移动质心飞行器的参数辨识和补偿控制

受质量块大小和位移的限制,移动质心不能像空气舵那样产生很大的力矩.因此飞行器的再入攻角对静稳定度很敏感,尤其在小静稳定度下,静稳定度稍有改变,配平攻角将发生很大变化.飞行器再入过程中的烧蚀、侵蚀以及边界层转捩所造成的小不对称量所产生的不对称力矩与质心移动后产生的控制力矩相比,不是小量.以所建立的移动质心控制飞行器的数学模型为基础,辨识飞行器静稳定度和小不对称量,对小不对称量造成的气动力矩用前馈一反馈复合控制加以补偿.仿真分析表明,移动质心控制对高速再入的飞行器具有良好的末修能力,能有效提高再入段的控制精度.     

中心进气转静盘腔的流量分配特性试验

采用实验方法, 对具有中心进气、两个出口的盘腔系统的流动特性进行了研究.获得了静盘与转盘间隙以及转盘外缘小孔的冷气流量.结果表明:盘面出流孔的流量随总流量或转速的增加而增加, 该流量与总流量的流量比随总流量的增加而降低, 随着转速增加而增加.盘面出流孔数量为原出流孔数量的一半时, 流出流量也近似是原流出流量的一半.      

变几何径向透平损失模型及其分析

基于99 mm叶轮实验, 分析了变几何径向透平静叶的各种损失以及不同的损失模型.给出了变几何透平静叶冲角损失的定量分析.通过计算对比不同静叶喉部宽度下叶道边界层摩擦损失, 验证了Glass-man模型在计算叶片流道损失时, 与试验结果是相符的.基于NASA损失模型分析了径向透平静叶的尾缘损失, 损失随着出口边厚度呈线性增加, 减小出口边厚度是减小尾缘损失的有效方法.      

静叶角度调节对组合压气机性能优化机理

采用流线曲率法求解组合压气机的准三维流场,在叶片排前后缘及中间设置计算站,使用样条函数拟合流线;根据组合压气机结构特点,发展了适合其特性计算的损失、落后角模型及计算程序;将特性计算程序与导、静叶角度优化调节方案相结合,确定出不同设计转速下,导、静叶最佳调节角度组合.在90%设计转速,近最高效率点处,利用全三维的数值模拟手段分析了组合压气机导、静叶最佳角度调节前后流场结构变化.研究结果表明:导、静叶角度调节削弱了压气机叶片排中的激波强度,减少了损失,同时能抑制气流的分离,明显改善组合压气机的流场结构.      

数字趋势序列的子序列匹配算法

针对时序数据挖掘中传统趋势序列分析的缺点,提出了数字趋势序列、趋势序列展开等概念.根据数字趋势序列的特点,使用片段斜率所对应的弧度值来度量片段的趋势.针对数字趋势序列的子序列匹配问题,设计了DTW(Dynamic Time Warping)快速搜索算法.算法分为3个部分:DTW顺序搜索、约束机制、冗余消除机制.并使用实际的股票数据对算法进行了验证.      

无动量亏损尾迹的实验研究

采用尾缘吹气的流动控制技术,改善静子尾迹区流动.使用热线风速仪对静子尾迹区在不同吹气量下的轴向速度进行了测量,得到了在纯尾迹、弱尾迹、无动量亏损尾迹和射流这4种工况下尾迹区的轴向速度分布、中心点速度频谱图以及尾迹特征长度沿流动方向的变化.实验测量结果表明,无动量亏损尾迹和纯尾迹工况相比改善了静子出口速度的均匀性,并改变了涡脱落特性.无动量亏损尾迹特征长度与x0.35成正比关系,而纯尾迹时的特征长度沿轴向与x0.37成正比关系变化.     

上游叶片尾迹对转子叶片非定常表面压力频谱特性影响的研究

为了研究上游叶片尾迹对轴流压气机转子叶片非定常表面压力的影响,采用在叶片表面埋设微型压力传感器的方法,测量了一个单级低速轴流压气机转子叶片的非定常压力分布。对转子叶片非定常压力分布的分析显示:转子叶片压力面非定常表面压力主要受上游叶片尾迹影响,其主导频率为上游叶片尾迹频率及其倍频,压力波动幅度随上游叶片尾迹的衰减而沿流向减弱。转子叶片吸力面非定常压力受叶片附面层和上游叶片尾迹共同影响,其主导频率为上游叶片尾迹频率及其倍频,但是在吸力面前部气流加速区压力波动幅度沿流向增大,而在吸力面后部气流减速区压力波动幅度沿流向减小。在存在尾缘分离的情况下,在分离区附近产生较大压力波动。尾缘气流分离产生的压力波动频谱中含有上游叶片尾迹频率及其倍频的分量,但其频谱可能比较复杂,并非单一地受上游叶片尾迹影响。      

阵元位置误差影响下的一维噪声子空间算法

首先对一维噪声子空间算法进行了分析与仿真,然后重点讨论了阵元位置误差对该算法测向性能的影响。推导出了阵元位置误差影响下的空间谱计算公式,得到了有用结论。     

子波分析和ART神经网络在复合材料板冲击定位中的应用

将子波分析和神经网络技术用于复合材料的无损监测,利用子波分析良好的时频特性从强噪声中提取特征信息。并对复合材料受到冲击时的信号进行了实验处理,提出了一种改进的自适应共振理论 (ART)神经网络结构聚类算法。实验结果表明,能实时监测复合材料受到冲击时的冲击位置和冲击大小。     

结构在环境激励下的模态参数辨识

针对传统模态辨识方法存在的缺陷,研究了工程结构在环境激励下的模态参数的辨识问题。通过各点测试数据的协方差数据构成Hankel矩阵,运用随机子空间实现进行系统矩阵的辨识。经飞机模型的环境激励分析验证,上述方法具有理想的辨识精度,在大型结构的模态辨识领域,拥有广阔的应用前景。