基于QAR数据的A320系列飞机空调组件流量监控

提出一种基于QAR数据的飞机空调组件流量监控方案,通过对QAR数据中空调组件流量关键参数的采集,建立飞机空调组件流量监控模型,实现了对空调系统热空气渗漏的监测。     

基于PMV-PPD的地面空调最佳送风速度

针对目前飞机地面空调恒速送风所造成的客舱热舒适性和节能效果不佳的问题,运用CFD技术建立了Boeing737飞机客舱的仿真模型,并通过实验室1∶1尺寸的Boeing737实验舱进行验证,证明所建立的CFD模型合理有效。在此模型基础上,模拟了飞机客舱内的风速场、温度场,根据采样点的风速和温度,分别得到不同送风速度下的客舱内热舒适性评价指标PMV和PPD,通过高斯拟合得到地面空调送风速度与PPD平均值之间的曲线关系,求解得到了满足热舒适性要求的地面空调最佳送风速度,从而实现地面空调的节能控制。     

电机变频控制实现换热器节能的应用研究

结合寒冷地区气候特点与通信机房温控的现状,针对50%浓度乙二醇溶液为工质的换热器,试验研究了自然冷源利用率与换热器自身变频节能的关系。结合乙二醇冷剂的特性,通过建立功率与频率关系模型、温差与功率和频率关系模型,实现了换热器循环泵和风机的变频控制策略。结果表明:在室内外温差、换热功率与循环泵、风机频率同时满足的条件下,以功率模型作为参数进行换热器自身的变频节能是可行的。通过对哈尔滨地区的气候数据与散热房控温试验分析,证明了乙二醇换热器的变频节能效果。     

一种用于变环境数据的可靠性增长分析模型

 提出了一种综合评估模型,考虑不同试验环境对产品的影响而引入环境折合系数的概念,从而将不同试验条件下的数据折合到相同试验条件下,然后利用折合后的数据再进行可靠性增长分析。最后,通过工程实例证明了该模型的工程实用性。     

面向可靠性设计的发动机材料超高周疲劳强度估计方法

提出了一种面向可靠性设计的四参数随机疲劳极限模型,可针对小样本数据实现超高周疲劳（VHCF）应力-寿命（S-N）曲线处理。通过对航空用钛合金常规样本数超高周疲劳数据的拟合分析和对比验证了模型的准确性。同时,以某型航空发动机压气机叶片用TC17钛合金为研究对象,分别对室温（RT）和400 ℃小样本超高周疲劳数据进行了处理,得到了典型置信度和可靠度条件下的超高周疲劳强度估计值。结果表明：本文提出的四参数随机疲劳极限模型,能够通过少量的长寿命区试验数据获得材料超高周范围内发动机设计所需的疲劳强度估计值;相较于常用的升降法,基于本模型进行试验安排可大幅降低68%的试验量,为发动机材料的超高周疲劳强度评价提供方法支持。     

燃气空调的应用及展望

通过将燃气空调与传统的电空调器进行对比，指出燃气空调具有能源利用合理、环保、节能高效等优点，并对燃气空调的发展应用进行了展望，认为燃气空调将成为我国未来新型空调的发展方向。     

基于灰色模型的MEMS陀螺温度补偿

首先,分析了温度对零偏的影响机理,并针对环境温度影响导致MEMS陀螺零位输出变化较大的问题,提出了一种基于灰色模型的温度补偿方法,即原始数据先通过灰色模型进行预处理;然后,根据灰色模型处理过的数据,建立一种补偿模型,并用该模型对测试的数据进行预测补偿。试验表明,采用该方法使陀螺零位在全温范围内稳定精度提高了一个数量级,证明了提出方法的可行性和有效性。     

空调系统冷热源性能的评价

以西安市某办公大楼为例,借助软件DeST对该大楼供冷季和供暖季的空调动态负荷进行计算的基础上,根据目前冷热源配置状况的调查和该建筑空调负荷的特点,以及能源结构,充分考虑节能,提出了三种具有代表性的技术上比较合理的冷热源组合方案。通过比较各方案的一次能源利用率和能源转换方式的能耗指标,综合评价了各方案的节能潜力。     

