航路网络生成及优化

空中交通流运行的安全性和成本取决于航路网络结构。基于节点度实现航路网络枢纽节点和干线节点分层,利用全局耦合生成主干网络,运用距离连接概率实现干线节点社区化,采用连接概率生成社区网络;采用DBSCAN聚类算法,基于角度和距离实现航路网络优化;以中国大陆空域为例,实现了主干航路网络和局部干线航路网络的生成及优化,验证了方法的可行性。在与相关研究对比,基于节点度的枢纽节点选取更加客观合理,所构建的分层航路网络结构符合机场点的分布特性,采用DBSCAN聚类算法优化效率明显提高。     

深度自编码观测器飞机操纵面快速故障诊断

为了避免扩展多模型自适应估计故障诊断方法中的雅克比矩阵计算,解决飞机精确模型难以获得的问题,降低在线故障诊断的计算量,提出了一种基于深度自编码观测器的飞机操纵面快速故障诊断方法.基于离线训练、在线估计的思想,采用量测的飞行数据训练得到不同故障下的飞机模型,代替扩展多模型自适应估计方法的卡尔曼滤波器进行状态估计;基于基础自编码器的隐层节点数选取经验公式,推导了两种深度自编码器的隐层节点数选取的递推公式.仿真结果表明,该方法无需精确的飞机模型,故障诊断速度快、精度高.     

基于IDDES方法的翼型结冰失速分离流动数值模拟

应用基于k-ωSST湍流模型的IDDES(Improved Delayed Detached Eddy Simulation)方法,就失速点附近翼型前缘典型双角状积冰导致的复杂分离流动进行了数值模拟研究.通过与风洞试验结果进行对比,表明对于此类分离流动问题,IDDES方法能够在壁面附近取得良好的速度预测结果,有效解析分离区域内的中小尺度湍流结构,较为准确地描述大尺度时均分离泡的再附位置和形态特征,适用于翼型结冰后复杂流动的精细分析.同时计算结果显示当此带冰翼型位于失速点附近时,角状冰后方脱落剪切层内部的旋涡不稳定析出和输运过程促进了外部流动与回流区域流动间的掺混,将导致流动发生非定常再附现象.     

面向飞机装配精准定位的状态感知技术

状态感知、实时分析、自主决策、精准执行是航空智能制造的特征。总结影响飞机部件装配单元定位精度的多种因素,并结合感知技术发展,深入分析部件装配单元的可感知因素及其获取方式,确定了部件装配单元可感知的关键要素:装配现场温度、定位器所受载荷、定位器位移、产品位姿。结合飞机机翼装配单元,设计感知信息获取方式。通过模糊优选方法,构建传感器型号优选模型,完成部件装配单元传感器选型。通过传感器测量偏差平均化的方法,构建多种类、多数量的传感器布局模型,确定部件装配单元传感器的数目与位置,完成了传感器布局设计。基于多传感器信息融合方法,设计多传感器信息融合模型,对感知的多源异构信息进行融合处理,并通过构建状态感知模型,实现对部件装配单元定位状态的直观表达。     

风车状态下转子性能及通道内流动分析

为探究低展弦比压气机转子在风车状态下由压气机模式向涡轮模式转化过程中性能、内部流场结构以及气动损失的演化过程,提出了一种基于叶片和流体间能量传递的简化数值计算方法,以获得某转速下的风车状态临界流量点。在数值模拟的基础上,重点对比了同一转速线上压气机工况点(小流量工况)、风车临界点和涡轮工况点下叶尖泄漏损失的演化机制,同时探究了叶片通道内流动分离的演化过程。 结果显示,随着转速的增加,转子风车状态临界流量呈现近似线性的变化趋势。而同转速下随流量增大,叶尖泄漏流从吸力面流向压力面,并与压力面上的低能量流体进行掺混,造成了流动堵塞。同时,从压气机模式转向涡轮模式的过程中,叶尖区域的流动分离从吸力面分离转变为压力面分离,随后分离强度和尺寸逐渐增大,造成的气动损失显著增加;而在轮毂区域,流动分离始终保持吸力面分离,其分离尺度沿径向有所发展。     

涡轴发动机自吸油试验方案设计及验证

阐述了涡轴发动机自吸油特点,对比了国内外相关标准对涡轴发动机自吸油能力的评定要求和方法。研究了涡轴发动机油泵自吸油工作机理,总结出合理可行的自吸油试验方法,并进行了飞行试验验证,以确定影响飞行试验方法的各种因素,包括自吸供油的高度边界、各个高度自吸供油的速度范围和发动机状态。试验表明,影响发动机自吸油边界的主要因素为发动机状态和飞行高度,所提出的试验方案经验证可行且能够较为充分地验证发动机自吸油能力。     

大尺寸薄壁储箱制造技术

为满足空间试验室和未来空间站推进系统能在轨进行燃料多次补加的需求,航天材料及工艺研究所于2005年开展了大容积薄壁高精度复杂结构储箱壳体材料及制造技术的研究工作,课题组经过近6年的技术攻关,突破了4项关键技术,解决了大直径粉末冶金薄壁件尺寸精度控制问题,攻克了大尺寸薄壁钛合金碟柱体     

雷达管制EC席与PLC席管制员相互联动的研究

引言随着我国民航事业的迅猛发展,国内新购航空器日益剧增,各地区空管人员都面临着一个新的挑战。由于空中交通流量的增加,空中交通拥挤的状况也越来越严重,飞行冲突出现的可能性也越来越大。对于可能发生的飞行冲突,诸如管制人员发生口误或机组误听指令导致错误操作所带来的影响,甚至在特殊复杂情况下,管制人员能否在短时间反应并正当处置,直接关系着空中交通的安全水平。     

复杂曲面零件散乱点云特征点提取

复杂曲面零件的几何特征提取对加工质量的检测及逆向重构具有重要意义。提出了一种复杂曲面零件散乱点云特征点提取方法。首先,提出了基于高斯权重的邻域主成分分析的方法,通过估计每一点邻域的局部变化程度对点云模型进行初始标记;然后,采用基于标记的自动识别法实现特征点的提取;最后,通过特征点聚类的方式去除了特征点集中的异常点,完善了提取的点云特征。该方法直接操作于散乱点云,无需任何的拓扑连接信息。试验结果表明:该方法简单、有效,不需要过多地人为调节参数,特征点提取完整。     

基于复杂网络的安然公司高管组织结构发现

本文基于复杂网络理论和邮件数据集,建立安然公司高层管理者之间的组织结构关系。采用基于通信行为和邮件内容两种方法对人物关系网络进行构建,进而发现其社区结构的关键人物。针对庞大的通信数据,给出数据处理流程图和详细说明。利用SimpleKmeans算法对人物关系网络的群集行为进行分析,挖掘出网络关键节点。采用Weka软件和Ucinet软件绘制关系网络图,分析结果具有一定的参考价值和实际意义。