用于直升机频域系统识别的频率响应灵敏度函数

本文论述了基于频域的状态空间系统识别的一些见解。发展了一种频率响应灵敏度函数,并用于依据模拟频率扫描数据识别耦合旋翼－机身直升机模型问题。这种函数表示,在所研究的每个频率上,模拟频率响应对模型参数扰动如何敏感。通过表明什么频带和什么输入最适合于参数的识别,这种信息可用于改编识别程序。本文还给出了用于高效计算这种灵敏度函数导数的公式。这就能够更快地实现频率响应匹配的精度矩阵的计算。这种技术的一种可能的应用是单独的低频飞行试验和较高频的旋翼风洞试验识别耦合的旋翼－机身系统。结果证明,使用频率响应灵敏度函能够有助于使一般留待分析人员判断的决定自动化。     

参数不确定空间机械臂关节轨迹跟踪的增广自适应控制方案

讨论了载体位置与姿态均不受控制的漂浮基两杆空间机械臂系统的控制问题.系统动力学分析的结果表明,结合系统动量及动量矩守恒关系得到的系统动力学方程将为系统惯性参数的非线性函数.证明了借助于增广变量法,即通过适当扩展系统的控制输入与输出可以得到一组控制方程,它们可以表示为一组适当选择的惯性参数的线性函数.以此为基础,针对机械臂末端载荷参数未知的情况,设计了关节空间轨迹跟踪的增广自适应控制方案.此控制方案的显著优点在于不需要测量漂浮基的位置及移动的速度、加速度.仿真运算证实了方法的有效性.      

超机动导弹的神经网络控制系统

 研究了应用于具有超机动能力的导弹的非线性神经网络控制系统.利用神经网络可以任意逼近非线性函数的能力,来学习超机动导弹在大迎角状态下的高度非线性动态特性的逆动态特性,得到对参数变化及未建模动态具有较好鲁棒性的控制系统.为了改善神经网络的学习能力和学习算法的稳定性,对学习增益做了模糊化处理.数字仿真结果说明了该控制方案可以达到预期效果.     

向心透平叶片角动量分布的优化

 以n条子午流线,给出满足约束条件的各自角动量分布的若干不同组合构成初始复合形,做复合形每一顶点处该向心透平叶轮S2 流面与跨叶片面势流场分析,并以二元紊流边界层动量厚度计算经三元修正,分析叶轮效率,最终使复合形法成功应用于向心透平叶片角动量分布的优化。该方法也适用于离心叶轮中叶片加载量的优化。     

基于神经网络预测模型的歼击机结构故障检测方法

提出了一种基于预测神经网络的歼击机结构故障检测新方法 ,与传统的基于模型的非线性系统的故障检测方法相比 ,神经网络方法有着非线性逼近能力强和故障检测实时性好等优点。给出了基于预测神经网络的故障检测方案 ,以及多步直接预测算法和阈值选取原则 ,最后以某型歼击机为例进行了仿真验证 ,仿真结果表明本方法能有效地检测出歼击机的各种结构故障。     

一个神经网络结合遗传算法的叶轮逆命题设计方法

本文的目的是利用神经网络实现离心压缩机叶轮的逆命题设计。为此,结合实例叶轮逆命题设计问题通过遗传算法的演化和训练建立了前馈神经网络。所建网络随之用于求解给定表面速度分布情况下的叶片型线。      

操纵系统非线性因素对飞机纵向驾驶员诱发振荡影响的探讨

采用描述函数法建立了含有非线性控制系统的人机系统数学模型,确定了系统的极限特性,探讨了极限环与驾驶员诱发振荡(PIO)之间关系和操纵系统非线性因素对PIO影响等。并以JJ7机为例通过人机系统数字仿真验证分析结果。     

基于RBF网络的航空发动机辨识模型

利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。      

温度与转速对涡轮叶尖径向间隙的影响

给出了考虑温度和转速影响的涡轮叶尖径向间隙的分析计算方法。用ＡＮＳＹＳ有限元软件计算出涡轮叶径向间隙的时间历程变化趋势,其中叶盘径向位移主要考虑温度和转速的影响,机匣径向位移主要考虑温度的影响。该分析计算方法为进一步开展涡轮叶尖径向间隙主动控制的研究奠定一定的基础。     

两种多重网格法求解径流叶轮机械可压流动

为了加快数值求解叶轮机械内部流场的收敛速度,并改善计算结果,在数值求解径流叶轮机械可压流动的计算中,采用了由微元、二重和三重网格逐级转入和同时转入的两种多重网格法。对德国宇航局Ｋｒａｉｎ Ｈ设计的离心压气机内部流场的数值计算表明,两种多重网格法的计算结果差别不大,尽管在收敛速度方面存在差异,但均与测量数据吻合比较好。