基于Elman网络的共轴式直升机动力学系统辨识

根据共轴式直升机动力学与运动学基本方程的结构形式建立了一种基于改进的Elman神经网络的辨识模型,同时推导了该网络的训练算法,给出了训练步骤.随后,利用外场试飞中几个典型飞行状态的遥测数据对网络进行训练,计算权值矩阵,获得该共轴式直升机用来进行动力学系统分析的神经网络模型.以匀速前飞状态为例进行了纵向操纵响应仿真,比较仿真结果和实际遥测数据可知,该网络模型基本反映了样例机的动态特性.      

放宽纵向静稳定性对战斗机布局升阻比特性的影响

就放宽纵向静稳定性技术对不同战斗机布局升阻比特性的影响进行了研究.文中选取鸭式和正常式两种典型的现代战斗机布局,基于风洞试验数据,获得了在5种典型情况下,飞机不采用和采用放宽纵向静稳定性技术时的配平升阻比特性,并且分析了两种布局配平升阻比特性不同的原因.研究结果表明:在典型的亚、跨和超声速马赫数下,如果不采用放宽纵向静稳定性技术,鸭式布局由于配平得到的升阻比收益一般低于常规布局的收益;鸭式布局由于采用放宽纵向静稳定性技术得到的配平升阻比收益明显高于常规布局.从配平升阻比特性的角度来看,鸭式布局比常规布局更加适于采用放宽纵向静稳定性技术.     

纵列式直升机双旋翼流场特性的自由尾迹分析

将旋翼尾迹模型与旋翼配平模型进行耦合求解,建立了一个分析纵列式双旋翼流场的迭代计算方法.为充分模拟双旋翼的干扰影响及桨尖三维效应,使用了畸变的自由尾迹模型,桨叶模型则采用升力面/涡格方法.应用该耦合方法,计算分析了纵列式直升机双旋翼在干扰状态下的尾迹结构及旋翼重叠区域的流场特性,并与单旋翼做了比较.计算表明,悬停时,纵列式双旋翼重叠区下方的下洗速度大于单副旋翼的诱导速度,但小于两副旋翼诱导速度的简单迭加;前飞时,随飞行速度的增大,尾迹重叠区域减小,两副旋翼相互间的干扰也逐渐减弱.     

塞式喷管发动机多管点火方案的研究

塞式喷发动机点火系统应能同时为十个以上独立的小燃烧室提供充足的点火源，在主推进剂进入后能继续维持燃烧，文中给出了三种点火方案，利用爆震波只需较小的电能输入即可同时点燃塞式叶管发动机的多个燃烧室，用气动谐振点火器无需外部能量输入即可实现多管点火，小燃烧室的电火塞点火能将小燃烧室喷出的火炬用于塞式喷管发动机的多管点火。文中最后给出了气动谐振点火器用于塞式喷管发动机多管点火时的实验数据和技术途径。     

超大型组合翼伞与超大型连续翼伞的气动性能对比分析

随着航天回收系统应用需求越来越广,回收物质量也越来越大,对翼伞面积的要求越来越高,超大型翼伞开始受到广泛的关注,然而目前国内外对超大型翼伞的研究较少。对此,文章以超大型连续翼伞和超大型组合翼伞为研究对象,分别对其进行物理建模。采用计算流体力学（Computational Fluid Dynamics,CFD）的方法,基于k-epsilon湍流模型,分别计算在无下拉、单侧下拉、双侧下拉时超大型连续伞和超大型组合伞的气动特性。研究发现,超大型组合伞在组合处有很明显的气流补充,可以减缓流动分离的情况,增大失速迎角,更适合大攻角的飞行任务,适用范围更广。研究成果可以为以后超大型翼伞的选型提供一定的参考。     

隐蔽式安装布局涡轴发动机安装损失的飞行试验

为确定轻小型直升机飞行性能评估所需的发动机安装性能损失,对隐蔽式安装布局的涡轴发动机进行了不同直升机飞行姿态的飞行试验。基于试飞数据建立了一套真实飞行条件下涡轴发动机安装损失的计算流程,对比分析了在不同高度和速度下稳定平飞、有/无地效悬停、有/无地效悬停回转、不同高度爬升、不同高度下滑、盘旋、侧后飞等飞行姿态对涡轴发动机安装损失的影响。结果表明：隐蔽式安装布局的涡轴发动机安装损失主要来自进气温升,不同飞行姿态下功率损失为4.3%～20.7%,耗油率相对增量为1.2%～132.7%;功率损失随飞行高度的变化规律不明显,随飞行速度的增大而减小;耗油率相对增量随飞行高度和飞行速度的增大而减小;在近地面的低速飞行姿态下安装损失最小,且受地效影响较小;风速和风向对安装损失的影响较大。     

