总压和对涡旋流组合畸变发生器流场S-PIV测试

为研究组合畸变对推进系统性能和稳定性的影响,设计了一种总压和对涡旋流组合畸变发生器。该组合畸变发生器利用畸变网生成总压畸变,利用攻角平板产生对涡旋流畸变,并可通过前后畸变网作用进一步增强对涡旋流强度。利用立体粒子图像测速(S-PIV)技术对3种畸变发生器构型的流场特征和畸变指标进行了测试分析,获取了测试截面流场高空间分辨率的时均值和脉动值特征。结果表明:畸变发生器可产生与S弯进气道出口相似的组合畸变形态;在马赫数为0.2,平板攻角为10°条件下,由攻角平板和前后畸变网共同作用产生的最大旋流角为23°;平板攻角减小时,对涡旋流强度降低,旋流稳定性和对称性降低;进气速度对旋流角的时均值和脉动量的影响较小。在畸变指标方面,提出表示最大和最小旋流角的旋流幅度指标以及周向角度位置指标,以弥补国际自动机工程师学会(SAE)旋流评估方法对小范围强旋流状态评估的不足。     

临近空间飞行器推进系统预冷器关键技术

临近空间由于其在现代战争中的重要战略意义已成为各国航空航天领域的研究重点,高超声速飞行器更是国家临近空间军事实力的一个重要标志。由于吸气式高超声速飞行器具有较高的飞行高度与马赫数,预冷技术已成为高超声速飞行器推进系统中的一项关键技术,而高性能预冷器设计是预冷技术的一个重要研究方向,预冷器的可靠性与流动传热特性是预冷系统的重要影响参数,对于紧凑、高效、高可靠性先进预冷器的研究具有十分重要的意义。基于目前公开的临近空间高超声速飞行器的主要动力形式及其对预冷技术的刚性需求,对预冷器设计中的关键技术与发展方向做了详细的阐述。     

RBCC燃烧室超声速反应混合层特性的大涡模拟

以飞行马赫数为4.5Ma的RBCC发动机典型工作状态为研究背景,采用大涡模拟研究了支板火箭射流和空气来流形成的超声速反应混合层的掺混燃烧过程,获得了燃烧室内详细的流场结构和流动特征,分析了强射流条件下超声速反应混合层的特性。结果表明由于速度梯度的存在,火箭射流进入燃烧室后与空气来流形成环形剪切层,剪切层内丰富的旋涡结构主导火箭射流和空气来流的掺混燃烧,随着湍流能量的串级输运,化学反应过程中释放的能量将被转化成细观尺度的湍流动能,大尺度旋涡将能量传递给小尺度旋涡并最终耗散,细小尺度的旋涡一方面能够促进燃烧反应物的掺混并强化燃烧过程,另一方面会给化学反应过程带来强烈的脉动,使得局部火焰淬灭,火焰结构表现出明显的非定常性。     

利用TDLAS技术评估火箭基组合循环发动机试验性能

针对宽范围工作的火箭基组合循环（RBCC）发动机推力、比冲和燃烧效率等性能难以通过关键参数的实时测量直接计算的问题,提出利用可调谐二极管激光器吸收光谱（TDLAS）技术实现发动机燃气温度、H2O组分浓度和速度多参数同时实时在线非接触式激光光谱测量方法,搭建用于RBCC地面试验性能分析的时分复用-扫描波长TDLAS系统。通过试验获得的(7444.352+7444.371)/7185.597cm -1 谱线附近吸收光谱,从而得到燃气温度、H2O组分浓度和速度参数,并结合数值模拟方法确定的流场参数纵向分布,实现基于关键参数在线测量的发动机性能直接计算。该方法有助于评判燃烧组织和结构改变对发动机性能的影响。     

