微重力下管肋式空间辐射器的整体优化分析

建立了向一重力环境下管肋式空间辐射器传热过程的数学模型，并以单质量散热量最大和热载体驱动功率最小为优化目标，对管式空间辐射器进行了优化分析。     

扰流环对粉末发动机燃烧流动影响的数值模拟

为了提高粉末火箭发动机的燃烧效率,通过数值模拟方法研究了扰流环的有无、通径及位置对燃烧室燃烧流动特性的影响。结果表明:扰流环会增强Al颗粒和气相的掺混和换热程度,促进Al颗粒蒸发和燃烧,从而提高粉末火箭发动机的燃烧效率。当扰流环通径比在0.538~0.846范围内时,扰流环的通径越小,燃烧效率越高;当扰流环头部距离比在0.3~0.8范围内时,扰流环位置离头部越近,燃烧效率越高。设计扰流环时,应在距离燃烧室头部30%~40%的位置布置小通径的扰流环。      

Thermal-structural analysis of regenerativelycooled thrust chamber wall in reusable LOX/Methane rocket engines

To predict the thermal and structural responses of the thrust chamber wall under cyclic work,a 3-D fluid-structural coupling computational methodology is developed.The thermal and mechanical loads are determined by a validated 3-D finite volume fluid-thermal coupling computational method.With the specified loads,the nonlinear thermal-structural finite element analysis is applied to obtaining the 3-D thermal and structural responses.The Chaboche nonlinear kinematic hardening model calibrated by experimental data is adopted to predict the cyclic plastic behavior of the inner wall.The methodology is further applied to the thrust chamber of LOX/Methane rocket engines.The results show that both the maximum temperature at hot run phase and the maximum circumferential residual strain of the inner wall appear at the convergent part of the chamber.Struc tural analysis for multiple work cycles reveals that the failure of the inner wall may be controlled by the low-cycle fatigue when the Chaboche model parameter γ3 =0,and the damage caused by the thermal-mechanical ratcheting of the inner wall cannot be ignored when γ3 ＞ 0.The results of sen sitivity analysis indicate that mechanical loads have a strong influence on the strains in the inner wall.     

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点，提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验，并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解，提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明，所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%，相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%，并具有良好的泛化能力。      

火星表面热环境对航天器热控影响分析

火星大气对太阳辐射产生吸收和散射作用，同时还将与火星表面航天器发生对流换热。热设计时难以直接评估对流、辐射和导热三种换热对航天器的影响，从而确定主要的控温途径。在调研火星表面辐射、大气等热环境的基础上，从线性化传热系数和对流辐射比的角度对比分析了辐射、对流和导热对航天器的影响。器表辐射传热系数随光学属性和温度的变化范围为0.3～1.4W/(m2·℃)，对流传热系数随风速变化为0.2～1.5W/(m2·℃)，器内导热传热系数可控制在0.25W/(m2·℃)以下。结果表明，太阳辐射较火星表面和天空辐射而言是主要外热源，航天器表面的辐射和对流换热为两条并联换热途径，两者均可成为主要换热途径，器内导热传热是控制航天器内外隔热的主要可控因素。     

基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用，为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题，提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS，首先获取软件缺陷预测模型数据，对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究，实现知识图谱推荐优质软件缺陷预测模型作为自动化搜索的热启动输入条件，根据不同的软件缺陷预测评价指标，优化不同最佳的模型结构.其次实证研究采用NASA开源数据集实验对象和六种性能评价指标，实验结果表明， AutoKGGAS自动化软件缺陷预测模型在不同数据集不同评价指标方面，性能优于知识图谱推荐的传统经典软件缺陷预测模型.自动化软件缺陷预测模型为航天软件缺陷预测辅助代码审查测试提供了原型，在工程实践应用方面具有重要的意义.     

PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.     

基于YOLO智能网络的红外弱小多目标检测技术

复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。     

热障涂层在涡轮叶片应用中的热防护有效性

建立了含热障涂层的涡轮叶片简化传热模型,通过理论推导建立了热障涂层的有效性判据,并基于此进行了热防护有效性分析。理论分析与数值实验表明:由热障涂层带来的复合传热表面传热系数的变化会显著影响热障涂层的热防护效果；在发动机典型工况下,对于处于高温区的高压涡轮叶片前缘处,热障涂层引起的复合传热表面传热系数变化率最大值的范围为1.25%~10.83%以满足热防护有效性要求。在工程中应特别注意由于热障涂层的应用带来的复合传热表面传热系数的变化,否则会导致热防护失效,甚至产生反效果。      

高主流湍流度下密度比对涡轮导叶全气膜冷却特性的影响

为了研究高主流湍流度下二次流密度比对涡轮导叶全气膜冷却特性的影响,使用热色液晶测量了在主流湍流度为15%,二次流密度比为1.0和1.5下三维涡轮导叶的气膜冷却效率和换热系数。二次流与主流质量流量比为7.0%和12.5%。结果表明:二次流密度比增大可以降低冷气射流的动量,小流量比工况下,在叶片前缘和压力面前半段,动量较低的二次流在高主流湍流度的影响下更易耗散,增大二次流密度比使冷却效率明显降低;大流量比工况下,二次流动量降低使气膜孔后区域冷气贴附性增强,气膜冷却效率和冷气覆盖效果均得到提升。小流量比工况下,二次流密度比增大对叶片表面换热的影响较小;大流量比工况下,二次流密度比增大使吸力面中弦区域和压力面后半段的平均换热系数比分别降低15%和25%。