基于自然激励技术的颤振边界预测

为了预测紊流激励条件下机翼的颤振边界,基于自然激励技术提取紊流响应的自由衰减信号,采用矩阵束方法识别模态参数,最后通过Z-W(Zimmerman-Weissenburger)方法计算稳定性判据,拟合判据变化曲线并外推颤振边界.对平板机翼模型进行了数值仿真分析,对单独机翼模型风洞颤振试验数据进行了计算.结果表明:采用自然激励技术与矩阵束方法能够较准确地识别紊流激励响应的模态参数,频率识别误差小于6％,阻尼比识别误差小于30％,结合Z-W方法能够在较低风速较早地预测颤振边界,有助于提高试验的安全性.     

俯仰姿态保持模式下飞机结冰边界保护方法

在研究飞机结冰机翼和平尾失速机理的基础上,以飞机迎角作为关键参数,飞机俯仰指令作为指令参数,提出一种基于飞机自驾仪的结冰后边界保护方法.通过引入铰链力矩检测模块,提前告警飞机失速,为边界保护提供了裕度.建立飞机纵向动力学方程,针对俯仰姿态保持（PAH）模式下机翼失速进行了仿真计算.结果表明:结冰条件下,通过铰链力矩的检测,飞机能在失速迎角为2°之前,进入边界保护模式,增加飞行安全的裕度.通过控制指令的限制,自动驾驶模式下飞机迎角能保持在失速迎角之内.      

宽裕度超声叶型气动优化设计

通过与德国航天局设计的超声预压缩叶型PAV-15试验数据比对,确定高精度超声叶栅流场计算方法,研究表明:根据激波位置分段调整流管厚度可提高计算与试验结果的一致性。为提高超声叶栅稳定工作裕度并保证设计点性能,建立根据目标裕度估算喘点反压方法和优化设计方法。对两个超声叶型进行多目标优化,优化结果表明：优化叶栅可减小设计工况槽道激波入射角、减小激波及激波附面层干扰损失;气动喉道前移、结尾正激波后移,提高叶栅耐反压能力。两个优化叶型在保持总静压比不变的前提下,稳定裕度均达到设计目标,设计点损失也有所下降。     

航空发动机适航审定喘振与失速影响因素

将气动热力基础理论与适航领域工程问题有机结合,对典型的喘振和失速影响因素开展了系统的研究,发展了一套多影响因素作用下航空发动机稳定裕度快速预估方法;在此基础上以JT9D发动机为研究对象,开展了喘振和失速主要影响因素的影响规律研究,结果显示对风扇部件稳定裕度影响权重最大的是进气畸变,对增压级和高压压气机影响权重最大的是寿命期内结构衰变。研究结果进一步明确了喘振和失速适航条款符合性验证活动的关键要素,完善了条款适航符合性验证流程,为进一步提升我国民用发动机适航审定能力提供了技术支撑。     

退化发动机加速性能恢复控制方法

针对退化发动机加速性能下降的现象,提出一种变喘振裕度约束的模型预测控制方法。通过分析退化发动机在加速过程中的工作特点,将加速过程分为三个阶段,在不同阶段采取不同的喘振裕度约束。鉴于模型预测控制能够显式处理约束、采用在线滚动优化来获取最优控制输入,采取模型预测控制方法,并采用具有较高实时性的交替方向乘子法求解优化问题,实现了退化发动机加速性能的恢复。数字仿真结果表明,采用本文所提出的加速性能恢复控制方法后,相比退化发动机,加速过程中所耗费的时间缩短了35%以上。     

模型自由飞试验中的螺旋桨动力模拟方法研究

开展螺旋桨飞机模型自由飞失速试验需要准确地模拟螺旋桨动力状态。通过对模型自由飞失速试验 动力相似准则和螺旋桨动力模拟相似准则的分析,推导出螺旋桨飞机模型自由飞失速试验中所需要遵循的相 似准则关系;以此开展某四发螺旋桨飞机模型自由飞试验,通过控制螺旋桨转速、设计桨叶角,满足拉力系数和 前进比相等,模拟全尺寸飞机螺旋桨动力特性,获得的失速特性与飞机风洞实验结果一致。结果表明:该方法 能够准确模拟飞机失速过程的螺旋桨动力状态,可为飞机失速试飞提供重要的数据支撑,并为国内后续螺旋桨 类飞机模型自由飞试验失速试飞研究提供理论和试验方法。     

飞行控制律全包线鲁棒稳定性评估

传统的飞行控制律评估方法只能对飞行包线内的离散点进行逐点分析,对不确定性参数也只考虑了上下界,分析过程缺乏完整性和系统性。针对这些不足,研究了基于一种改进遗传算法的分析方法,该方法将评估准则转化为某个适应度函数,通过对适应度函数寻优以找到最坏情况下的不确定参数组合,在其基础上进行评估并给出评估结果或控制律修改意见。仿真结果表明,该方法能连续地研究多个不确定性参数同时摄动时的飞行包线,克服了传统方法的不足。     

Lift coefficient prediction at high angle of attack using recurrent neural network

In this paper, identification of dynamic stall effect of rotor blade is considered. Recurrent Neural Networks have the ability to identify the nonlinear dynamical systems from training data. This paper describes the use of recurrent neural networks for predicting the coefficient of lift (C_Z) at high angle of attack. In our approach, the coefficient of lift (C_Z) obtained from the experimental results (wind tunnel data) at different mean angle of attack θ_mean is used to train the recurrent neural network. Then the recurrent neural network prediction is compared with experimental ONERA OA212 airfoil data. The time and space complexity required to predict C_Z in the proposed method is less and it is easy to incorporate in any commercially available rotor code.     

周向总压畸变对对转压气机影响效应分析

以对转压气机为研究对象,在数值方法校验的基础上,应用全通道定常流场分析手段计算了对转压气机不同周向畸变条件下的三维流场,获取了周向总压进气畸变对该压气机性能以及流场结构的影响效应,确定了对转压气机的临界畸变角,分析了不同畸变强度对压气机性能的影响规律,探讨了周向总压畸变在对转压气机中的发展演化过程。结果表明:(a)所研究的对转压气机临界畸变角约为72°,略高于传统动-静叶排交替的压气机临界畸变角;(b)相比均匀进气工况,当畸变指数为0.24时,对转压气机失速点压比和失速裕度分别下降3%和9.6%,当畸变指数为0.5时二者分别下降8.3%和19.8%;(c)未畸变区与畸变区流体之间存在的压力梯度影响转子叶片相对来流速度。进入畸变区叶片来流相对速度减小,负荷降低,退出畸变区叶片来流相对速度增大,负荷增大;(d)上游转子使得畸变水平提高,下游转子反向旋转效应抑制了来流相对速度变化趋势,增强了气流在其叶片通道中的掺混,使得畸变水平有所下降。     

基于A320飞机横航向控制律架构的LQ设计

空客A320飞机横航向控制律采用特征结构配置方法计算闭环增益,实现了期望特征值的配置及横航向关键参数之间的解耦。基于A320横航向控制律架构,提出使用线性二次型(Linear Quadratic,简称LQ)方法,对闭环增益进行重新设计。首先根据期望的特征值引入关键参数的频域整形环节,而后通过调整二次型性能指标加权矩阵实现期望特征值的逼近及关键参数之间的解耦,并求得闭环反馈增益,最后在特征结构、稳定裕度和横航向解耦效果方面与空客设计结果作了对比分析。仿真结果表明,LQ设计可获得与特征结构配置设计相近的结果,即得到接近期望值的特征值,并实现关键变量的解耦,同时保证了闭环稳定裕度。