面向结构静力试验监测的高精度数字孪生方法

试验验证和数值仿真是评估结构强度的两种典型方法,然而基于离散传感器的试验验证方法难以保证结构应力监测覆盖度,数值仿真方法又因为对物理实体的简化和理想化处理而导致应力结果精度不足,如何综合利用两种强度评估方法的优势并进行数据融合以实现结构应力场监测是一个具有挑战性的问题。提出一种面向结构静力试验监测的数字孪生（DT-SSTM）方法,可获得高精度的结构静力试验数字孪生模型,以实现结构应力场的实时监测与强度评估。DT-SSTM方法包括离线、在线2个阶段。离线阶段,采用梯度提升树（GBDT）算法对仿真数据进行训练,建立预训练模型。在线阶段,基于集成学习理论,采用Stacking算法对试验数据响应值与预训练模型响应值之间的残差进行训练并建立残差模型。通过叠加预训练模型与残差模型实现多源数据融合,建立高精度的数字孪生模型。最后,开展了开口矩形壁板轴向拉伸试验来验证DT-SSTM方法的有效性。结果表明,DT-SSTM方法能够建立高精度的结构静力试验数字孪生模型,且相比同类数据融合方法具有更高的全局、局部预测精度以及融合效率,为结构应力场实时监测提供了一种新颖的解决方案。     

波音737NG飞机空调制冷系统故障分析及健康监测研究

对波音737NG飞机空调制冷系统进行说明,列举了典型的故障模型,分析了系统数据和故障的关联,根据制冷系统重要的三个参数对系统性能进行监测并对热交换器的健康进行评估。大数据和云计算深度结合的智能模式是未来空调健康监测的发展趋势。     

支持向量机在航空发动机起动模型辨识中的应用研究

支持向量机（SVM）可以优化网络,有效降低模型复杂性,不存在维数灾难和局部极小问题。本文以某型发动机起动调整试验的试车数据为样本,使用SVM对某一大气条件下的发动机起动模型进行了辨识,并使用另外一组试车数据．通过辨识模型对起动过程进行了仿真;最后,比较了SVM和RBF神经网络起动模型的辨识精度。结果表明,用SVM辨识发动机起动过程模型,方法简单,学习速度快,辨识精度较高。     

基于伴随非等温射流理论的缝槽气膜冷却模型

在伴随非等温射流基础上发展了一种适用于缝槽气膜冷却绝热温比预估的数学模型.通过合理假设推导出二维壁面射流混合层核心温度分布规律,将其作为气膜绝热壁温,并考虑缝槽几何特征参数和气膜吹风比对冷却效率的影响,得到绝热温比计算公式.用试验数据对该预估模型进行拟合分析,得到了与试验数据拟合精度在±8%以内的半经验预估模型,证明该模型的可行性和应用潜力,并需要更多的试验数据对其进行验证和改进.      

EnergyPlus用户图形界面软件DesignBuilder及其应用

介绍了建筑全能耗分析软件EnergyPlus的新一代界面软件DesignBuilder的特点和新功能及其与EnergyPlus的关系,分析了该软件在建筑建模和模拟以及后处理上的优点并将其应用于被动式太阳能建筑的模拟,根据模拟结果对被动式太阳能建筑模型在改善冬季室内热舒适性及节能效果进行了分析和评价。     

基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型研究

客流密度是影响地铁列车客室内热舒适性环境的重要因素,传统的地铁列车客室温度控制主要是根据UIC-553标准,以室内外温差作为控制核心.本文通过构建全尺寸地铁列车客室-乘客-空调送风耦合的一体化模型,利用实车试验与数值模拟相结合的方法,对地铁列车客室内的热舒适性展开研究.探讨客流密度对地铁列车客室内热舒适环境的影响规律以及不同客流密度下客室平均温度与空调送风温度之间的关系,得到了不同客流密度下能满足人体热舒适性体验的空调送风温度,提出了一种基于客流密度的地铁列车空调夏季送风温度控制模型.     

