系统方法在S模式应用中的重要作用

S模式是有效提高二次雷达运行质量和效率的一项技术变革,总结和学习国际民航业界成功的应用经验,探讨和分析系统方法在S模式应用中的重要作用,对我国民航S模式应用和其他监视系统新技术应用具有重要现实意义。     

机场水泥混凝土道面在高温条件下施工防裂缝断板措施

一、机场道面水泥混凝土浇筑施工中裂缝和断板的产生原因 在高温条件下跑道混凝土裂缝断板产生的原因主要有以下几条： 1．温度变化 道面混凝土施工时，外界气温的变化影响是非常明显的，因为白天气温越高，混凝土的浇筑温度也越高，而夜里温度下降，就增加了混凝土的降温幅度，特别是在气温骤降时，会大大增加外层混凝土与内部混凝土的温度梯度，这是道面混凝土产生断板的一个重要原因。     

定量危害性矩阵分析方法研究

危害性矩阵分析中,由于同一个严酷度类别在矩阵图中是一个区间,容易出现当几个故障模式的严酷度相同时,在矩阵图中无法精确标识,从而使得得出的危害度有偏差.同时,利用作图法,分析效率较低.本文首先对目前的危害性分析方法进行改进,将区间进行再次划分并用显性直观的数值进行度量;然后,以某型飞机升降舵操纵分系统为例,进行危害性分析.结果表明:该方法可以对各故障模式或产品的危害度给出精确的量化值,为改进决策提供支持.     

基于进发匹配的自适应循环发动机总体性能设计初步研究

建立了自适应循环发动机与进气道的流量匹配数学模型,提出了一种可行的自适应循环发动机总体性能设计方法,并以此为基础对采用FLADE(Fan on Blade)的自适应循环发动机的设计参数选取和性能优化开展了研究。结果表明,自适应循环发动机性能设计,需综合考虑超声速进气道高空大飞行马赫数设计点和发动机地面静止起飞设计点的进发流量匹配需求;发动机设计点FLADE涵道比取值,应随着进气道设计马赫数及该飞行状态下冷却用气需求量的增加而增大。     

数字通信系统中新型自动增益控制方法设计

设计了一个新型的自动增益控制(Automatic Gain Control,AGC)方法.针对某数字通信系统的需求,所设计的AGC可以充分利用ADC量化位数,并能够处理LTE多种传输模式(TM2和TM3)信号.仿真结果表明,本AGC能够同时适用于TM2和TM3信号,能够在充分利用ADC量化位数的同时避免过饱和现象,能够准确判断输入信号功率变化状态并迅速调整,从而对稳定功率的输入信号给出恒定的增益.     

倾转三旋翼无人机过渡模式纵向姿态控制

对倾转三旋翼无人机过渡模式下定高转换的纵向姿态控制进行了研究,为提高纵向操纵效能、解决操纵冗余问题,设计了模态转换中的操纵控制方案;采用牛顿-欧拉法对飞机进行动力学建模分析,建立了纵向动力学模型并给出了过渡转换路径;通过操纵效能分析对两种操纵机制进行分配,给出了操纵分配的权重和控制律.仿真和实验样机飞行试验地面站数据分析结果表明,按照所设计的操纵分配方案和控制律对飞机过渡模式进行纵向控制,能够使飞机保持平稳过渡.     

侧载及加热方位对槽道内临界热流密度影响

为了研究侧载以及加热方位对矩形窄缝槽道内临界热流密度特性的影响,在旋转平台上进行了两相流的超重力实验.以蒸馏水为工质,通过改变质量流速、入口温度、侧载大小以及加热方位,获得了发生临界换热现象时的质量流速、实验段压降和壁温的变化趋势,考察了侧载和加热方位对临界热流密度的影响规律,并对侧载下两相流不稳定性进行了简析.实验表明:发生临界换热时,壁温迅速上升,有效加热热流开始减少,关闭加热电源后,实验段压降下降、质量流速回升较明显;侧载以及不同的加热方位对临界热流密度有明显影响;临界热流密度发生前后,蒸汽回流导致进口温度上升,增加了流动的不稳定性.      

航空碳纤维树脂基复合材料加筋板压缩屈曲及后屈曲性能

开展了复合材料加筋板轴压稳定性实验,对加筋板的屈曲及后屈曲性能、破坏模式和后屈曲失效表征进行了研究.实验结果表明加筋板在轴压下具有良好后屈曲承载潜能,破坏载荷约为屈曲载荷的2.2倍;其屈曲模式为筋条间蒙皮首先发生屈曲失稳,筋条在整个承载过程中保持直线,起到“屈曲分隔”的作用.通过对加筋板屈曲及后屈曲性能的理论分析,得出的理论屈曲载荷和理论破坏载荷与实验结果相对误差均小于8%,并确定了在后屈曲过程中蒙皮中心挠度的变化规律和轴向载荷的面内分布特征.      

具有全向推力矢量的六旋翼无人机设计与建模

针对常规旋翼飞行器飞行速度小和加速飞行时不能保持机体水平姿态等问题,提出了一种具有全向推力矢量的六旋翼无人机设计方案;分析了推力矢量六旋翼在可倾转旋翼结构倾转不同角度时的飞行模式;建立了推力矢量六旋翼的动力学模型,并针对动力学模型设计了PID控制器;最后对动力学模型进行数值仿真验证.结果表明,所设计的推力矢量六旋翼能够悬停,且可以在定速飞行中保持飞行器的水平姿态.     

基于遗传算法-序列二次规划的涡扇发动机最低油耗性能寻优控制

航空发动机性能寻优控制可充分挖掘发动机潜力,大幅提升发动机性能。燃油消耗率是发动机的一项重要技术指标,对燃油消耗率进行优化,其经济意义及作战效能十分明显。针对飞机巡航状态下发动机节油特性进行研究,在保证航空发动机推力不变及安全工作(如保证发动机不超温、不超转、不喘振等)的前提下,使燃油消耗率最小。以所建立的双转子混合排气加力式涡扇发动机非线性数学模型为研究对象,提出了一种基于遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化算法,该优化算法充分发挥了遗传算法和序列二次规划算法的优势,同时在一定程度上克服了两者的缺点,利用Matlab对该优化算法进行了仿真分析。在随机选取的10个飞行状态点对航空发动机最低油耗模式性能寻优控制进行研究后发现:基于GA-SQP混合算法的优化控制可平均降低油耗3.61%(采用基于遗传算法的优化控制则为3.68%),基于GA-SQP混合算法的优化控制的平均耗时为基于遗传算法的优化控制的23.4%。仿真结果表明,基于GA-SQP混合算法的优化控制无需人为设置初始解,不仅能达到与基于遗传算法的优化控制基本相同的优化控制效果,同时还可大幅降低计算量,提高了计算效率。