温度循环条件下某光电舱结雾现象分析

温度循环筛选是提高产品可靠性的重要手段之一,而光电试验舱内温度循环引发的呼吸作用可能是导致光电产品结雾的原因。文章详细分析了某光电舱温度循环时低温结雾的现象,通过理论计算和相关试验,表明器件内部水汽含量过大是此现象出现的主要原因,而密封结构的呼吸作用影响较小。根据以上结果,提出了相关解决措施。     

一种运动双站多脉冲无源定位算法

针对运动双站对已知高度的地面目标辐射源高精度定位问题,借鉴SAR成像原理和直接定位法思想,提出了一种利用空中两运动侦察站接收到目标多脉冲信号间的到达时间差(TDOA)和到达频率差(FDOA)信息的无源定位算法。采样时将观测时间分为快时间和慢时间,在快时间域估计时差,慢时间域估计频差,具体方法为:首先将两侦察站的采样信号在频域互相关,然后利用参考函数和广义Keystone变换消除距离单元徙动,再通过二维傅里叶变换得到目标位置点的TDOA和FDOA联合估计值,最后将时差频差联合估计值通过几何关系映射到目标的空间位置。仿真结果表明信噪比较高时逼近直接定位法的克拉美罗下限(CRLB),信噪比较低时仍然可以定位。此外,本文算法不仅计算量小,且适用于不可区分多目标辐射源定位问题,具有高精度和超分辨特性。     

指尖封严磨损特性及其对泄漏影响的试验

对间隙、过渡、过盈3种配合的指尖封严的磨损特性及其对泄漏的影响进行了试验研究,分析了不同配合状态下封严件与转子的磨损现象、磨损长度以及封严泄漏系数的分布.试验结果表明:封严磨损随封严与转子相对滑动距离增大而增加;间隙配合状态下,封严出现局部磨损,磨损及其对泄漏的影响主要发生试验初始阶段;过盈配合时,封严件整体均出现磨损,且磨损发生在整个试验阶段,磨损对泄漏的影响在初始阶段较大、之后逐渐减小;封严的间隙越小(过盈量越大),磨损对泄漏影响越大.      

单头部燃烧室流场PIV试验测量

航空发动机燃烧室内流场结构直接影响燃油雾化、油气掺混以及燃烧性能,本文采用粒子图像速度仪(Particle image velocimetry,PIV)对某单头部基准燃烧室内的冷态流场和燃烧流场分别进行了试验测量。在冷态流场试验中,研究了进口空气流量变化对燃烧室内的流场结构、回流区尺寸大小变化的影响规律;而燃烧流场试验测量分别研究了进口空气流量和油气比变化对燃烧流场结构的影响。试验结果表明:由于下壁面中间主燃孔进气射流的强烈影响与挤压,导致旋流器出口处横向截面上的旋转气流不是一个完整的旋流气流;燃烧流场与冷态流场相比,其流场结构基本相似,但中心回流区宽度稍变瘦,随着油气比的增大,中心回流区逐渐变瘦,宽度变窄;随着油气比的增加,轴向速度逐渐变大、回流负速度变大;燃烧流场测量中,在燃烧室头部较好地捕捉到喷嘴喷出的油雾锥上油珠的速度大小。     

考虑驾驶员反应特性的倾转旋翼机单发失效轨迹优化

为了能在倾转旋翼机单发失效轨迹优化的研究中考虑到驾驶员的反应特性,建立相应的增广飞行动力学模型并进行计算分析。首先,以倾转旋翼机基本纵向刚体飞行动力学模型为基础,建立旋翼拉力系数、旋翼后倒角与操纵杆量之间的关系,并引入延迟环节、惯性环节和操纵速率限制来模拟驾驶员的反应特性,形成适用于倾转旋翼机单发失效轨迹数值优化研究的增广飞行动力学模型。然后,采用直接转换法将轨迹优化对应的最优控制问题转化为非线性规划问题进行求解。最后,以XV-15倾转旋翼机为样机,计算短距起飞单发失效后的最优着陆过程,并与相关文献结果进行对比。对比结果表明:考虑驾驶员的反应特性后,优化得到的状态量、需用功率、拉力系数和旋翼后倒角变化更加柔和,着陆时间和距离有所延长,操纵杆量变化更加合理。除此之外,随着驾驶员感知延迟时间增加,最优着陆过程所需时间会增加,且着陆时触地速度也会增大,但操纵量变化趋势基本一致。考虑驾驶员反应特性的倾转旋翼机单发失效轨迹优化可以为驾驶员实施安全着陆提供更加有用的依据。     

