美国直升机先进旋翼技术

笔者参加了美国直升机50届年会和技术展示会,考察了西科斯基和波音公司直升机部。美国在直升机旋翼技术发展中对先进旋翼几何形状和桨毂结构方面作了大量的研究,并取得显著效果。     

密实织物伞形状和应力计算研究

建立了充满稳定状态下密实织物伞形状和应力计算的理论模型。将充满的伞看成柔软的壳体，用力学原理建立伞绳（伞衣上径向加强带）和伞衣幅中线的力平衡方程。伞绳和伞衣处理成非线性弹性构件。考虑伞衣中线上的子午向应力，得到了一个双轴应力模型。结合伞充满状态下几何大变形的几何关系式，得到一组含６个微分方程的非线性微分方程组。从伞顶孔开始，利用伞顶处的边界条件，离散积分至伞底，校对伞底处的另一边界条件，如不满足再从伞顶开始进行迭代，直至满足伞底边处的边界条件。由此编成进行非线性迭代数值求解程序ＣＳＬＡＰ。选用一具典型的平面圆形伞进行了验证，结果很好     

一种新的抗饱和控制器研究与设计

首先忽略执行器的饱和,设计了能够满足系统性能要求的线性控制,然后设计了饱和补偿器降低饱和的影响,线性控制器使系统有较小的阻尼率以提高响应的快速性;当输出达到设定值时,非线性控制器使系统有较大阻尼率以降低超调量。线性控制器与非线性控制器合成总控制器,结合PID技术,能够实现高精度艰踪控制。本方法设计的控制器应用于伺服跟踪系统,仿真结果表明该方法是有效的。     

封严篦齿结构特性的数值分析和实验研究

对发动机中封严篦齿进行了相关齿形的变化 ,建立了 8种封严结构模型 ,运用 RNG k～ ε湍流模型、非结构化网格和 SIMPLE算法来模拟封严篦齿流动问题。探讨了篦齿前后压比与泄漏系数的变化关系 ,系统分析了齿形结构的微小变化对封严效果的影响。筛选出一种齿形进行实验研究 ,计算与实验变化规律一致 ,误差为1 0 .87%。通过对篦齿模型不同倾角的数值模拟 ,发现当篦齿朝气流倾斜一定角度时 ,有利于封严 ,考虑工艺性以及封严效果的综合因素 ,倾角选择在 60°左右较为合理。研究结果表明 :齿腔大小和齿腔形状是决定篦齿封严效果的重要因素。     

SFS的变分方法研究与实现

变分法是解SFS问题的经典方法,其关键是在合适的约束模型下构造相应的泛函,然后通过变分法寻求泛函极小化问题的解。本文提出了一种新的综合约束模型,并基于此约束模型构建了泛函,然后泰勒展开变分处理后的等效欧拉方程,再应用有限差分方法将偏微分方程离散化,最后进行迭代计算得到了曲面各点的高度值。Matlab的编程实现表明该算法有效可行。     

基于分块图像的二值商标图像检索

提出了一种基于分块图像特征的商标图像检索方法。该方法首先确定商标图像的形状主方向来消除图像旋转带来的影响,然后通过提取目标区域的方式消除图像平移的影响,再将图像的目标区域按照4叉树的分解方式划分为多个小的子图像块,对子图像块提取特征并对图像进行相似性度量。实验证明,利用该方法提取的特征兼顾了商标图像在局部和整体上的一致性,并且具有良好的旋转、平移、尺度的不变性,得到的检索结果能够很好地满足人类的视觉感受。     

任意截面弹体的翼身干扰系数估算方法研究

从小扰动线化速位方程出发,结合细长体理论,建立了任意截面弹体法向气动力与截面形状系数之间的相关性;采用二维鳞片法求解速位方程可以得到截面形状系数,从而进行单独弹体气动力估算。根据部件组拆法思想,对这一工程估算方法进行推广,提出一种适合于任意截面导弹翼身干扰系数的估算方法,该方法得到的预测结果和吹风实验、文献数据比较符合较好。采用以上方法对矩形截面的翼身组合体进行估算,具有较好的精度。     

基于终端滑模的无人机编队协同控制

文章研究了具有输入受限及外部干扰的无人机编队有限时间协同控制问题。首先,引入抗饱和辅助系统来解决执行器的饱和问题,利用自适应方法对扰动上界进行估计和补偿;然后,设计新型全局快速终端滑模的控制器,使得编队内各无人机在有限时间内收敛到指定的编队位置,并通过李雅普诺夫稳定性分析方法,证明控制方法的有效性;最后,对提出的控制方法进行数字仿真,验证了实际可行性。     

航空发动机叶片进排气边缘形状自动评价方法

针对目前对航空发动机叶片进排气边缘形状的评价主要依赖人工目测,主观性强、效率低等问题。提出一种叶片进排气边缘形状自动评价方法,通过非均匀有理B样条（NURBS）曲线拟合、最小二乘椭圆拟合、等半径法等算法拟合叶型并提取相关型面参数,针对5类叶片进排气边缘不合格形状给出了定性的定义,根据叶片进排气边缘在不同形状时的曲率特征以及偏差值变化特征对其形状做出评价。通过实例验证表明：该方法能够实现对尖头、钝头、歪头、缩颈及大小大/小大小（LSL/SLS）5类叶片进排气边缘形状的自动判读,对于不同叶片型号和验收标准的应用场景具有较好的通用性,有效提高了叶片进排气边缘形状评价的效率。     

网络攻击下无人机信息物理系统的自适应状态估计

针对网络攻击下无人机信息物理系统(CPS)的安全状态估计问题,提出了一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(AVMRE)。通过将针对控制输入和传感器数据的恶意攻击分别建模为状态和量测方程中的未知干扰项,建立了未知干扰解耦状态递推估计器,实现滤波误差中的量测未知干扰解耦,利用滤波残差设计自适应调整因子对估计误差上界进行极小化,应用最小方差估计准则求解出算法中的量测增益反馈矩阵。同时引入事件触发机制,使得系统在保持一定估计精度的情况下节省通信资源。此外,给出了滤波误差指数有界性的充分条件。无人机飞行模型仿真验证了本文算法相比传统算法的有效性和优越性。