飞机液压系统动态油温计算方法优化

分析了动态油温计算方法的不足,将此方法中的液压油箱计算模型加以优化得到改进的动态油温计算方法,基于功率损失法给出了飞机液压系统中四种典型液压附件的温度计算方程。以某航空液压泵地面试验系统为计算实例,将改进方法计算的结果与试验结果、改进前方法的计算结果进行对比分析,结果表明改进的动态油温计算方法相比改进前的方法具有更高的准确度。     

基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术

风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。     

复合材料构件热压罐成型模具温度均匀性分析

热压罐固化中成型模具的温度分布对复合材料固化质量有显著影响,提高与构件直接接触的模具型面温度均匀性有利于改善内部温度梯度,减小固化变形,提高成型精度。本文以复合材料构件热压罐框架式成型模具为对象,应用有限元方法,分析模具温度的分布,研究模具支撑结构对型板表面温度均匀性的影响。研究表明,支撑板厚度越薄,温度均匀性越好,与进气风口平行方向的支撑板对温度均匀性的影响更为显著,因此可优先考虑增加与进气风口垂直方向支撑板厚度来增加模具刚度。在保持面积不变的前提下,改变散热孔的形状,发现菱形与圆形散热孔具有较强的抗变形能力,而方形散热孔使得型板表面温度分布更加均匀。通过控制散热孔的布局改变风道时,发现T型风道对于改善温度均匀性的效果最佳。     

基于路径相关本构模型的大型薄壁曲面复合材料零件固化变形分析

大型薄壁曲面复合材料零件多采用热压罐工艺成型,在固化过程以及脱模过程会产生变形,导致零件变形超差,部件装配困难。针对此问题,本文首先采用路径相关本构模型对其固化成型过程进行分析,然后进行热压罐成型试验验证理论分析结果,就此采用反向补偿法修正模具型面。仿真结果表明,某大型薄壁曲面复合材料零件成型后最大位移为11.121 mm,最小位移为0.171 mm,分别发生在对称轴方向短边的边角点和靠近对称轴方向短边的边角点;零件在变形较大的两侧边和短边处残余应力较大,与变形较小的长边相差7 MPa左右。仿真结果与试验结果吻合良好,固化变形平均误差为8.6%。使用补偿后的模具再次进行固化变形仿真,使该零件的最大固化变形降低了70.8%。     

大涵道比发动机多级低压涡轮试验技术研究

涡轮试验是检验涡轮性能是否达标的重要过程。基于某全尺寸涡轮试验器、现有涡轮试验方法和试验规范,通过对试验器进行适当设备改造,结合试验涡轮的进出口压力、温度、流量和功率等参数的耦合关系,形成针对大涵道比涡扇发动机多级低压涡轮性能试验状态评估、过程控制和数据分析方法,并通过国内某型大涵道比涡扇发动机多级低压涡轮试验进行验证。试验结果表明:基于试验参数耦合关系的试验状态评估、过程控制和数据分析方法有效,填补了国内大涵道比涡扇发动机多级低压涡轮试验方法和试验数据的空白,同时,该型发动机低压涡轮的效率达到设计指标,处于国内先进水平,所述方法可为国内后续多级低压涡轮试验提供参考。     

关于大容量高速立式电机加装大转动惯量飞轮的设计研究

电机在发生事故突然失电时,为确保系统安全,要求电机能拖动设备依靠自身惯量,继续运转2 min。由于电机自身惯量远小于系统惯量要求,因此需在电机本体上加装大直径、大重量飞轮,以提供足够的惯量。在大容量、高速立式电动机加装大转动惯量飞轮后,电机的稳定运行变得至关重要,因此对电机自身的刚度、轴系及结构设计的合理性需进行验证。针对电机的关键点结构设计及计算,并通过现场运行,对电机的可靠性进行了验证。这为电机的工程运用提供参考。     

