基于BP神经网络的冰形特征参数预测

机翼结冰影响了飞机飞行的气动特性，严重时将会引起事故，对冰形特征参数进行预测对翼型气动特性研究以及后续防除冰措施具有重要的意义。本文利用BP神经网络，建立翼型冰形特征参数预测模型，并采用k折交叉验证进行网络结构选择，以气象与飞行条件作为输入，结冰极限、冰角高度和角度等冰形特征参数作为输出。结果表明:预测的冰形特征参数（除下冰角高度外）与数值结果相对误差低于5%，证明该方法具有较好的预测效果。     

运输机机翼平面参数快速优化方法

提出了一套机翼平面参数快速优化方法。新方法通过改变优化思路,简化计算模型,合理选择计算方法,有效地提高了优化效率。简要介绍参数优化思想与流程控制,重点阐述优化程序的气动、重量与性能计算模块的算法。以某运输机为算例,优化结果与资料数据吻合,验证了新方法的正确性。     

不同后掠角大展弦比复合材料机翼气动特性

为了研究不同后掠角复合材料机翼的气动特性,建立了载荷模型;采用 K方法通过 Theodorsen函数推导得到了机翼颤振速度的计算公式,分析了 0°、5°、10°、15°、20°、25°和 30°共 7种不同后掠角机翼的模态,得到了模态频率和模态振型;仿真计算得到了机翼的颤振速度和发生颤振时翼尖的最大垂直位移。结果显示:机翼后掠角为 15°时,其颤振速度和翼尖最大垂直位移均在安全范围内,因此,后掠角 15°,展弦比为 26的机翼为飞行器机翼设计最优值。     

待机状态下机翼结冰的快速计算方法

飞机在飞行过程中遭遇结冰气象,尤其是过冷大水滴结冰条件所导致的机翼结冰,将严重影响飞机的气动性能与操纵品质,从而导致飞行故障或飞行事故,是飞机飞行安全的重要影响因素,是飞机研制中必须重点解决的难题。虽然针对结冰已建立有多种计算仿真程序,但快速获得结冰模拟冰形,包括过冷大水滴条件下的结冰模型是工程师们一直追求的解决方案。利用前向多层神经网络,尝试建立了一种针对待机状态下的机翼结冰模型。此方法基于坐标转换原理,将获取的采用直角坐标表达的标准翼型的机翼结冰数据转换为对应的极坐标表达的数据,以飞行参数、气象参数和极坐标角度作为输入,极坐标模值作为输出训练构建出此种机翼结冰模型。使用所建立的模型,仿真预测结果表明该计算方法具备快速性和精确性,其计算精度可满足实际要求。     

不同来流条件对机翼结冰及气动特性影响研究

针对三维机翼结冰问题,基于Navier-Stoke控制方程,采用多时间步长的计算方法,通过求解气液两相流的Eluer法得到空气中水滴的轨迹,再根据Messinger模型计算结冰冰形来实现对机翼结冰的数值模拟。首先以三维NACA0012机翼为研究对象,进行结冰数值模拟方法验证,随后计算不同迎角和不同来流速度对三维ONERA M6机翼结冰冰形的影响,最后分析了机翼结冰对气动特性的影响规律。结果表明,结冰后机翼的阻力系数增大,升阻比减小;来流速度对机翼前缘的结冰类型影响较大,当机翼前缘的结冰类型由霜冰变为混合冰时,将使机翼的气动特性恶化。     

自适应机翼翼型变形的研究现状及关键技术

自适应机翼具有巨大的应用潜力,是未来飞机设计的必然趋势,已经得到了广泛的关注。分别从自适应变弯度前缘、自适应变弯度后缘以及变厚度机翼三个方面阐述了其变形原理,并对使用的蒙皮、驱动方式、研究方法等进行了归纳总结,指出了未来的发展趋势,提出了自适应机翼亟需解决的关键技术,包括兼具大变形和高承载功能的柔性蒙皮的设计、自适应驱动系统设计、协同控制系统的设计、分布式传感器网络,可为自适应机翼结构的设计与实现途径提供一定的技术参考。     

折叠机翼变体飞机非对称变形控制效率分析

折叠机翼变体飞机变形量大,变形引起的气动参数变化显著,提出一种将非对称变形作为操纵输入的控制方案,研究非对称变形的控制效率和有效区间。首先建立能够完整描述变形过程的非线性动力学方程和气动力模型;然后基于非对称变形控制方法建立一种非对称变形操纵模型;最后通过与常规操纵面效率对比和仿真的动态响应总结出非对称变形操纵的最大变形操纵有效区间。结果表明:在较低飞行速度下非对称变形操纵效率高,非对称变形操纵能够在基准折叠角度90°附近提供最高的滚转操纵效率。     

空客公司成功的机翼设计I——A300及A310机翼设计

空客公司的成功离不开其先进的机翼设计,其机翼由英国宇航公司负责设计和生产。空客飞机机翼先进的空气动力设计,包括尖峰后加载翼型、超临界翼型、先进跨声速机翼设计——超临界机翼设计、机翼与机身的干扰、翼梢小翼设计、增升装置设计,机翼低重量设计、机翼构型与载荷,详细设计,结构设计和低成本设计等。作为系列论文之一,综述A300及A310的机翼设计特点。     

机翼后缘柔性支撑结构的拓扑优化

针对机翼后缘柔性支撑结构的多目标拓扑优化问题,分析了柔性支撑结构的优化目标及目标函数,并采用位矩阵表示机翼后缘柔性支撑结构,利用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该优化问题进行了求解。在优化过程中,引入连通性分析和相似个体过滤,借助ANSYS对可行个体进行有限元分析(FEA),获得了结构质量、变形性能和承载能力等目标值。通过MATLAB对违约个体进行惩罚,实现了位矩阵表示的NSGA-Ⅱ,得到了一组互不支配的机翼后缘柔性支撑优化结构,可根据实际需求选择这些相应的拓扑结构。结果表明,本方法可为机翼后缘柔性支撑结构的拓扑优化提供可行、有效的解。