基于椭圆路径的光学镜面超精密研磨技术研究

利用基于椭圆成形方法建立的二次回转曲面加工误差模型,并用最小二乘方法建立了二次回转曲面铣磨误差辨识模型。考虑到各项误差对面形误差影响的相似性,分析了合并、分开辨识相似误差所引入的误差,以此得到处理相似误差的策略。     

压气机进口档板动态畸变流场参数分析

对某型发动机压气机进口档板动态畸变流场数据进行了研究。分析了流场稳态总压、总压脉动强度和涡旋尺度随档板插入深度、压气机流量的变化规律,以及各动态参数之间的相对变化特点;初步探讨了涡旋尺度、总压脉动强度、综合畸变指数和压气机喘振裕度损失等性能参数变化的关系,获得了有价值的试验研究数据结果。     

共轴式直升机旋翼气动干扰对航向操纵的影响

利用共轴式旋翼风洞实验结果，结合轻型共轴式直升机M16飞行中的现象，分析了上下旋翼气动干扰对共轴式直升机过渡飞行中航向操纵的影响。介绍了直升机由悬停转入垂直上升、平飞中加减速和转入爬升与下滑等过程中，由于上下旋翼干扰发生了变化，使直升机航向发生偏转后飞机的反应情况，以及在这种情况下应进行的相应操纵。所得结果对研究共轴式直升机的操稳特性有重要意义。     

某型涡轮轴发动机稳态气路故障诊断方法

本文是涡轮轴发动机稳态气路故障诊断方法研究的结果。根据监控功能要求 ,应用气路参数分析法 ,确定反映部件性能参数变化的测量参数 ,建立故障诊断模型 ,探讨分别应用 6个和 4个测量参数诊断气路部件故障的方法     

获取自由飞模型气动导数的综合飞行试验研究

过去已进行过多个机种的自由飞模型大迎角特性试验，但均为单一项目的试验，现介绍了将获取放宽静稳定度特性和气动导数两个项目综合于一个自由飞模型飞行试验项目中的情况，用脉冲升降舵激发起模型的纵向短周期运动，用参数辩识方法获取气动导数，试验结果表明这种方法是可行的，为从事本专业及相关专业的科研人员提供了参考。     

翼型动失速和非定常载荷的综合翼型数据方法

本文给出受迫谐振翼型的动失速工程估算方法。本方法基于凤洞试验，综合分析翼型动、稳态特性之间的差别与动、稳态条件之间的关系，建立一套估算动、稳态特性之间差别的经验公式，修正稳态特性，得到相应的动态特性。用本方法计算了三种翼型不同动态条件（包括深失速和后掠）的动失速特性，并与测量和文献结果进行了比较，结果符合得相当好。     

气动加热模拟试验加热系统控制研究

本文通过理论分析和试验测试研究了可控硅功率调节装置和石英灯加热器的动特性，提出了通过系统识别的方法研究石英灯加热器的静特性；在研究被控对象特性基础上找到了对任意一个石英灯加热器组成的被控对象进行非线性PID控制器的设计方法。这些方法提高了控制的质量，缩短了试验准备的周期，并进行准自适应控制，从而改善了气动加热模拟试验加热系统的控制效果。     

环境激励条件建筑结构的试验建模研究

通过环境激励模态识别技术对一座中高层新结构大楼环境激励试验建模研究。首先介绍了试验模型设计 ,并在现场测量整栋大楼在环境激励下的振动响应。然后采用新发展的频率空间域方法 ( FSDD)进行模态识别 ,分别在 0～ 4.5 Hz和 0～ 6.5 Hz频率范围识别出 9阶弯曲和扭转模态频率和振型。采用频率空间域方法识别了结构的阻尼特性 ,并得到满意的结果。所得试验模型已成功应用于 CFT大楼的有限元动态模型修正。所研发的试验建模技术可望在结构响应预报 ,健康监测和振动控制中发挥重要作用     

一种直升机粘弹减摆器时域模型参数识别方法

在时域内建立了直升机粘弹减摆器的非线性模型。该模型基于不可逆热力学原理，在线性滞弹性位移场(Anelastic displacement fields，ADFs)模型的基础上，通过一组材料状态变量函数引入了粘弹性材料的非线性特性；文中以硅橡胶为研究对象，在粘弹减摆器实际工作中比较典型的幅值和频率范围内，进行了简谐实验，并通过两位移幅值(0．1cm，0．6cm)的应变／应力滞迟回线直接进行模型参数识别。最后，通过与线化复模量、不同幅值的应变／应力的滞迟回线等实验数据比较，证实了本文模型具有较好的可靠性，为进一步研究直升机粘弹减摆器的性能和带减摆器的旋翼气弹分析奠定了基础。     

基于优化最小二乘支持向量机的襟翼趋势预测

将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于飞机襟翼状态趋势研究。首先,通过分析飞机襟翼故障与襟翼动作耗时参数的关系,提出了利用动作耗时趋势来确定该系统未来状态的方法。然后,使用最小二乘支持向量机建立耗时回归预测模型,采用最终预报误差(FPE)准则确定回归模型嵌入维数,提出了自适应网格搜索法,优化最小二乘支持向量机的建模参数,从而实现比现有方法精度高,泛化性能好的预测模型。训练和测试样本取自飞行数据记录系统(QAR)中译码襟翼参数值。与神经网络模型的比较实践表明,该方法具有实用价值。