结垢对飞机空调换热器影响的试验研究

为研究换热器结垢对于飞机空调性能的影响,并得出规律及结论,搭建了换热器性能试验台,包括高压引气单元、冲压空气单元、换热器连接单元、测控系统等。该试验台试验了飞机制冷系统初级散热过程,通过干净及结垢换热器的试验对比结果,从换热及阻力特性两方面得出换热器结垢影响的相应规律:换热器冷边流量越大,结垢对于换热器换热特性影响越小;换热器冷边流量越大,结垢对于换热器阻力特性影响越大。与理论分析相符,表明了试验的有效性。     

基于机器学习方法的三维粒子重构技术

通过三维粒子重构获取粒子场的分布情况是层析粒子图像测速的关键步骤，有限二维投影下的三维粒子重构是一个欠定的反问题，其精确解往往很难得到。一般情况下，可以通过优化方法得到近似解。为了获取质量更高的粒子场并用于层析粒子图像测速，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的粒子重构方法。所提出的技术可以从基于传统的代数重构技术（Algebraic Reconstruction Technique，ART）的方法所得到的粗略粒子分布中进一步提高粒子重构质量。与现有的基于ART的算法相比，新技术在重构质量方面有了显著的改进，可以有效剔除虚假粒子并更准确地还原粒子形状，并且在粒子浓度较稠密的情况下计算速度至少快了一个数量级。     

自由工厂——罗·罗公司的研发创新基石

在航空发动机领域一直处于世界领先地位、保持着强大市场竞争力的罗·罗公司,有一个主要的创新研发团队——自由工厂。该工厂提出过很多创新理念,参与了许多新产品的研发和预研计划,极大地扩展了罗·罗公司在北美地区的影响力。从自由工厂的建立背景、参与的研发项目和取得的创新成就等方面对该研发机构进行了探究,剖析了该机构的工作方法和发展思路等,可为我国航空机构的创新发展提供启示。     

拓扑数据分析在复杂脑网络分析中的应用

针对复杂脑网络分析中网络结构变化阈值选择中没有公认的标准确定合适阈值这一问题，基于拓扑分析中的持续同调性理论，本文提出一种多尺度大脑网络建模分析方法，该方法在大脑全尺度距离范围之内，通过不断增加阈值，运用Rips过滤算法捕获网络的动态持续拓扑特征，并用条形码和持续图对拓扑特征可视化，最后通过计算持续图之间的Bottleneck距离和Wasserstein距离分析持续特征的稳定性。实验结果表明，该方法能更准确地提取大脑网络的拓扑结构特征并提高诊断分类的准确性。     

一种基于星载GNSS接收机的高轨卫星自主导航滤波算法

星载GNSS接收机在低轨卫星自主导航和精密定轨等应用领域已经显示了高精度、高自主性、不依赖地面支持等技术优势。对于高轨卫星应用，星载GNSS接收机面临一些新的挑战。由于需要接收来自地球另外一侧的GNSS旁瓣信号，使得用户等效测距误差和几何分布因子恶化，引起标准定位性能下降。特别的，对于只能使用GNSS广播星历的实时自主导航应用，GNSS广播星历引入了非白噪声特性的用户测距误差。其难以被经典的EKF滤波方法平滑，限制了自主导航定位精度。文章研究一种基于星载GNSS接收机的高轨卫星自主导航滤波算法，该算法使用增强扩展卡尔曼滤波器（Augmented EKF）融合轨道动力学模型与GNSS观测数据，并对GNSS广播星历引入的系统性误差进行动态估计以削弱其对最终导航定位的影响。最后，通过仿真平台进行了算法验证。仿真结果显示，使用单GPS可在GEO轨道达到优于10米（3D RMS）的导航定位精度。文章提出的方法达到与国际先进产品同等精度，可用于高轨卫星高精度自主导航。     

利用偏振图像加权融合及CLAHE算法的水下成像方法

针对传统基于偏振差分原理的水下光学成像方法中目标退偏振特性差异引起的图像中局部反射光损失的问题,本文提出了基于偏振图像加权融合与限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）算法的水下成像方法。一方面,将原始水下图像分解为偏振光强图像和非偏振光强图像,根据不同退偏振特性目标在两幅图像中的灰度值分布特点,设计相应的权重因子,对两幅图像进行加权融合。从而实现在压缩原始水下图像中散射光的同时,保留更多目标反射光,提升整体目标反射光在融合图像中所占的比例。另一方面,为了进一步提升融合图像的对比度,利用限制对比度自适应直方图均衡算法对融合图像进行处理。该算法能够在提升融合图像对比度的同时,有效避免图像噪声的放大。实验结果表明,相比于传统的偏振差分方法以及独立的直方图均衡化算法,本文提出的算法能够有效提升水下图像的清晰度和对比度。     

基于功能脆弱性的空中交通相依网络流量分配

依据空中交通管理与航班运行规则,采用复杂网络理论构建由机场、航路与管制扇区组成的相依网络模型,建立不同扰动策略的影响规则,提出以网络流量熵和交通流损失比变化率为指标识别网络功能脆弱性。并以网络总流量熵最小为目标,建立基于改进遗传算法的网络流量协调分配策略,以降低空中交通相依网络的脆弱性。以民航华北地区空域为原型,发现了其相依网络脆弱性表现规律和脆弱源,采用遗传算法求解网络流量分配方案,优化结果降低了网络总熵值和功能脆弱性,其中机场网络流量分配后效果最为显著,验证了方法的有效性,研究结果可为空中流量管理决策提供一定的理论支撑。     

基于灰色神经网络的APU维修成本预测研究

对APU的维修工作进行分析,提出APU维修成本的结构组成,利用APU在翼性能参数与维修成本的映射关系确定预测参数,在传统灰色预测方法的基础上融合BP神经网络,构建了基于灰色神经网络的APU维修成本预测模型。以某航空公司APS3200型APU维修数据为样本,运用MATLAB对影响参数进行关联分析,并对所建立的模型进行拟合和验证分析。该模型具有样本少、训练快、预测精度高等特点,实现了对APU维修成本的准确预测,可为航空公司年度APU维修预算制定、维修合同谈判、经济性拆发等提供决策支持。     

周向总压畸变对对转压气机影响效应分析

以对转压气机为研究对象,在数值方法校验的基础上,应用全通道定常流场分析手段计算了对转压气机不同周向畸变条件下的三维流场,获取了周向总压进气畸变对该压气机性能以及流场结构的影响效应,确定了对转压气机的临界畸变角,分析了不同畸变强度对压气机性能的影响规律,探讨了周向总压畸变在对转压气机中的发展演化过程。结果表明:(a)所研究的对转压气机临界畸变角约为72°,略高于传统动-静叶排交替的压气机临界畸变角;(b)相比均匀进气工况,当畸变指数为0.24时,对转压气机失速点压比和失速裕度分别下降3%和9.6%,当畸变指数为0.5时二者分别下降8.3%和19.8%;(c)未畸变区与畸变区流体之间存在的压力梯度影响转子叶片相对来流速度。进入畸变区叶片来流相对速度减小,负荷降低,退出畸变区叶片来流相对速度增大,负荷增大;(d)上游转子使得畸变水平提高,下游转子反向旋转效应抑制了来流相对速度变化趋势,增强了气流在其叶片通道中的掺混,使得畸变水平有所下降。