建筑结构风荷载及其动态响应研究

在过去的几十年里 ,虽然人们对高层建筑风效应的问题已有了一定的了解 ,但对大气流场与结构物各种风致响应的关系机理的认识还有待于进一步提高。确保结构系统在强风期间的安全性与舒适性是一个重要的设计目标。笔者给出了大气边界层模拟要求 ,并介绍了一种研究建筑物的表面脉动压力和高层建筑动态响应的方法。     

基于ABAQUS的某型发动机涡轮叶片静强度及振动特性分析

应用ABAQUS有限元分析软件对某型发动机涡轮叶片的静强度和振动特性进行分析,得到了涡轮叶片的应力和位移分布云图,验证了涡轮叶片静强度的可靠性,得出涡轮叶片的各阶固有频率及振型,并绘制坎贝尔共振曲线图,计算涡轮叶片在发动机各工况下的共振裕度,对其发生共振的可能性进行了分析.根据静强度和振动特性的仿真结果,对涡轮叶片的维...     

多源融合导航系统的因子图算法综述

由于卫星导航系统不能穿透物理遮蔽物且容易受到干扰以及惯性导航系统误差积累容易发散的特点,传统的惯性/卫星组合导航系统越来越难以满足人们对导航精度的需求,于是多传感器组合导航系统应运而生并不断发展.在多源导航系统中,如何高效可靠地融合不同传感器的数据是其中的核心,工程实践中采用较多的是联邦Kalman滤波,但其在处理异步异质非周期信号和非线性问题时都显得力不从心,近来越来越多的目光聚集在因子图算法上,故对目前因子图在多源组合导航系统的应用情况以及将来可以发展的方向进行梳理阐述.     

合成双射流逆向吹吸控制对翼型流动特性影响

为探究合成双射流(Dual?Synthetic?Jets,DSJ)技术对飞行器航向姿态的控制能力,采用数值模拟的方法,研究了反向DSJ对小攻角、大攻角下翼型绕流流场的控制机理及气动控制特性,并通过飞行试验验证了其航向姿态控制能力.结果表明:小攻角下,反向DSJ会使阻力增大,升力略有减小,俯仰力矩基本不变;大攻角下,反向DSJ会使升力、阻力及低头力矩增大.小攻角下施加控制后,激励器出口前由于射流的阻挡作用形成高压区,伴随着流向逆压梯度的增加,分别在两个出口后形成准定常低压回流区,致使前后压差阻力增大,但压力包络面积基本不变,故升力变化不大;大攻角下施加控制后,除了会在射流出口前、后分别形成高压区、低压区外,还会使背风面流动提前分离,扩大分离区域面积,同时也会减小分离区内的压力值,扩大压力包络,增大阻力的同时,也会提升升力.飞行试验结果表明,反向DSJ具有对飞行器巡航时航向姿态的控制能力,可实现的最大偏航角速度为9.01°/s.     

A new skeleton based flying bird detection method for low-altitude air traffic management

In low-altitude air traffic management, non-cooperation targets are the greatest threat to security of low-flying aircraft. Among various aviation fatalities, flying bird is the main factor with the highest risk and directs economic losses amounted to nearly 10 billion US dollars each year. Therefore, Flying Bird Detection (FBD) has attracted considerable attention in low-altitude air traffic management. In this paper, we propose a skeleton based FBD method via describing bird motion information with a set of key poses. To overcome the variability of birds, the skeleton feature is selected as a relatively fixed and common characteristic for the pose appearance of flying bird. Based on the geometric topology among some key parts of bird body, a set of key poses can be described by some extracted skeleton features, which are used to represent the bird motion information. Aimed at robustly handling with the pose variations, multiple pose-specific classifiers are individually trained to learn the representative poses of the flying bird. At the detection stage, the flying bird skeleton features are combined with extracted key-pose sets to perform the flying bird classification task from each image. Afterwards, the key-frame pose-change set and the consistency of the classification results from sequent images are employed to validate the final detection results. Experiments on flying bird datasets demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method.