高超声速飞行器机身/超燃冲压发动机一体化设计研究

开展了高超声速飞行器机身/超燃冲压发动机一体化设计方法的研究.以多目标遗传算法为优化方法,采用一维流动模型计算性能指标,对机身下壁面前体和后体型线进行了优化设计,得到了Pareto最优前沿面.计算结果表明该方法可大大提高机身/发动机的匹配水平,获得高性能的设计方案.该方法可进一步推广应用于包含更加精确的流动模型的优化设计当中.     

高超声速巡航飞行器气动布局优化软件设计

从总体性能指标角度出发,采用面向对象的编程方法,基于Visual C 开发了高超声速巡航飞行器气动布局优化软件。整个优化软件分为参数化建模模块、面元生成模块、性能指标计算模块、优化算法模块。各模块之间相对独立,通过函数接口实现互联,具有非常好的可维护性、可重用性和可扩展性。该软件实现了对高超声速巡航飞行器的气动力、气动热、隐身性能、操稳性能等总体性能指标进行气动布局多目标的优化,能够满足高超声速巡航飞行器概念研究和初步设计要求。     

高超声速飞行器操稳性能分析

以静稳定性衡量稳定性能,以可用过载衡量机动性,给出了高超声速飞行器操稳性能的计算方法。并以高超声速飞行器基准外形为例,计算了其在不同马赫数下的操稳性能,分析了操稳性能随马赫数的变化关系,为高超声速飞行器概念设计阶段的优化设计提供了操稳性能优化指标。     

舰载机弹射起飞动力学仿真与安全边界评估

为了研究影响舰载机弹射起飞安全性的因素,在舰载机弹射起飞动力学模型的基础上,设计了标准起飞航迹并进行了数值仿真。分别对航母、飞机、环境等参数对安全起飞的影响规律进行了仿真研究,然后对多种参数的组合影响进行了仿真分析,最终获得了安全起飞的边界参数。     

基于云雾参数误差的结冰外形修正方法

结冰风洞云雾参数控制和测量2方面的技术瓶颈,导致结冰试验中的云雾条件存在较大误差,这会降低实验结果的精度。针对这一问题,从空气动力学的角度分析了冰形修正的关键要素,建立了采用人工神经网络技术对云雾参数与冰形典型几何特征量之间复杂非线性关系进行近似模拟的方法,并基于无限插值方法建立了一种冰形修正方法。以 NACA0012翼型为例,对液态水含量和水滴粒径这2个云雾参数所带来的冰形误差进行了修正,修正后的冰形与目标冰形的吻合度有明显的改进,验证结果表明该方法可以应用于结冰风洞试验,能为实验结果的修正提供依据。     

飞机结冰在线辨识方法研究

开展飞机结冰气动特性在线辨识研究,不仅可以用于分析结冰对飞机气动特性的影响,而且对于飞机结冰在线识别具有重要的意义。近年来卡尔曼滤波和 H ∞算法在飞机结冰在线辨识中应用较多,二者均具有可靠性高、收敛快等特点,但对于噪声环境下算法的可靠性和精度评估还不够充分。本文针对飞机结冰在线辨识需求,探讨了扩展卡尔曼滤波和 H ∞算法作为结冰在线辨识算法的应用。首先通过 NASA 双水獭结冰研究飞机算例,利用扩展卡尔曼滤波和 H ∞算法,辨识双水獭飞机结冰后的俯仰方向导数,通过考虑阵风扰动和测量噪声后的仿真数据快速估计该飞机俯仰方向上的三个稳定和控制导数,并将辨识结果与参考值对比,发现两种算法均能在2s 之内快速收敛到参考值附近,且滤波得到的状态量与仿真数据吻合较好,说明算法可靠性高且收敛快,具备飞机结冰在线探测的能力。在此基础上利用不同测量噪声统计特性的仿真数据,评估测量噪声对两种算法辨识精度的影响,经分析发现随着测量噪声标准差取值增大,扩展卡尔曼滤波辨识结果精度明显降低,而 H ∞算法的辨识精度变化较小,说明扩展卡尔曼滤波辨识精度依赖于噪声先验信息的准确性,而 H ∞算法不依赖于噪声先验信息,即使数据质量较差,H ∞算法也能得到精度相当的辨识结果。     

高超声速飞行器后体/尾喷管一体化设计

采用实数编码、小生境技术、稳态复制策略、多目标定级排序技术,改进了标准遗传算法,建立了多目标遗传算法,并将其应用于高超声速飞行器后体/尾喷管的一体化设计,以尾喷管的推力、升力和附加俯仰力矩系数为性能目标,得到了优化问题的Pareto最优前沿面,优化结果显示了设计变量与性能目标之间的关系,并提出了建议的外形方案。该优化算法可进一步推广应用于包含更加精确的流动模型的优化设计当中。     

机动弹头的旋钮式气动舵面布局新概念研究

提出了一种全新的机动弹头气动舵面布局概念,将气动舵面与一个可旋转的圆盘基座紧密固连,通过圆盘基座的整体旋转实现舵面的偏转。这种设计完全避免了舵轴附近的缝隙加热问题,因为根本就没有舵轴;舵面与旋转圆盘基座固化为一体,也直接导致了连接强度和刚度的极大提高。气动特性和飞行性能计算评估结果表明,这种新的机动弹头气动舵面布局理念是可行的。     

高超声速飞行器并行子空间优化设计

采用正交试验设计方法生成初始数据库,建立二次多项式响应面近似模型,以最大巡航距离为设计目标,机体/推进一体化外形参数和巡航弹道参数为设计变量,对高超声速飞行器进行了多约束多学科的并行子空间优化设计.优化设计获得了多学科融合条件下的最优化外形和弹道参数,可作为飞行器进一步详细设计的参考方案.      

基于H∞算法的飞机机翼结冰气动参数辨识

针对国内大型飞机结冰防护需求,开展针对大型结冰研究样机的H_∞算法参数辨识结冰探测研究。首先通过参数调节选取一组合适的H_∞算法参数,利用考虑测量噪声的结冰研究样机飞行仿真数据验证H_∞算法的辨识能力,由结果对比发现辨识算法能够跟踪飞机气动导数随结冰累积过程的变化趋势,辨识精度较高,其最大归一化平方根（RMS）误差仅为真值的11%;分析了H_∞算法对81种不同结冰累积过程的辨识能力,通过结果分析发现结冰累积时间较长且结冰速度较慢的情况辨识效果较差,结冰累积时间在100~300 s之间辨识精度较高;最后利用蒙特卡罗仿真分析了不同测量噪声大小对H_∞算法辨识精度和跟踪延时的影响,给出了3个纵向气动导数在随机误差影响下的辨识误差和跟踪延时的统计结果,发现在给定噪声标准差变化范围内,升力和俯仰力矩关于迎角的导数能够得到较为准确的辨识结果,二者的归一化平方根误差均值仅为各自真值的1.8%和4%,其预报延时均值最大仅为3 s和9.5 s。