串列叶片气动设计及优化

为了进一步提高风扇/压气机的负荷水平,对串列叶片进行了研究。采用理论方法分析了串列叶片相对于常规叶片的 负荷优势区间,并利用低速大尺寸压气机试验台进行了对比试验验证。结果表明：当负荷系数大于0.46时,串列叶片表现出明显 的优势,可以将负荷系数为0.46作为串列叶片优势区间的临界点。采用数值模拟方法分析了亚声速和超声速串列叶型前后排的 相互影响机制,总结了串列叶型流动控制原则和优化设计思路,给出了典型亚声速和超声速叶型的优化设计结果。结果表明：优 化后的亚声速和超声速串列叶型设计点损失分别减少了6%和20%,可用攻角范围分别拓宽了2°和0.5°。完成了负荷系数为0.4 的双级风扇串列叶片出口级方案设计论证。结果表明：与常规方案相比,在常用转速范围内,串列叶片方案的压比明显提高,中低 转速堵塞流量和等熵效率也明显提高。     

某新型改性双基推进剂的热安全性

采用热重分析仪( TG)、差示扫描量热仪( DSC)以及加速量热仪( ARC)研究了一种以高氯酸铵( AP )为氧化剂的新型改性双基推进剂GATo-3的热安全性,并将实验结果与双基发射药SF-3进行了比较。通过TG/DSC实验得到了GA-To-3的热分解过程,并初步分析了AP等组分对其热稳定性的影响。 DSC的测试结果显示,GATo-3的2个分解峰温分别为180.5℃和187.7℃,低于SF-3的分解峰温;ARC的测试结果显示,GATo-3在理想绝热条件下的起始分解温度为129.1℃,绝热温升为1177.8℃,最大温升速率为58053.5℃/min,最大压力上升速率为52.5×105 Pa/min,单位质量生成气体的最大压力为112.4×105 Pa/g,用速率常数法计算活化能E=116.8 kJ/mol和指前因子A=5.1×1011 s-1,最大反应速率达到时间为24 h时,所对应起始温度TD24=74.0℃。研究结果表明,与双基发射药SF-3相比,GATo-3的热安全性较差,爆炸性较强。     

变弯度导叶对某高负荷双级风扇气动性能的影响

为了改善某高负荷双级风扇在非设计转速出现的裕度不足和转子攻角过大的问题,研究了变弯度导叶的调节对高负荷双级风扇气动性能和内部流场的影响,对比分析了不同形式变弯度导叶和传统可调导叶的性能差异.数值模拟结果表明:80%转速时高负荷双级风扇的绝热效率随着正预旋角度增加而显著增加,预旋角度为30°时的绝热效率提高了3.5%;传统可调导叶扩稳效果较优,受到大预旋角度下大损失的限制;变弯度导叶的开缝形式、开缝位置、导叶稠度均与气动性能密切相关,具体设计需要根据高负荷双级风扇工作情况进行探讨.      

Track-before-detect for Infrared Maneuvering Dim Multi-target via MM-PHD

In this paper, we present a novel and efficient track-before-detect (TBD) algorithm based on multiple-model probability hypothesis density (MM-PHD) for tracking infrared maneuvering dim multi-target. Firstly, the standard sequential Monte Carlo probability hypothesis density (SMC-PHD) TBD-based algorithm is introduced and sequentially improved by the adaptive process noise and the importance re-sampling on particle likelihood, which result in the improvement in the algorithm robustness and convergence speed. Secondly, backward recursion of SMC-PHD is derived in order to ameliorate the tracking performance especially at the time of the multi-target arising. Finally, SMC-PHD is extended with multiple-model to track maneuvering dim multi-target. Extensive experiments have proved the efficiency of the presented algorithm in tracking infrared maneuvering dim multi-target, which produces better performance in track detection and tracking than other TBD-based algorithms including SMC-PHD, multiple-model particle filter (MM-PF), histogram probability multi-hypothesis tracking (H-PMHT) and Viterbi-like.