车工况的神经网络模型，并且利用人们对涡喷发动机动静态、相似参数以及剩余功率与加速度的关系等先验知识不断对神经网络的输入变量进行变换，逐次减少神经网络的训练样本数目，最终只用一组训练样本就可以训练出泛化能力较强的神经网络模型，大大提高了小样本情况下神经网络的泛化能力。仿真结果表明，该方法简单有效。     

某型弹用涡喷发动机启动加速控制规律设计

为满足某弹用涡喷发动机大空域风车启动加速要求，分析了发动机控制系统原控制方案的局限性，通过引入新的控制输入参数提出了新的控制方案，进行了涡喷发动机新方案控制规律研究和设计。通过地面台架与高空模拟台验证试验结果表明，新方案控制规律满足发动机大空域风车启动加速要求，新控制方案是切实可行的，某涡喷发动机数字电子控制系统控制规律设计一次成功。     

一种弹用涡喷发动机风车起动数值仿真方法

对弹用涡喷发动机风车起动过程进行仿真求解:点火前风车过程用径向基函数神经网络(RBFN)建模,引入相关先验知识对网络输入变量加以变换,以满足小样本情况下网络建模;依据试验数据运用滑动最小二乘法(MLS)获得压气机特性;对于点火加速过程的动态模型,采用改进的粒子群优化(PSO)算法求解.解决了N-R(Newton-Raphson)法受初值影响不易收敛的问题.计算结果与试验数据吻合较好,可作为发动机起动过程性能分析和优化的理论依据.      

弹用涡喷发动机全工况闭环仿真平台

为真实反映实际发动机系统的各部分相互影响,提出和建立了基于MATLAB环境的某弹用涡喷发动机及其供油调节系统的全工况闭环仿真平台。所用发动机模型采用了气动热力原理和神经网络相结合的建模方法,供油调节系统模型采用了参数识别和机理分析的建模方法。在该平台下,分析了膜片特性对发动机启动加速性能的影响。结果表明仿真平台具有较好的可信度,能够反映发动机及其供油调节系统真实的工作过程。      

小型涡喷发动机整机流场数值模拟技术研究

为计算某小型弹用涡喷发动机流场,研究了针对涡喷发动机整机的建模、网格处理以及动态工作点确定等关键技术。通过复杂结构部件建模和拼接,建立了涡喷发动机整机流场计算网格,理论模型中考虑了叶轮流场、湍流和燃烧过程的模拟,并以作用转子上气动力矩为基础计算转子的转速。在通用计算流体力学（CFD）软件中,通过编写UDF程序构建了发动机流场的计算框架。结果表明：全机流场仿真技术为分析涡喷发动机工作过程提供了有力工具,同时揭示了几何建模的精度等因素对计算结果准确性有较大影响。     

弹用涡喷发动机启动加速过程试验

讨论弹用涡喷发动机启动加速过程的试验研究,并分析了某弹用涡喷发动机启动加速过程的有关问题,通过地面模拟试验建立了该发动机启动加速的数值模型。     

符号运算方法在双转子涡喷发动机动态模型建立中的应用

基于符号微分运算对偏微分的解析解方法,提出了1种双转子涡喷发动机动态数学模型建立的方法.在给定双转子涡喷发动机稳态点数据和高、低压压气机特性线的条件下,通过符号微分运算,可获得关于该线性微分代数方程组系数的解析解,简化了发动机的建模过程.     

涡喷发动机多媒体实时数字仿真

编制了涡喷发动机实时数字仿真软件,该软件可以作为涡喷发动机操作员的模拟训练器。用ＶＢ语言实现了模拟发动机声音、动画等多媒体功能。采用动态链接库技术,通过Ｉ／Ｏ接口,外接油门开头和启动按钮等真实设备,可以反应操作员的随机动作。该软件可以较真实地模拟涡喷发动机的开车过程以及对试车数据的处理。     

