航班保障因果分析框架

航班离港延误是民航界一致关注并希望解决的重点及难点问题。针对航班离港延误产生原因不明晰及因果影响强度不确定的问题，提出了BLCNS-LV-IDA因果分析框架，从因果推断的角度出发，在航班地面保障业务范畴领域内，从定性和定量2个层面对航班离港推出延误进行因果分析。以航班离港推出延误时长为目标变量，基于特征选择和极大祖先图贪婪搜索(GSMAG)算法结合的BLCNS局部因果网络结构发现算法，构建因果网络模型；根据得到的因果网络，基于LV-IDA算法对各等价网络中的边缘进行因果效应评估。实验结果表明：BLCNS局部因果网络结构发现算法在处理变量较多的大样本数据集时有一定的优势，在50节点集的1 000、5 000、10 000样本量下，F1值较基线算法分别提高了-0.303、0.008、0.132，呈明显上升趋势，且在运行时间方面至少缩短16.29%。节点间的因果效应明确了各节点对航班延误的具体影响强度，为航班保障的精细化管理、减少航班延误提供了指导。     

斜下降旋翼桨涡干扰声源定位及表面压力

旋翼桨-涡干扰（BVI）是直升机在进场和离场等近地飞行时后行桨叶切割前行桨叶脱落桨尖涡产生的气动扰动，该扰动不仅对桨叶表面压力载荷产生激励作用，同时也会引起旋翼噪声出现激增，旋翼噪声激增的主要成分为桨-涡干扰噪声。本文首先对斜下降桨-涡干扰状态桨叶表面载荷进行数值计算；然后分别阐述了基于改进整周期同步平均旋翼噪声去噪方法、基于多层小波包分解的桨-涡干扰声源识别和分离方法以及基于bartlett时延计算和球面插值的声源定位方法，设计并开展了风洞斜下降状态桨-涡干扰桨叶表面压力和声源定位试验，给出了开发的声源定位软件界面、声源定位图像畸变校准方法及声阵列现场校准方法；最后对比分析了不同试验状态的桨-涡干扰噪声声源特性以及和桨叶表面压力之间的关联性，并给出了声源定位及表面压力试验数据分析结果。结果表明典型斜下降状态后行侧桨-涡干扰主要出现在方位角310°~330°、径向位置1.6~1.8 m桨盘平面区域。     

涡轮叶片热障涂层在CMAS 环境下的失效分析

对于多台份某型发动机在试车后出现的带热障涂层涡轮叶片表面附着较多环境沉积物CMAS进而导致热障涂层脱落 失效的故障,通过宏观形貌观察、化学成分分析、微观结构分析等方法对CMAS分布规律、成分特征和失效模式进行了分析。结果 表明：CMAS沉积物在叶盆面较厚、叶背面较薄,靠近缘板处较厚、叶身中部位置较薄,进气边较厚、排气边较薄;厚度较薄处的附 着物颗粒细小、分布均匀,较厚处的附着物结构较疏松,大多呈块状不均匀分布;涡轮叶片热障涂层表面沉积物及气膜孔堵塞物的 成分以CMAS为主,同时还有中低温部件碰摩磨屑生成的Fe2O3、TiO2和NiO;由CMAS腐蚀引发的热障涂层失效模式主要有气膜孔 堵塞引发周围涂层烧结失效、涂层表面和内部应力失配、陶瓷层柱状晶被冲击撞断以及8YSZ热障涂层被溶解。     

扁管微小通道内R134a的沸腾换热试验

搭建适用于多种结构微小通道的沸腾换热试验系统，研究了制冷剂R134a在当量直径分别为0.63mm和0.72mm的多孔扁管微小通道内的沸腾换热特性。试验参数包括制冷剂质量流率为82~621kg/(m2·s)，饱和压力为0.22~0.63MPa，干度为0~1；采用等热流密度方式加热,热流密度范围为9.7~64kW/m2。结果表明:R134a在扁管内沸腾换热中，当干度在0~0.6区间时，微小通道的传热系数明显高于常规通道，换热类型主要为核态沸腾，传热系数随热流密度和饱和压力的增大而增大，与质量流率关系不大；当干度大于0.6之后，传热系数随着干度的增大急剧减小，且在此干度区间，传热系数受热流密度和饱和压力影响较小，而受质量流率的影响相对较大。利用该结论和公开文献中R134a沸腾换热试验数据对Gungor-Winterton公式进行改进，改进后的公式对所有试验点的平均相对误差为-1.17%，平均绝对误差为19.24%，预测精度有了明显提高。      

机场到港旅客换乘时间效率评价指标优选

换乘时间效率评价对提升机场综合交通的换乘效率有着重大意义，传统的指标优选方法应用在民航机场到港旅客换乘评价中难以真实反映指标关系并且缺乏指标筛选规则。针对上述问题，根据指标体系中目标层、因素层、指标层各自与指标的关联特征，抽象出指标的重要性、关联均衡性、独立性3种数据关系，并使用DS证据理论融合得到指标综合关系。基于指标综合关系和综合评价方法，定义评估精度作为筛选指标的理论支撑，并设计算法构建优选模型。使用国内37个机场的到港旅客换乘时间数据进行实证分析，结果表明:指标综合关系能够更精确地反映指标关系，优化了指标排序，比基于主成分分析和最大互信息系数的指标排序更优异，能剔除更多冗余指标。评估精度将可剔除的指标直观展示出来，为筛选指标提供了切实依据，完善了指标优选模型。