扩张段射流对旁路式双喉道喷管矢量特性的影响研究

为探究腔体扩张段射流对旁路式双喉道喷管气动矢量特性的影响,采用数值模拟方法对喷管在不同次流入射位置和次流压比下的内流情况进行仿真研究.结果表明:在扩张段引入次流能够改善喷管内流性能,随着次流入射位置后移,推力矢量角先增大后减小,推力系数逐渐增大且增幅渐缓;随着次流压比增加,喷管推力矢量角逐渐增加后基本保持不变,推力系数先增加后快速下降,而矢量效率先急剧上升后趋于平稳;改进后的喷管在最佳算例中得到推力矢量角为27.59°,推力系数为0.956,矢量效率3°/1％次流流量.     

面向电力系统的多粒度隐患检测方法

由于电力系统的安全问题往往会造成严重的经济或社会影响,隐患检测已成为电力系统不可或缺的重要环节。随着人工智能领域的发展,基于深度学习的智能化电力系统隐患检测技术逐渐得到越来越多的关注。但目前的方法大多只是单一地考虑图像的全局特征或局部特征,无法全面彻底表征图像,进而难以捕捉电力领域尤其室外复杂背景下的隐患检测。为此,基于深度学习技术,提出了一种面向电力系统的多粒度隐患检测方法MGNet。通过引入图像的多粒度信息,构建全局和局部网络,进行多粒度级检测;并通过不同粒度级检测结果的协作式融合,增强检测的全面性。在杆塔连接金具隐患和线路通道机械隐患2个数据集上进行了实验比较和分析,对所提模型的检测性能进行评估。通过与现有最优隐患检测基准方法相比,所提方法在2种不同数据集上的平均精度均值分别提升了2.74%和2.77%,验证了模型的有效性。      

基于结构分区与应变电桥解耦的支柱式主起落架载荷测量

为解决应变法测量支柱式主起落架载荷中的低灵敏度、高耦合度和强非线性等问题,提出了结构分区解耦和应变电桥解耦设计方法。在集中传力的轮轴和活塞杆上优选出不同等效分量载荷作用下的结构变形有效部位,并在对应部位优化布置了弯矩-剪力-扭矩应变电桥阵列,通过某型飞机起落架综合加载校准,得到了简洁可靠的支柱式主起落架载荷测量模型。载荷校准试验表明:轮轴上剪力电桥对垂向载荷的响应灵敏度相比支柱上拉压电桥对垂向载荷的响应灵敏度提高约60%,并与压缩行程变化无关。在该型机着陆试验中,利用所提载荷测量模型和飞行数据计算得到了满足工程精度要求的主起落架着陆载荷和缓冲器功量吸收结果。      

空间多功能在轨维护机器人系统及其末端执行器设计

空间机器人是空间在轨服务的一种重要工具。以合作目标与非合作目标的在轨维护为目的,通过对现有空间机器人研究现状的调研和分析,提出了基于末端工具可快换的多功能在轨维护机器人系统,并提出多种末端执行器设计方案。其中三指-三瓣式末端执行器作为末端工具快换装置,不仅具有机械接口捕获对接的功能,还具有电力/信号传输功能,以及机械臂动力传输功能;钢丝绳缠绕式末端执行器具有优越的容差和软捕获性能,适合用于实现对安装有捕获接口的合作目标以及非合作目标卫星发动机喷管的捕获;而欠驱动三指末端执行器具有良好的待捕获目标物体形状自适应功能以及软捕获功能,因此可用于对空间形状不规则的太空垃圾等目标进行非合作目标捕获。通过对多功能在轨维护机器人系统及其末端工具快换过程以及末端执行器对目标捕获操作的研究,所提出的基于末端工具快换的多功能在轨维护机器人系统有较好的应用前景。