基于平衡流形的航空发动机LPV建模方法

针对航空发动机线性变参数模型,基于平衡流形原理,研究了一种改进LPV建模方法.首先,根据平衡流形原理,构造涡扇发动机平衡流形参数化形式.其次,根据某型涡扇发动机非线性模型,建立基于局部线性模型的涡扇发动机准LPV模型.然后,建立基于平衡流形的航空发动机改进准LPV模型,即:利用平衡流形参数化形式,根据调度变量实时估算发动机平衡态,以更新发动机准LPV模型的参考平衡态.最后,通过对发动机从慢车状态到最大状态的阶梯加速过程进行仿真,表明改进UP模型的稳态和动态响应特性与发动机非线性模型保持很好地一致.     

基于CE/SE的飞机救生系统动力装置内弹道性能计算

建立某飞机救生系统动力装置套筒式内弹道物理模型,结合CE/SE方法研究粘性二维两相流的内弹道数学模型,计算其性能参数,并与试验数据进行对比。结果表明：套筒内气体压力随时间变化的试验曲线与计算曲线基本吻合,最大压力pm、出口压力pL、工作时间tL和出口速度vL等内弹道性能参数的计算值与试验值最大偏差小于5%。说明运用CE/SE的方法能更加精确的计算内弹道性能,计算具有的准确性和实用性。     

面向飞机自动化装配的单向压紧制孔毛刺控制技术

采用自动化制孔技术不仅仅是对传统工艺的自动化改造,而是进行装配工艺的整体提升,传统手工装配工艺中,拆开去毛刺和涂胶固化过程,都无法简单实现自动化,因此先进自动化装配技术采用无毛刺制孔工艺和湿胶装配方法,以真正实现自动化制孔工艺。     

复合材料帽形加筋结构稳定性研究

建立了复合材料帽形加筋结构的参数化有限元模型,给出了两种进行层板结合处的模拟计算方法,通过计算得到了模型的屈曲载荷并总结了加筋结构几何参数对结构稳定性的影响,给出了模型的收敛性分析,对比了模型网格密度对于计算结果的影响,找到最佳的网格密度,提高了模型计算的效率和准确性,为实际的结构设计提供了重要参考,为结构分析提供了依据。     

未知时延系统的全局优化辅助变量辨识

对于未知时延系统,借助分离性原理,推导出迭代的可分离的非线性最小二乘（SNLS）辨识方法。为了降低收敛于局部最小的可能性,消除强观测噪声所引起的参数估计的偏差,利用全局优化理论,引进辅助变量,推导了全局优化的辅助变量（GOIV）辨识方法。仿真试验验证了算法的有效性。     

航空涡轮叶片气膜孔参数化建模研究

介绍了航空涡轮叶片气膜孔参数化建模的现状,分析了其参数化建模的难度。提取了气膜孔参数化建模的参数,提出了以一组气膜孔为对象的参数化建模流程及参数检查方法,解决了涡轮叶片设计过程中气膜孔反复修改耗时耗力的问题,从而提高了涡轮叶片的设计效率。     

GA-BP神经网络在航空发动机状态监测中的应用研究

针对航空发动机状态监测问题,引入人工神经网络为发动机复杂非线性系统建立精确模型;选择以GA-BP贝叶斯算法作为神经网络训练算法,建立优化设计近似模型;以发动机排气温度的预测为例,构建了一个GA-BP神经网络对航空发动机状态进行预测。结果表明,GA-BP神经网络收敛速度快,泛化能力强,优于标准BP神经网络,因而为航空发动机状态监测提供了一种有效的方法。     

翼型高低速性能优化及其对缝翼设计影响研究

采用Hicks-Henne方法参数化翼型,以巡航升阻比、低速最大升力系数为目标进行优化设计.利用试验设计方法对总体设计空间内目标函数的分布进行初步评估,得到目标函数的初始Pareto前沿面,以前沿面上的点为基准,把总体设计空间分割成独立的局部设计空间进行并行寻优,逐步更新直至得到收敛的Pareto前沿面.对前沿面上的典...     

基于改进PSO-SVM参数优化的发动机起动过程辨识

针对影响支持向量机辨识性能的核函数及相关参数,找出使辨识结果最佳的核函数;结合两种措施改进粒子群算法,优化相关参数,选择最佳的参数组合.对比 BP 神经网络和支持向量机对发动机起动过程的辨识结果,得到支持向量机的辨识精度和收敛时间优于 BP 神经网络,与起动数据基本一致.在训练样本存在噪声的情况下,验证了所建辨识模型具...