基于全过程移动监督技术的感应电机定子绕组温度实时监测系统

随着物联网技术的发展,如何将物联网技术与非侵入式电力设备运行状态监测技术相结合成为当前研究热点之一。为了探索基于物联网技术的电气设备运行状态监测新模式,以感应电机定子绕组温度的非侵入式在线监测为出发点,首先提出了一种基于自适应法和最小二乘法的电机定子绕组温度辨识方法,并结合当前物联网技术的发展,设计了一种基于全过程监督技术的感应电机全寿命周期监督定子温度监测系统。以1台5.5 kW感应电机为例进行试验验证,结果表明该系统具有较强的鲁棒性。所提出的理念和技术可以为其他大型电力设备的状态监测提供重要参考和技术支撑。     

封闭式仿生螺旋缠绕软体夹持器的设计与研究

针对目前软体夹持器缺乏螺旋缠绕变形的理论研究及传统多指软体夹持器夹持力不足的问题，开展了针对纤维增强结构的仿生软体夹持器螺旋缠绕变形特性的研究，提出了一种新的封闭式抓取方式。首先，设计了仿生软体夹持器，该夹持器由软体夹持装置、软体夹持套、紧固套及连接装置组成。其次，基于Mooney-Rivlin模型建立了驱动压强与驱动器螺旋缠绕变形后端面扭转角度的非线性数学模型，并对夹持器封闭式抓取的末端闭合特性进行了分析。然后，开展了单元驱动器螺旋缠绕变形的仿真及实验，结果证明了理论模型的正确性。最后，进行了仿生软体夹持器封闭式抓取实验。结果表明:封闭式仿生软体夹持器具有较大的负载能力及良好的目标适应性。      

多模式离子推力器流率特性实验研究

为了实现多模式离子推力器在宽功率范围内最优性能和可靠性,基于30cm多模式离子推力器通过实验开展了阴极和中和器羽状模式转变点流率、放电电压30V对应阴极流率和放电损耗曲线与束电流关系研究。30cm多模式离子推力器束电流从0.3A增加到3.3A时,阴极羽状模式转变点流率值从0.017mg/s增加到0.163mg/s,放电电压30V对应阴极流率从0.129mg/s增加到0.231mg/s,中和器羽状模式转变点流率从0.030mg/s增加到0.191mg/s。随放电室工质利用率的增加,在小束电流下放电损耗迅速增加;当束电流大于1.5A时,放电损耗对放电室工质利用率的变化较为迟钝。基于上述流率特性实验结果完成了30cm多模式离子推力器宽功率范围35个工作点下最佳流率设计。在设计的工作流率下,放电电压小于30V,阴极和中和器均工作在点状模式,实测推力为9.6mN~185.2mN、比冲为1332s~3568s、功率为258W~4761W。     

涡轮动叶表面换热特性的试验研究

航空发动机性能的提高对涡轮叶片耐热极限提出了更高的要求,为了更准确地分析涡轮叶片的传热特性,选取某型气冷涡轮动叶10%、50%和90%叶高的特征型面通过低导热光敏树脂材料经过3D打印而成,通过叶片表面粘贴厚度为0.02mm康铜加热膜接通恒定电流加热,使用红外热像系统精确测量叶片壁面温度,在平面叶栅中研究了吹风比(M)和雷诺数(Re)对气膜绝热冷却效率和努塞尔数(Nu)的影响(试验中基于弦长的进口雷诺数Re为8.0×10⁴-16.7×10⁴,吹风比M为1-3)。试验结果表明：M=1时气膜能够较好附着在叶片表面,叶片表面得到较好冷却;随着主流雷诺数的增加,绝热壁面温度逐渐升高,绝热效率逐渐降低;吹风比对涡轮叶片的传热特性的影响与气膜孔出流角度有关,随着吹风比的增大,压力面绝热冷却效率逐渐增大,由于吸力面的气膜孔出流角较大,吹风比增大使得吸力面的绝热冷却效率逐渐减小;随着吹风比的增加,对流换热系数增大。     

