系统可靠性增长评估模型研究

根据系统在研制期间故障强度变化规律,考虑故障间隔时间影响的情况下,提出了广义可靠性增长评估模型,分析了其参数特性,并给出了拟合优度检验方法;然后,给出了定时截尾和定数截尾情况下,模型参数的极大似然估计公式,采用Simpson方法将积分函数化为求和函数,使得参数估计计算方便,给出了趋势检验方法给出了可靠性增长评估公式;最后,结合发动机故障数据进行了的实例分析,结果表明,模型对试验数据拟合较好,评估结果符合工程实际,模型具有实际应用价值.      

飞翼布局作战飞机起降特性分析

飞翼布局作战飞机采取新型操纵面,且取消了常规的用于起降增升的襟翼装置,研究了该特殊构型飞机起降飞行的操纵新机理.以一种飞翼布局飞机为例,根据风洞试验的结果比较了典型的飞翼与常规布局作战飞机低速气动特性的差异;进而计算了其起降性能,并与典型常规布局作战飞机F-16进行了对比分析.结果表明,由于全翼面的布局设计,飞翼飞机具有翼载荷低的特点,使其更容易满足起降性能的要求.研究结果对飞翼布局作战飞机的设计和性能评估具有重要的参考价值.     

航空发动机一维数值仿真

分析了航空发动机一维气动热力数值仿真模型,此模型能够用于航空发动机整机数值仿真.进行了整机性能数值仿真,求解过程考虑了粘性效应以及气体流动损失对于整机性能的影响;采用了具有TVD性质的高阶精度Godunov格式,此格式具有良好的数值稳定性和激波捕捉能力;应用了时间推进法,交替使用显/隐格式.计算了某型带加力的混排涡扇发动机的速度特性以及节流特性并且与设计数据进行了比较分析,数值仿真结果与设计数据比较吻合.分析了典型工作点的计算过程,模型收敛速度较快.     

基于GA-BP贝叶斯算法的可靠性分析近似模型

研究了GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation)贝叶斯算法在可靠性仿真中的应用.GA-BP贝叶斯算法是一种新型前馈神经网络训练算法,它建立在遗传算法(GA)、L-M(Levenberg-Marquardt) BP算法以及贝叶斯方法这三者的基础上.由于该算法的训练目标是获取对应于后验分布最大值的权值向量,并且在搜索过程中融入了遗传算法,因此能够使前馈神经网络具有更佳、更稳定的泛化性能.在可靠性仿真中,采用GA-BP贝叶斯算法来构造前馈神经网络近似模型,再用它来替代复杂费时的数值仿真程序进行Monte Carlo模拟,就能够在计算成本得到有效控制的同时获取随机输出变量的概率分布情况.     

可靠性增长的单调约束模型

大型复杂产品研制过程中每一阶段的试验数据通常具有小样本特征.对此在产品可靠性评估中,提出使用约束条件,即"下一阶段可靠度真值总是大于前一阶段",综合利用产品多阶段试验数据的方法.产品研制过程中可靠性通常是增长的,因此这种方法具有广泛的适用性.在上述约束条件下,可靠度被看作一个随机变量.首先推导出了可靠度在此条件下的分布函数表达式,然后给出了一种近似计算方法,最后通过一个实例与仅使用单阶段试验数据的评估结果作了对比.由于该方法的约束条件简单且可以求得可靠度的分布函数,因此其工程适应性强于传统的AMSAA(Army Materiel System Analysis Activity)模型,并能获得Duane模型无法给出的可靠度区间估计.     

非圆截面弹体气动隐身一体化设计方法

从非圆截面弹体气动和隐身设计要求出发,根据多目标优化的基本概念,将Pareto方法与遗传优化搜索相结合,采用了联赛式选择复制算子、小生境技术和Pareto解集过滤器技术使解集具有较好分布特性,并在此基础上应用了旨在提高优化计算效率的响应面方法.通过采用基于N-S方程的数值求解方法计算弹体气动性能,采用物理光学法和物理绕射理论来计算其雷达散射截面积,实现了基于Pareto遗传算法的非圆截面弹体气动与隐身两个目标函数间的折衷与优化,取得了较好的优化设计结果.     

基于"序列相对贴近度"的组合预测权值分配

在时间序列的组合预测权值分配问题上,为克服传统的均方误差倒数加权、熵权和最优化方法之不足,从预测值序列与评价样本序列间的贴近性出发,提出新方法综合衡量单一参与模型的适用性,并据此分配权值.详细给出了序列相对贴近度(SRND,Sequence Relative Nearness Degree)及与之相关的"序列趋势关联度"和"尺度区间熵"的概念,并提出基于SRND的权值分配方法.将SRND权值分配方法应用于航空发动机排气温度裕度参数时间序列的联合自回归滑动平均模型、函数系数自回归模型和径向基函数网络预测,有效地提高了预测准确度,获得优于均方误差倒数加权和熵权方法的组合性能,且运算量远小于最优化方法.     

某型号固体发动机推力测试偏差与侧向力干扰问题分析与试验

分析了影响某固体发动机静止试验推力测试偏差的因素.分析结果表明,由于试车架结构问题,发动机工作过程产生的偏斜力与偏心力以及各个方向的振动是推力测试偏差过大的主要因素.据此优化设计试车架结构,控制并减少安装偏差,消除侧向力对工作传感器的干扰,提高推力测试的可靠性,以满足固体火箭发动机推力测试技术要求.     

利用二次优化实现柔性冗余度机器人关节力矩最小化研究

对基于振动抑制的柔性冗余度机器人关节力矩的最小化进行了研究。通过分析影响柔性机器人弹性动力响应的因素,得出了在结构参数不变的情况下可以通过适当调整关节运动参数来提高机器人动态性能的结论。在此基础上,通过对柔性冗余度机器人的关节运动进行研究,提出了通过自运动的适当选取从而抑制机器人柔性振动的方法。通过对满足抑振要求的自运动的选取进行分析,指出柔性冗余度机器人在实现振动抑制的基础上还具有二次优化的能力,并且利用这种二次优化的能力得出了基于振动抑制的最小化关节力矩的方法。数值仿真验证了该方法的有效性。     

塞式喷管底部特性研究

基于实验数据和数值模拟结果,研究了外界反压和底部二次流对塞式喷管底部的影响。实验表明,底部压强分布相对较均匀,底部在不同外界反压下具有不同的气动状态。如果主流在底部受压缩,底部有气动开放的趋势;如果主流在底部受膨胀,底部有气动闭合的趋势;如果底部同时存在压缩和膨胀,其状态与受到压缩和膨胀的相对强弱有关。二次流的注入使底部开闭过渡点的压比值升高,底部闭合后的压强值增大,有利于防止底部开闭过渡时推力出现较大幅度降低。二次流流量达到主流的2.0％后,加大底部二次流流量不再影响底部压强,过多地注入反而会降低塞式喷管的总体效率,1.5％~2.0％主流流量的二次流注入是比较好的选择。