微型涡轮喷气发动机风车起动特性研究

为研究微小型涡轮喷气发动机风车起动的特性,以某微型涡轮喷气发动机为原型,通过数值模拟和试验研究相结合的方法,研究了其风车起动过程的各种特性。通过试验研究了丙烷气点火时间和丙烷气压对微型涡喷发动机转速以及燃烧室温度的影响规律,以在最短时间内使得微型涡喷发动机转速和燃烧室温度满足可供油燃烧的条件,并确定所需要的丙烷气最小气量。结果表明：在本试验条件下发动机从起动到慢车状态过程中,以先快后慢的供油规律起动加速时间最短约为82 s;发动机从慢车到80%全转速状态过程中,实现相对最短加速时间的供油规律可分为2段,前段供油斜率较大为0.79,后段供油斜率较小为0.14。对其它结构形式和起动过程类似的微小型涡轮喷气发动机有一定借鉴作用。     

弹用涡喷发动机燃烧室出口温度场试验与分析

介绍了弹用涡喷发动机燃烧室部件试验，对试验结果进行了全面的分析，指出燃烧室模拟试验与发动机实际工况之间的差别，产生差别的原因以及试验修正的方法。通过试验数据的分析与处理给出了某弹用涡喷发动机燃烧室出口向温度分布、出口温度场和无因次温度场，分析结论可用于弹用涡喷发动机燃烧室出口温度场预测和涡轮导向器叶片热设计。     

计算涡扇发动机风车起动特性的辨识模型

针对高空风车条件下涡扇发动机起动性能估算问题, 提出了运用约简遗传规划算法进行模型结构自动选择的思路, 对基于约简遗传规划的风车起动模型进行了研究.以某型涡扇发动机为例, 运用该算法对给定条件下该型发动机的风车起动过程进行了建模仿真, 得到了起动过程的估算结果.将估算结果与试验数据对比, 验证了方法的正确性、可行性.      

航空发动机风车阻力的试验确定

风车特性是航空发动机设计和考核的重要性能指标,由于风车状态严重偏离发动机的设计工作状态,因此很难准确确定发动机的风车特性尤其是风车阻力特性。本文分析了航空发动机风车阻力的产生机理,推导了发动机高空台试验中风车阻力确定的计算公式,介绍了航空发动机风车阻力确定的试验方法。该方法在某型涡扇发动机风车特性试验中得到了成功应用。      

某型燃气涡轮发动机风车状态内阻力的计算

由于很多燃气涡轮发动机都缺乏计算风车特性必需的低转速状态的部件特性，给计算发动机风车状态的特性带来了很大的困难。但是，风车特性是燃气涡轮发动机设计和使用过程中必须考虑的，因此，本文参考尤．阿．李特维诺夫提出的计算发动机风车特性的方法，计算了燃气涡轮发动机风车状态时的内阻力。从计算结果分析，该方法不依赖于部件特性，非常适合燃气涡轮发动机的风车特性计算。     

ANN技术在复合材料胶接修理分析中的应用

基于改进的BP人工神经网络(ANN)建立了复合材料胶接修理分析模型,结合采用复合材料胶接修理的正交试验及有限元分析的结果为训练和检测神经网络提供样本,有效地利用了神经网络、试验设计技术与有限元分析的优点。胶接修理实例分析结果表明,所建神经网络模型对胶接参数与修理效果之间关系的预测与试验结果一致,说明将人工神经网络应用于复合材料胶接修理参数分析是一种行之有效的方法。     

涡扇发动机低转速部件特性扩展和风车状态性能模拟

借助涡扇发动机风车特性研究的最新成果,开展了某型涡扇发动机的风车性能数值模拟研究.首先,基于不可压流理论,附以可压缩效应修正的指数法发展了补充慢车转速以下部件特性的计算模型和计算程序;其次,根据流量连续、压力平衡、功率平衡、燃烧室进出口总温相等及转速相等等约束条件建立了风车状态时涡扇发动机高低压转子及整机的共同工作方程;最后发展了具有一定计算精度的涡扇发动机风车状态特性计算模型和程序,并以某型涡扇发动机为例,计算分析了不同飞行条件下发动机的风车特性,从计算结果看,其趋势是合理的.     

