一种基于非线性回归的载人航天器密封舱内在轨噪声分析方法

文章提出一种载人航天器密封舱内噪声非线性回归通用分析方法,可基于地面噪声试验测得的数量较多的数据样本和在轨噪声测试获取的少量数据样本,建立密封舱内位置–在轨噪声的数学模型。经验证该模型能够较为准确地拟合密封舱内在轨噪声水平,从而为开展载人航天器的降噪设计、优化噪声仿真模型和验证降噪措施效果提供数据支持。     

基于6SPS并联机构标定新方法

系统研究6SPS并联机构标定的方法。研究中应用激光跟踪仪测量、基于并联机构正解和定位误差旋量的计算,正交试验进行试验设计,应用非线性最小二乘参数辨识。仿真验证辨识的几何误差可以等于假定值,试验验证位姿精度提高了10倍。     

Multi-mode diagnosis of a gas turbine engine using an adaptive neuro-fuzzy system

Gas Turbine Engines (GTEs) are vastly used for generation of mechanical power in a wide range of applications from airplane propulsion systems to stationary power plants. The gas-path components of a GTE are exposed to harsh operating and ambient conditions, leading to several degradation mechanisms. Because GTE components are mostly inaccessible for direct measurements and their degradation levels must be inferred from the measurements of accessible parameters, it is a challenge to acquire reliable information on the degradation conditions of the parts in different fault modes. In this work, a data-driven fault detection and degradation estimation scheme is developed for GTE diagnostics based on an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). To verify the performance and accuracy of the developed diagnostic framework on GTE data, an ensemble of measurable gas path parameters has been generated by a high-fidelity GTE model under (a) diverse ambient conditions and control settings, (b) every possible combination of degradation symptoms, and (c) a broad range of signal to noise ratios. The results prove the competency of the developed framework in fault diagnostics and reveal the sensitivity of diagnostic results to measurement noise for different degradation symptoms.     

考虑非理想噪声干扰的直升机飞行动力学模型辨识方法

利用MATLAB/SIMULINK平台搭建了直升机仿真实验系统，并以UH-60直升机为对象实现了考虑非理想噪声干扰的仿真飞行实验。建立了非理想噪声数学模型并基于增广最小二乘法设计 了一套同时考虑模型参数和噪声参数的综合辨识算法，在此基础上，利用仿真实验数据实现了UH-60直升机纵向飞行动力学模型的辨识与验证。最后，通过与普通最小二乘法的对比验证了本文方法的优越性。      

Potential of IRNSS/NavIC L5 signals for ionospheric studies

Indian Space Research Organization (ISRO) has developed an indigenous system named Indian Regional Navigation Satellite System (IRNSS) or NavIC (Navigation with Indian Constellation), that consists of 7 satellites and transmits navigation signal in L and S bands. ISRO, for validation of the system, has installed many IGS (IRNSS/GPS/SBAS) receivers scattered over the Indian region. Using preliminary data from two geographically widely separated stations over India, this paper presents the results on studies on parameters of IRNSS signal quality and discusses how these parameters may be used to study the ionospheric behavior over the Indian region. The results show the importance and advantages of using IRNSS data for such studies.     

空冷电机气动噪声的分析与验证

介绍了空冷电机气动噪声的来源、测量方法以及工程上常用的气动噪声控制措施。以某空冷电机为例,采用CFD方法对外风路的稳态流场、瞬态流场以及声场进行了数值分析,将计算结果通过试验进行验证。这对自通风型空冷电机的气动噪声分析具有一定的参考意义。     

基于SVR选择性集成的机场噪声预测模型研究

机场噪声预测对机场规划设计、航班计划制定以及机场噪声控制具有十分重要的作用。针对机场周围各个监测点上的单飞行事件进行噪声预测。由于机场噪声数据的复杂性,用单一的SVR方法对其预测往往得出局部优化结果,不能达到理想的预测效果,针对这一问题,提出一种基于SVR选择性集成的机场噪声预测方法,通过Adaboost方法对机场噪声数据进行采样训练得到多个SVR预测模型,并结合一种排序方法对预测模型进行选择集成得到最终机场噪声预测值,取得了较好的预测效果。     

直升机舱内噪声主动控制技术研究

随着社会的发展和科学技术的进步,驾乘人员对直升机的舒适性提出了更高的要求,该要求使舒适性成为直升机产品竞争性的要素之一.而将直升机舱内振动与噪声保持在较低的水平则是满足舒适性的重要条件.本文针对直升机舱内噪声主动控制的研究进展进行了概述.首先简要介绍了直升机舱内噪声的产生与频谱特征,以及常见的噪声控制方法;之后针对主动噪声控制进行了分类,分别按照主动消声控制技术和主动结构声振控制技术进行了归纳总结,并讨论了所采用主动控制律的发展趋势;最后对直升机舱内噪声主动控制的发展进行了展望.     

航空发动机叶片关键制造技术研究进展

以金属和复合材料航空发动机叶片为研究对象,论述、分析了航空发动机叶片制造采用的加工工艺及关键制造技术,并对其优缺点及发展趋势进行了简要分析。     

尾缘锯齿降低叶栅噪声的数值模拟

采用大涡模拟与声类比的方法研究了尾缘锯齿对涡轮叶栅噪声的影响.设计了两种不同的尾缘锯齿,对比了Re=3.3×105(基于叶片弦长与叶栅出口速度)下两种不同结构锯齿尾缘叶栅与直尾缘叶栅的声功率.结果表明:尾缘锯齿可以降低叶片吸力面边界层分离噪声约5dB,降低尾缘涡脱落噪声约10dB.进一步的研究表明,尾缘锯齿可以降低叶片尾缘附近表面的压力脉动幅值约50%,将展向相关尺度较大的涡破碎成展向相关尺度较小的涡,并消除尾缘脱落涡,这三者的综合作用使噪声得到降低.