燃烧室-涡轮耦合流动传热超大涡模拟研究

为了准确预测发动机燃烧室和涡轮耦合复杂气热环境下涡轮部件的流动和换热特性,应用基于BSL k-ω湍流模型的高精度超大涡模拟方法(VLES),以及SST k-ω雷诺平均湍流模型对雷诺数为Re=3.8×105的高压涡轮导叶在均匀进口条件以及燃烧室-涡轮耦合情况进口条件下的涡轮流动和传热进行了数值研究.耦合火焰面生成流型(F...     

空间液滴蒸发实验中液滴图像的无损压缩算法

为了提高空间液滴蒸发实验中图像无损压缩率, 根据连续采集到的液滴图像之间相关性很大的特点, 提出了一种基于JPEG-LS和帧间预测误差编码的图像序列无损压缩算法. 该算法对图像序列第一帧采用JPEG-LS算法编码, 对帧间预测误差帧进行Golomb编码, 从而实现对连续采集到的液滴图像序列进行无损压缩. 实验结果表明, 该算法比单纯采用JPEG-LS算法的压缩率有明显提高, 编解码过程更简单, 编码需要时间更少.      

大数据在航空系统的研究现状与发展趋势

针对大数据在航空系统中的应用问题,阐述了学术界与航空工业界在航空大数据采集传输、分析技术及可视化等方面的研究现状。提出了航空大数据平台基础架构,对目前推出的几款航空大数据分析平台结合优化运营、优化维护、降低成本、降低风险等方面的需求进行了评述。指出大数据在航空系统中的应用还存在着理念、方法、技术、人等方面的挑战,并相应地提出大数据组织专门化、处理方法混合化、分析平台柔性化及跨界合作深入化等发展趋势。     

基于EM-KF算法的直升机主减速器剩余寿命预测方法

为解决间接状态监测数据下直升机主减速器剩余寿命预测难以估算的难题,提出了一种卡尔曼滤波和期望最大化算法相结合的剩余寿命预测方法.该方法可以根据不断更新振动信号特征值迅速且有效地估计出模型参数,进而预测不同运行时间主减速器的剩余寿命分布,最后对主减速器试验数据进行了案例分析.结果表明:该方法能够有效估计主减速器的剩余寿命分布,通过与主减速器剩余寿命准确值对比发现,剩余寿命准确值绝大多数落于剩余寿命预测值的95%置信区间内,表明该方法具有好的准确性,进而避免故障的发生.      

重复使用运载器制导与控制技术综述

本文对重复使用运载器制导与控制技术进行综述。随着航天技术的发展,对航天运载器重复使用的需求也日益剧增,具备可复用的天地往返运输能力也一直是航天工业追求的重要目标之一,而制导与控制将发挥重要的作用。首先回顾了全球范围内重复使用运载器的研究进展,随后从不同的维度对其发展途径进行分类和分析,并从垂直起飞垂直着陆（VTVL）、垂直起飞水平着陆（VTHL）、水平起飞水平着陆（HTHL）等3个方面对制导与控制的需求进行了梳理。针对不同的起降模式,详细构建了完整的制导与控制模型、约束与目标函数,从而对比在不同场景下制导与控制的特点和挑战。在此基础上,对在VTVL、VTHL、HTHL 3种工作方式下制导与控制理论研究与工程实践中所取得的研究成果进行分析,并对各种方法的特点进行了论述和比对。最后对本领域当前亟待突破的技术难点和发展趋势进行了讨论,并对推动重复使用运载器应用的重点研究方向进行了归纳和展望。     

基于传递函数特征的机械结构故障诊断方法新进展

故障诊断对估计机械结构的健康状态非常重要,诊断方法一直以来也是研究的热点问题。与其他故障诊断方法相比,基于传递函数的故障诊断方法操作简单,提供的故障特征和指示因子也更加灵敏有效。根据所利用的线性传递函数或非线性传递函数的类型不同、基于传递函数的故障诊断方法目前大概有4类,即一般线性方法、一般非线性方法、基于广义频响函数（GFRF）方法和基于二阶输出频谱（SOOS）方法。本文旨在对各种基于传递函数的故障诊断方法研究进展进行梳理,通过带阻尼弹簧单元的多自由度模型解释各种方法的基本原理和操作流程,通过具体的仿卫星结构中螺栓松动故障实验比较各种方法的优缺点,探讨现有故障指示因子灵敏度的提高方式及现有方法在其他复杂机械结构中的运用前景。     

无人机全空域飞行影响因素分析

进入全空域飞行是未来无人机发展的必然趋势,所面临的关键问题是安全性和空中交通管理.根据无人机大、中、小型,低、中、高速并存的特点,分析了无人机安全性和影响其全空域飞行能力的关键因素与改进方法,包括建立分类管理机制,提高自主导航与控制能力,进行动态任务规划,采取协调机制,增强环境感知与规避能力等.进一步提出了无人机空域飞行的建模/仿真理论框架,目标是在提高无人机可靠性的基础上,使其具备全空域飞行能力,从而降低无人机使用成本、提高空域共享能力,实现有人机、无人机共享空域.      

浅论建筑能耗构成之建筑含能

首先由建筑含能的概念出发,从建筑构件的角度分析了建筑含能的构成、计算方法以及影响因素,简要探讨了减少建筑台能的可能途径;其次分别以一座钢筋混凝土建筑与一座木结构建筑为例,基于LCA（生命周期评价）的计算结果分析了它们的含能,并将其与各自运行能耗进行了比较。通过分析认为控制建筑含能是建筑节能设计的有效途径之一。     

Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能的支持向量回归预测

为了研究不同时效工艺下Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能,根据实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了SVR预测模型.模型以Al-Cu-Mg-Ag合金时效温度与时效时间为输入,合金的抗拉强度、屈服强度为输出.经过与BP神经网络模型进行比较,结果表明:对于相同的训练样本和检验样本,支持向量回归模型比BP神经网络模型具有更高的预测精度.     

基于RBF神经网络的开关磁阻电机在线建模 及其实验验证

 为了获取开关磁阻电机(SRM)的精确模型,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络对SRM进行建模的方法,主要包括离线建模和在线建模两部分。离线建模通过实验测量得到SRM的磁链特性曲线,并利用该数据训练RBF神经网络,实现SRM磁链的离线建模;在线建模是指当SRM的运行状态发生变化时,离线模型的估计磁链与实际磁链会产生误差,通过对神经网络的输出权值进行在线调节,实现具有在线动态调节功能的SRM在线模型。为了验证该方法的可行性,针对一台12/8结构的SRM样机进行仿真和实验,结果表明SRM的离线模型和在线模型在仿真和实验条件下均能正确地估计SRM的磁链特性,而且在线模型的估计精度高于离线模型,验证了本文的研究方法合理有效。