基于逆向工程的转子发动机关键件设计

基于逆向工程的再设计是现代设计的一种有效而快速的方法,本文利用三坐标测量机和激光扫描仪对某型转子发动机关键部件进行扫描,通过Geomagic和CATIA软件处理点云数据,并建立了转子发动机关键部件的三维模型,通过与理论数据进行对比分析,表明此模型较好地模拟了真实部件,对缩短转子发动机的研发周期,降低产品成本具有重大意义。     

机载武器作战使用可靠性综合验证

为减少机载武器可靠性验证试验样本量和降低验证试验风险,通过对机载武器作战使用可靠性验证的工程需求、试验方案、统计模型、验证方法等进行研究,提出了一种利用研制试验数据和定型飞行试验数据的作战使用可靠性综合验证方法。针对机载武器的特点,根据变动统计理论,考虑性能验证与可靠性验证的要求,综合利用研制试验数据和定型飞行试验数据,给出作战使用可靠性综合验证方案,进而制定设计定型飞行试验方案。实例表明,在不改变生产方风险和使用方风险的情况下,该方法可有效地验证机载武器挂飞可靠性和自主飞行可靠性指标,显著地减少定型飞行试验样本量,大幅节约研制成本,并缩短研制周期。     

基于仿真技术的空调系统冲压空气能耗研究

简要介绍了开展民用飞机空调系统仿真分析及研究的重要意义和空调系统工作原理。建立了民用飞机空调系统主要部件的数学模型,开发了系统部件仿真模块及驾驶舱/客舱热载荷模块等,用搭建的部件模块组建了某民用飞机空调系统仿真模型,完成了仿真计算算例。对仿真算例进行试验验证以修正仿真模型,应用修正的仿真模型预测民用飞机整个飞行剖面内空调系统的冲压空气流量,同时采用标准计算方法评估空调系统冲压空气能耗,为空调系统的冲压设计提供依据,对飞机空调系统设计、优化及适航符合性验证具有重要的参考意义。     

基于随机森林的风洞马赫数预测模型

在风洞试验中,马赫数的稳定性和快速性对风洞流场品质有着重要影响。为了实现马赫数的精确控制,必须对马赫数进行快速、准确的预测。风洞试验积累了大量数据,大数据集包含了更多的有益信息,为实现马赫数的精确预测提拱了可能性,但也增加了建模的复杂度。通常高度复杂的模型会加重其在实际使用时的计算负担。针对大数据集问题,本文将随机森林方法应用于风洞马赫数建模。随机森林是一种集成模型建模方法,它从3方面降低模型的复杂度:产生多个样本子集,减少了子模型的训练样本个数;具有并行集成结构,子模型可在不同的CPU上运行,提高了运行速度;以简单学习算法回归树作为基学习机,降低了子模型的复杂度。试验证明基于随机森林的马赫数预测模型能够有效利用试验积累的大数据,满足工程上预测速度及精度的要求。     

基于递归径向基神经网络的航空发动机盘腔瞬态壁温预测

针对航空发动机空气系统盘腔瞬态壁温动态预测难的问题,提出了一种基于径向基神经网络的递归预测模型。通过时序数据多维重构的方法建立训练样本,强化径向基神经网络对“时滞性”的预测能力,分析了模型固有超参数和由多维重构引入抽样控制参数对模型预测精度的影响。采用简化的典型盘腔壁面换热模型结合公开的试验历程转速数据,构建了供模型训练和测试的瞬态壁温数据样本,以递归调用模型的方式完成了对测试样本时序数据的预测和验证。结果表明,与常规的径向基神经网络预测模型相比,该模型的平均相对预测偏差由3.0%降低至0.45%,有效提升了模型的预测精度。为航空发动机盘腔瞬态壁温异常监控及超温排故问题提供了一种新的预判方法。     

高温相变单元管蓄热过程数值模拟

对以高温共晶盐 Li F-Ca F2 为相变材料 (PCM)和以干空气为工质的相变蓄热系统 ,采用焓方法建立了以控制体单元为对象的单管相变蓄热模型。在模拟空间站太阳能吸热 /储热器轨道运行参数下进行了数值计算。计算结果与地面模拟试验数据进行了比较 ,吻合良好。