一种双流路变几何涡轮基组合循环进气道的设计与仿真

针对涡轮基组合循环(TBCC)发动机宽速域的工作需求,提出了一种外并联双流路的变几何进气道方案.通过转动涡轮和亚燃通道的唇罩前缘,可对进气道的捕获高度进行调节,并可实现模态切换;通过亚燃通道下壁面的多连杆机构,可对进气道的内收缩比进行调节,以实现进气道在宽马赫数范围的高效工作.通过对该进气道进行CFD数值模拟,获得了其流动和工作特性,并与定几何进气道方案进行了对比分析.研究结果表明:该变几何进气道具较宽的工作马赫数范围,且具有良好气动性能.与定几何方案相比,该变几何进气道在来流马赫数Ma为2.5,3.0,4.0时的总压恢复系数分别高出了12.5%,30.2%,133.3%.      

低空大动压级间分离碰撞边界预示方法

以低空大动压级间分离过程为研究对象,基于组合优化策略,研究多种偏差耦合干扰下分离碰撞危险包络优化分析方法。确定分离过程仿真优化的具体流程,并建立低空大干扰条件下级间分离过程动力学模型和仿真模型,最后通过算例对比分析校验模型的合理性与仿真方法的有效性。研究结果表明,通过组合优化策略可快速有效实现对随机偏差耦合干扰下低空大动压分离过程的碰撞危险包络进行定量预示,并为分离系统偏差量控制提供依据。     

基于VC++/GL Studio的通用飞行组合虚拟仪表设计及实现

为了满足某无人机半实物仿真系统视景显示需要,针对视景界面复杂、显示数据种类多、实时性和流畅性要求高的特点,设计了基于GL Studio的组合虚拟仪表界面。详细介绍了组合虚拟仪表设计和实现过程,并通过VC++平台实现了网络通信和数据驱动仪表显示功能。仿真系统实际应用表明:该飞行组合仪表工作性能可靠,人机界面友好,具有良好的可重构性,满足不同无人机飞行仿真系统和飞行训练系统使用需求。     

一种多层次制造服务建模和组合优选方法

为提高云制造环境下服务建模和组合优选的准确性,首先将制造服务分多个层次进行描述,从资源服务、功能服务和流程服务3个层次进行建模。然后针对多层次服务模型,采用服务执行时间、服务花费成本和服务用户评价等因素构建服务组合优选的质量评估函数。为解决多层次服务的组合优选问题,提出一种改进引力搜索算法（NGSA）,将小生境中的拥挤度因子和适应值共享技术引入传统引力搜索算法（GSA）以提高收敛速度和准确性。算例验证表明,相比传统的遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法,NGSA能在较短的时间内收敛,且最优解的匹配准确度更高。      

一种考虑GPS信号中断的导航滤波算法

针对无人机惯性（INS）/GPS组合导航系统,考虑导航过程中存在的GPS数据中断的问题,设计了一种改进的滤波算法。首先建立了无人机导航运动学模型,再将传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）技术和强跟踪滤波结合,利用模糊理论中的隶属度函数设计了一种模糊强跟踪扩展卡尔曼滤波（STEKF）算法。仿真结果表明,所设计的改进算法能够快速适应GPS信号突变,即当GPS信号从故障状态恢复到正常状态时,改进算法相较普通EKF算法能更快速地收敛到稳定状态,重新完成对飞行状态的估计。同时相较普通EKF和强跟踪扩展卡尔曼滤波算法,改进算法具有更高的滤波精度。      

基于深度学习的航天器组合体惯性参数在轨智能辨识

针对在轨服务过程形成新组合体的动力学参数未知的问题,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的智能参数辨识算法,实现在外力作用下,线动量和角动量不守恒条件下的航天器组合体多参数辨识。利用卷积神经网络权值共享的特点,设计4层卷积神经网络,通过短时间内对大量特定存储形式的状态数据的训练,实现航天器组合体多参数快速高精度辨识。利用数学仿真试验对算法的可行性进行验证,结果表明：在24s内,质量与质心位置收敛;1190s内,惯量参数收敛,辨识精度在3%以内。说明所提方法在外界随机干扰力和力矩影响下能准确快速辨识出航天器组合体质量、质心位置和惯量矩阵。