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本文讨论了冲压式喷气发动机的最优控制问题,提出了把近代控制技术和计算机技术用于冲压发动机的控制,以提高冲压发动机工作的性能。并提出了冲压发动机最优控制的某些具体方案。 相似文献
14.
针对液压系统油源的安全性及可靠性问题,提出油源冗余设计方法,即多油源供给多负载,当某一油源发生故障时能源选择阀切断故障油源,由其他油源给负载提供基本液压能源,系统能完成必须的服役性能。针对液压系统能源选择阀存在的频繁换向与振动问题,提出一种插装式液控能源选择阀,其先导阀采用锥阀和可变阻尼形式,主阀采用三台肩且终端有缓冲功能的滑阀。建立了插装式液控能源选择阀的数学模型,分析了能源选择阀在两种模拟故障下的切换压力及切换时间、油源压力脉动等特性。理论分析结果表明,油源压力阶跃和线性变化时,某能源选择阀切换时间分别为5 ms和7 ms。当压力发生波动时,主阀不会发生振动,还可通过液控先导阀结构设计来控制切换压力和回复压力大小。 相似文献
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无人机测控链路的稳定可靠是确保无人机充分发挥军事和民用效能的重要保证之一。针对无人机测控链路系统设计中的空间传播损耗精确计算问题,参考ITU-R(国际电信联盟无线电通信组)P.528传播损耗模型,从自由空间损耗、大气吸收损耗和可变损耗三个方面进行了仿真研究,获得了视距条件下三种损耗衰减值与传播频率、通信距离、通信终端高度等参数的一般关系。根据提出的传播损耗精确计算方法,对某无人机典型应用场景下的传播损耗进行了分析计算。与传统损耗模型的计算结果相比,采用的方法可以获得更加精确的计算结果,对无人机测控装备的设计研制具有重要的借鉴意义。 相似文献
16.
推进系统亚声速巡航的燃油经济性是决定战斗机作战半径的主要指标。在巡航过程中会因减少发动机推力带来进气道溢流量增加,使推进系统燃油经济性降低。自适应循环发动机如何利用自身变循环特征减小进气道溢流进而提高推进系统燃油经济性是解决这一问题的关键。研究了1种在亚声速巡航状态带可变风扇系统的自适应循环发动机,利用自身变循环特征,实现等流量降低推力的方法。通过对可变几何机构组合调节的研究,获取了等流量节流方案,并分析了发动机在这一过程中的性能和匹配情况。结果表明:这种带可变风扇系统的自适应循环发动机能够在一定推力范围内实现等流量节流,减少进气道溢流量,提升推进系统在亚声速巡航状态的燃油经济性。 相似文献
17.
为提高柴油机的余热回收利用率,提出一种基于可变喷嘴环式涡轮VNT(variable nozzle turbine)技术的两级涡轮混联系统。该系统根据柴油机运行工况,通过控制阀门的开闭来实现混联系统中串联工作模式和并联工作模式的转换。以涡轮的有效直径为参数来表征涡轮的流通能力,利用GT-Power仿真平台研究了两种工作模式下增压涡轮和动力涡轮的流通能力对发动机功率、动力涡轮功率及涡轮增压器性能的影响规律;提出了增压涡轮、动力涡轮与发动机的匹配策略;以系统整机效率最优为目标,针对柴油机不同运行工况进行混联方式的优化控制。结果表明:针对柴油机的不同运行工况,通过两级VNT复合系统混联优化运行方案,能够有效回收柴油机废气能量,额定工况下系统整机效率提高5.1%。 相似文献
18.
以某变循环发动机(VCE)所用核心机驱动风扇级(CDFS)为研究模型,数值模拟了CDFS在真实边界环境下的流动特性,分析了单/双涵道工作模式下,不同形式的可调进口导叶(IGV)对CDFS流动特性及性能的影响机理。结果表明:不同工作模式时,CDFS靠导叶角度的开闭实现大范围的流量调节。单涵道(SB)工作模式时,不同形式的可调进口导叶(VIGV)对CDFS性能的影响差异很小;双涵道(DB)工作模式时采用常规可调导叶(CIGV)会在其吸力面产生较大的流场分离,且流通能力和流量调节范围大大降低。可变弯度导叶通过可转动部分的开闭实现CDFS对流量调节的需求;通过固定部分保证CDFS导叶进口气流攻角基本不变,同时在固定部分和可转动部分连接处所形成的收缩通道的加速效应显著抑制了导叶吸力面的流动分离。可变弯度导叶是适用于CDFS在不同工作模式下性能参数及流量调节需求的可调导叶的形式。 相似文献
19.
应用面元法和有限法建立了柔性蒙皮在气动载荷作用下的流固耦合分析方法。数值仿真结果表明:位于变形后缘上表面的柔性蒙皮在气动载荷作用下将被"吸"成鼓包形状,且这个局部变形对翼型后缘部分的压力分布具有很大影响。在此基础上,研究了柔性蒙皮在气动载荷作用下的变形随其弹性模量、厚度和初始预应变的变化规律。可以得出,柔性蒙皮的变形量随着翼型后缘偏角的增加而先增大后减小,并不是随着后缘偏角的增加而增大;增加蒙皮的厚度可以减少柔性蒙皮的最小弹性模量和最小拉伸刚度,但蒙皮的厚度受限于机翼的结构空间;满足Jacobs形变准则的蒙皮最小拉伸刚度随着蒙皮预应变的增加而降低。 相似文献
20.
民机高高原进近着陆是高原飞行高风险阶段。为有效实施高高原进近着陆风险识别和等级判据,提出基于熵权可变模糊识别的长短时记忆网络与深度神经网络(LSTM-DNN)相融合的深度学习风险评估方法。基于快速存取记录器(QAR)记录的高高原飞行数据,借鉴民机飞行品质监控(FOQA)咨询通告和行业QAR监控标准,结合指标重要度分析与Delphi专家调查,提取着陆时航向变化大、航迹低、610~305 m进近时下降率大、接地时垂直加速度及153~15 m进近时下降率大5个关键监控项目作为民机高高原进近着陆风险评估指标。为克服评估指标权重主观性偏差,应用熵权法确定评估指标权重,基于可变模糊识别方法构建风险等级隶属函数,建立基于LSTM-DNN的民机高高原进近着陆风险评估模型。以成都—拉萨进近着陆航段为例,提取QAR数据,对该风险评估模型进行训练与测试,并与Logistic多元回归、支持向量机(SVM)等评估方法进行比较,结果表明:所提方法平均准确率达到94.18%,最高可达94.79%,验证了方法的客观有效性。 相似文献