旋转弹气动力建模与飞行轨迹仿真

运用一种自回归滑动平均(ARMA)的时域气动力建模方法,以计算流体力学与刚体动力学(CFD/RBD)耦合仿真的输出结果为样本,对旋转弹的非定常气动力进行建模。利用建立的气动力模型与刚体动力学方程求解模块耦合,实现了旋转弹轨迹的快速仿真,并讨论了不同的建模方式对仿真精度的影响。算例结果表明:采用气动力模型与刚体动力学方程耦合仿真技术可以在不同初始发射条件下进行旋转弹飞行姿态与运动轨迹预测,且与CFD/RBD仿真结果吻合较好,证明ARMA气动力建模方法可以在保证旋转弹轨迹预测精度的同时大幅缩短仿真时间,节省计算资源。     

飞机概念设计中的外形参数化模型的研究

在现代CAD造型技术的支持下．飞机外形的参数化模型可以成为飞机概念设计中总体布局、方案比较、外形设计和总体参数优化设计的重要工具。本文结合NURBS的造型功能和解析函数曲线易于控制的特点，采用外形的控制方程和实体的具体表示各自独立的方法。在ACIS几何造型平台上建立了一套飞机外形的参数化设计模型。本文研究的参数化模型可以把原来飞机外形复杂的画图过程转化为飞机外形的自动化设计过程，从而提高飞机外形设计的可设计性和可计算性。在文中还深入研究了飞机外形的参数化模型在飞机概念设计中的作用和意义。分析了模型在飞机概念设计过程中的数据传递过程，说明本文研究的参数化模型可以进一步促进飞机概念设计中多学科优化设计方法的应用。     

基于着色Petri网的维修作业建模与人机工效分析

基于着色Petri网和CPN Tools平台,研究了维修作业过程的建模方法,提出了维修作业过程建模方法与步骤,采用模特法计算每一步操作所需时间值,采用人体动作代谢能耗预测模型计算每个操作的能耗值,实现了维修作业建模与仿真、作业序列的控制以及维修人员工作负荷和工作时间的定量计算。以A320飞机前起落架轮胎拆卸作业为例,采用CPN Tools软件进行了维修作业建模和仿真模拟,验证了模型和方法的可行性与有效性。该方法引入了传统维修作业模型中没有涉及的人机工效因素,能够有效评价维修人员的作业舒适性。     

组合升力体动力学建模与仿真

设计了组合升力体总体布局,提出了新的组合升力体建模思路与方法,建立了完整的组合升力体飞行动力学数值仿真模型。建模时综合考虑了主要气动力部件的建模,详细讨论了旋翼／固定翼过渡飞行模式的建模方法。根据提出的建模方法进行了组合升力体的操纵响应分析,仿真结果证明了建模理论和方法的合理性和有效性。     

水平表面气流剪切作用下的水膜厚度

飞机结冰表面上的液态水受气流吹拂作用会发生向后溢流,从而影响结冰区域范围及防冰系统设计;为了获得水膜流动规律,对水平平板表面上气流剪切驱动的水膜流动进行了实验测量和建模分析。通过水膜流动风洞试验台产生高速气流驱动水膜的流动,使用色散共焦位移计测量同一位置的水膜在不同时刻的厚度变化,结果表明气-液界面由底层薄水膜和多种尺度的波动组成,具有变化速度快随机性强的特点。通过水膜厚度随气流速度及水膜雷诺数的变化规律,发现平均水膜厚度与两者均呈现出单调非线性的依赖关系。基于薄水膜流动理论和平均水膜厚度实验结果,提出了高速气流剪切作用下的气-液波动界面剪切因子计算式,适用于风速17.8~52.2m/s,水膜雷诺数26~128之间的平板水膜流动计算。     

舰载直升机理论风限图飞行模拟获取方法

获取舰载直升机实用风限图,仅依靠实装飞行试验或建模仿真都是非常困难的。通过起降飞行模拟试验获取理论风限图,结合少量的海上实装飞行验证试验是一种综合较优的方法。起降飞行模拟试验需要真实飞行员和高等级飞行模拟器参与,飞行模拟器中的母舰气流场数据、母舰运动可由建模仿真或试验测试得到,且必须考虑母舰气流场的非定场特性;只有当飞行员视景或视觉反馈受限时(如能见度降低时),飞行模拟器基座的六自由度运动才是必需的;用DIPES或Bedford方法量化飞行员主观操纵负担,结合记录的客观操纵数据,评判起降难度;典型的飞行模拟试验程序包含了不同风况下的进近和甲板着舰,通常每隔15°和5kn一个风况。通过起降飞行模拟试验得到的理论风限图,可以更加有效和安全地指导海上实装飞行验证试验,最终获得实用风限图。     

模拟中性大气边界层中污染物传输与扩散的动力相似讨论

文章从湍流雷诺数相等出发,推导出风洞中模拟中性大气边界层动力相似准则一充分发展的湍流中,运动相似的流动动力也相似。文章还讨论了模拟烟流抬升和扩散的相似准则,概述了国内外一些主要实验室应用的近似模拟技术。     

Modeling irregular small bodies gravity field via extreme learning machines and Bayesian optimization

Close proximity operations around small bodies are extremely challenging due to their uncertain dynamical environment. Autonomous guidance and navigation around small bodies require fast and accurate modeling of the gravitational field for potential on-board computation. In this paper, we investigate a model-based, data-driven approach to compute and predict the gravitational acceleration around irregular small bodies. More specifically, we employ Extreme Learning Machine (ELM) theories to design, train and validate Single-Layer Feedforward Networks (SLFN) capable of learning the relationship between the spacecraft position and the gravitational acceleration. ELM-base neural networks are trained without iterative tuning therefore dramatically reducing the training time. Analysis of performance in constant density models for asteroid 25143 Itokawa and comet 67/P Churyumov-Gerasimenko show that ELM-based SLFN are able learn the desired functional relationship both globally and in selected localized areas near the surface. The latter results in a robust neural algorithm for on-board, real-time calculation of the gravity field needed for guidance and control in close-proximity operations near the asteroid surface.     

人工神经网络在航空发动机中的应用

人工神经网络是一个十分热门的交叉学科,在许多行业都得到了应用。介绍了其在系统建模、模型辨识、控制及其在航空发动机上的应用情况和最新发展,并对各种应用状况进行了归纳和分析。同时对最新神经网络模型作了介绍,并对将来神经网络在航空发动机上的应用作了预测。     

光电探测系统指向误差分析、建模与修正

针对光电探测系统(EODS)的高精度指向要求,提出一种基于半参数同归模型(SPRM)的改进算法.全面分析了误差来源,如光学系统的光轴一致性误差、机械框架的垂直度和回转误差、控制系统的稳定跟踪误差等,采用多体系统运动学理论,建立了具有明确物理意义的指向误差线性模型.同时,针对系统中的非线性误差因素,提出了半参数回归模型改...