基于模糊径向基函数神经网络的永磁同步电机滑模观测器设计

针对传统滑模控制易导致系统出现抖振的问题,提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络滑模观测器来实现永磁同步电机(PMSM)无传感器控制。为了减小观测器系统抖振,利用模糊RBF神经网络算法动态调整滑模增益,并采用李雅普诺夫稳定性定理证明了该模糊神经网络观测器的稳定性；利用锁相环(PLL)技术提高估算精度,并削弱计算噪声。基于MATLAB/Simulink软件平台搭建了仿真模型,将模糊RBF神经网络滑模观测器系统与传统滑模观测系统进行对比。结果表明,与传统的滑模观测器相比,新型滑模观测器能够快速、有效地跟踪转子位置,精确估算出转子速度,同时具有较好的动态特性。     

弹道导弹飞行时间的BP神经网络控制方法

时间协同攻击是提高弹道导弹突防能力和作战效能的一种重要手段。由于发动机推力偏差等干扰因素造成导弹的飞行时间偏差较大,为精确控制弹道导弹的飞行时间,运用BP神经网络算法,建立了一种适用于较大飞行时间偏差修正的飞行时间调控模型。该模型用视加速度偏差表征推力偏差等干扰的影响,根据视加速度偏差调整导弹飞行中某一时段的程序角来实现对飞行时间的精确控制。由BP神经网络建立满足飞行时间偏差要求下视加速度与飞行程序角速率、转弯结束时间之间的映射关系。导弹实际飞行时,根据实际视加速度,由BP神经网络在线计算出飞行程序角速率及转弯结束时间,使导弹在干扰条件下仍以预定飞行时间到达目标。最后,通过仿真验证了该模型的有效性和可行性。     

Application of improved active disturbance rejection control algorithm in tilt quad rotor

The Tilt Quad Rotor (TQR) has complex dynamics characteristics, especially in conversion mode. It is difficult to build the dynamic model of the TQR and the environmental factors have a great influence on it. To solve the problem of control in conversion mode of TQR, this paper carries out the design of the controller based on improved Active Disturbance Rejection Control (ADRC). According to the characteristics of flight in conversion mode, Tracking Differentiator (TD) with explicit model is used to solve the problem of multiple integrals when the system is high-order system. Extended State Observer (ESO) with Radial Basis Function (RBF) neural network is used to estimate and compensate for internal and external uncertainties, and the adaptive sliding mode control in Nonlinear State Error Feedback (NLSEF) is used to improve the response speed of the controller and reduce the parameters which should be tuned. Through the flight control simulation of the TQR, the validity and rationality of the control system are verified.     

基于相似原理的风车状态进口空气流量和内阻力估算方法

风车状态进口流量和内阻力是试飞安全评估中必须获取的重要信息。为评估燃烧室空中复燃能力和风车状态下飞机阻力,在1维管流理论基础上,结合流量连续原理,介绍了1种通过直接测量尾喷管出口马赫数、间接获取空气流量和内阻力的测量方案,并根据相似原理,将其推广应用至不同几何的发动机,发展了1种不依赖发动机部件特性,且适用于不同几何结构的涡喷/涡扇发动机通用的风车状态空气流量和内阻力估算方法。最后以GE公司的CF34-10A发动机为例,对其风车状态下的进口空气流量和内阻力进行了估算,估算结果与GE公司提供的风车状态数据吻合,满足工程需求。该方法对多发飞机起飞、爬升、着陆以及巡航阶段单发失效时的飞机阻力性能估算和风车起动研究具有重要意义。     

基于融合神经网络的航空发动机剩余寿命预测

航空发动机的性能退化是影响飞机飞行安全的重要因素。准确预测发动机的退化过程,对于飞机安全飞行具有重要意义。针对航空发动机剩余寿命预测问题,本文提出了一种将卷积神经网络和长短期记忆网络相融合的数据驱动模型。与常规使用单一的神经网络不同,所提出的融合模型结合了两种神经网络的优点,利用卷积神经网络提取数据中的空间特征并采用长短期记忆网络提取时间特征。实验结果证实,在寿命预测中,所提出的数据驱动模型与已有的方法相比,评分和均方根误差分别下降了32%和6.4%,因此,所提出的数据驱动模型可对数据中所包含的信息进行充分挖掘,其对航空发动机寿命预测精度较高,并具有良好的稳定性。