离子推力器放电室参数在线优化实验研究

为了改进氙离子推力器传统优化实验方法,针对环切场放电室设计多维优化调节机构,通过步进电机配合电磁铁实现放电室设计参数的在线实时调节。实验中在线调节放电室长径比、中间磁极靴位置、阴极顶位置等参数,得到了放电室性能影响规律,经迭代实验获取了优化后的放电室构型及磁场参数。优化后的推力器性能曲线"膝点"较正交实验结果更加靠后,在工质利用率80%~90%区间内,束离子电离能耗低于正交实验优化结果。在线优化实验方法极大缩短了离子推力器设计周期,降低研制成本,并弥补了传统方法需多次破空导致参数一致性差的不足。     

基于不可逆热力学的宏细观粘弹性损伤本构模型

为建立复合固体推进剂的损伤本构模型,基于不可逆热力学和叠加原理,通过引入宏观损伤效应张量,推导出一个通过有效应力表征损伤的蠕变型损伤本构方程。假设材料为初始各向同性,进一步引入细观标量损伤效应函数表征材料对称性的改变,进而得到由细观损伤效应函数表征宏观损伤效应张量的一般表达式。通过选取合适的细观损伤效应函数,文中建立的本构方程可以用于表征材料的正交各向异性损伤、横观各向同性损伤和各向同性损伤。最后,基于Schapery粘弹性微裂纹扩展模型,选取相对微裂纹密度为损伤内变量,建立了一个由损伤热力学对偶力表征的幂律型损伤演化方程。数值结果表明,建立的模型能够较好地反映材料损伤的率相关性和温度依赖性,具有良好的预测精度。     

航空发动机健康估计的神经网络修正卡尔曼滤波算法

针对商用航空发动机与气路相关的传感器分布不均、且个数小于气路健康参数的个数、使用卡尔曼滤波算法估计全部气路健康参数时容易出现误判的特点,提出一种神经网络修正的卡尔曼滤波算法。该算法在每个采样周期内利用BP神经网络来修正个体的偏移方向,按粒子滤波算法计算每个个体的权值用以估计总体的均值和协方差,然后利用卡尔曼滤波算法更新所有个体,并将总体的均值作为当前时刻的估计结果。通过对商用航空发动机部件级模型在多个飞行状态点数字仿真模拟9种气路突变故障,由7个可测输出估计全部10个健康参数,该混合算法的估计误差相比BP神经网络与无迹卡尔曼滤波算法分别平均降低了34.6%与47.9%。     

基于超网格的重叠网格守恒插值方法

保证重叠网格边界数据插值的守恒性是计算流体力学面临的一大难题。基于超网格方法与格心格式有限体积法,发展了一种新型混合重叠网格守恒插值方法。详细研究了用网格切割技术在重叠网格边界构造局部超网格,用网格求交算法合理地扩大贡献单元模板,建立了一种适用于任意网格类型的隐式并行重叠网格守恒插值方法,以超网格为媒介可实现重叠网格二阶精度的守恒插值。数值结果表明,本文方法对二阶分布的流场变量具有严格的守恒性,相比三线性插值方法和逆向距离权插值方法,本文方法减小了数值误差,提高了重叠网格边界的插值精度,加快了计算收敛速度,改善了重叠区域网格尺度相差较大时流场的光滑性和连续性。     

多机构比对融合的分布式InSAR编队星间基线确定

星间基线高精度确定是分布式干涉合成孔径雷达（InSAR）系统完成科学任务的重要保证,受星载全球定位系统（GPS）接收机连续跟踪弧段短、个别弧段共视GPS卫星个数少或模糊度固定成功率低、频繁轨道机动等因素影响,分布式InSAR高精度基线确定仍有不可靠的风险。通过多机构产品互比来识别基线精度较差的时间段,降低不可靠风险,并通过多机构产品融合进一步提高基线精度。选用重力反演与气候实验（GRACE）卫星数据进行实验,国防科技大学（NDT）和西安测绘研究所（CHS）采用不同的基线处理软件和简化动力学策略,保证了各自的基线产品具有一定的独立性。实验表明,多机构互比对可以有效识别基线精度较差的时间段,NDT和CHS的基线产品之间具有很好的一致性,互比对残差的均方根（RMS）在R、T、N方向分别为0.7、0.9、0.7 mm,二者之间没发现明显系统偏差,大约97.86%的基线三维互比对残差量级在2 mm以内。两个机构基线产品融合后发现可进一步降低基线产品中的随机波动误差,K/Ka波段测距（KBR）系统校核结果表明融合基线产品精度较NDT基线产品提高8.97%,较CHS基线产品提高29.21%。