航空齿轮涂层材料优选及涂层厚度优化

基于赫兹接触理论建立了齿轮接触有限元分析模型。以Cr/a-C、a-C、B4C/a-C复合陶瓷涂层材料为优选对象和一对典型航空直齿圆柱齿轮为载体,通过齿轮涂层应力场分析,确定了齿轮涂层优选材料及涂层材料最佳厚度。结果表明:B4C/a-C涂层材料与齿轮基体材料具有较好的匹配性,涂层厚度与赫兹接触半宽之比为0.02时,齿轮基体与涂层结合面处剪切应力较小,且此涂层厚度满足磁控溅射涂层制备工艺要求。研究结果为后续齿轮涂层试验件设计提供了理论依据。     

基于热色液晶技术的尾迹对涡轮动叶表面换热系数影响研究

为探究上游尾迹影响下的涡轮动叶表面换热特性,采用热色液晶技术测量了尾迹对光滑叶片表面换热分布的影响,获得了高低湍流度(2%,20%)来流时不同尾迹斯特劳哈尔数(0,0.12,0.36)条件下光滑动叶表面换热系数的实验数据。结果表明:当湍流度为2%时,随着尾迹斯特劳哈尔数增加,压力面换热系数增高幅度最大为142%,前缘区域增高幅度最大为7%,吸力面增高幅度最大为186%。当湍流度为20%时,尾迹对换热系数的影响相对减弱,随着尾迹斯特劳哈尔数增加,压力面换热系数增高幅度最大为10%,前缘区域增高幅度最大为10%,吸力面增高幅度最大为26%。尾迹导致吸力面转捩点提前,过渡区延长。整体看来,尾迹导致光滑叶片表面换热系数升高,对吸力面换热系数的影响大于压力面。     

北斗B1信号干扰检测方法研究

基于一般干扰检测算法,结合北斗B1信号的特征,提出了改进的分段干扰检测方法。将待检测信号进行分段,设置多个干扰检测门限,得出干扰频点的位置。利用干扰数据和实测北斗B1信号数据对分段干扰检测方法进行验证,结果表明:分段干扰检测方法可以有效检测出北斗B1信号中的干扰,且检测时间较短,结果较为准确。     

基于监督流形学习的航空发动机振动故障诊断方法

航空发动机故障诊断中一个有挑战性的难题就是如何处理具有高维数、非线性化特点的故障数据,传统模式识别方法很难发现这类数据集的真实结构,导致故障诊断准确性不高。针对这一问题,将一种新兴的非线性维数约简技术——流形学习引入航空发动机振动故障诊断,提出基于监督流形学习理论的航空发动机特征提取与识别方法。该方法首先采用最近兴起的监督局部线性嵌入流形学习算法对蕴含在高维振动故障数据中不同故障的流形特征进行学习,映射到低维嵌入空间以实现故障的特征提取,在降维后的流形特征空间中构造分类器实现故障识别。利用航空发动机转子故障数据对方法的有效性进行了验证,结果表明,该方法显著提高了故障诊断性能,克服了传统的模式识别方法PCA和LDA的不足,并且在训练样本数为每类100的条件下,该方法的平均故障诊断正确率比PCA和LDA分别高出2.93%和7.20%。     

浦东机场场面监视雷达系统的外部信息集成

前言场面监视雷达系统作为机场和站坪管理的有效工具被越来越多的机场所采用,空管和机场地面管理需求的增加和现代计算机、网络技术的发展,成为场面监视雷达系统发展和进化的强大动力。场面监视雷达从一种一次雷达技术的地面应用,逐渐演变成类似于空中交通管理自动化系统的专用于机场地面交通管理的自动化系统。因此,场面监视雷达系统与空管自动化系统一样,     

一种克服NH码调制影响的北斗卫星信号捕获方法

基于北斗公开服务信号B1的结构特点,通过理论分析得出了NH码调制对北斗卫星信号在弱信号环境下捕获的影响,并通过仿真验证了理论分析的正确性,最后提出基于二次精频搜索的捕获方法,克服了这种影响。研究结果对北斗弱信号捕获技术的深入研究具有重要指导意义,能够为其他更优秀的北斗弱信号捕获方案提供理论依据。     

神舟七号发射全记录

108盏聚光灯将发射场区照得亮如白昼,58.3米高的船箭组合体和105米高的发射架散发出水晶般的光泽。9月25日20时10分,距神舟七号飞船预定发射时间整整1个小时。执行中国第三次载人航     

舰载机动基座快速对准方法研究

由于舰载机弹射过程中机体的运动加速度较大,有利于提高系统的可观测性,弹射起飞是实现舰载机快速对准的重要手段.实现舰载机在弹射过程中的快速对准,其关键在于抑制振动干扰对初始对准精度的影响.通过建立舰载机动基座对准非线性误差模型,分析在弹射对准的过程中由于前起落架振动造成的对准发散问题,并在此基础上,利用强跟踪滤波算法抑制弹射过程中对准的振动干扰.仿真结果表明,强跟踪滤波方法相对卡尔曼滤波而言,可以有效提高舰载机惯导快速对准精度.     

高升力翼型复杂流动模拟中湍流模型性能评估

采用软件Fluent中工程常用的7个涡黏湍流模型对某种高升力3段翼的降落阶段绕流进行了数值模拟.通过和试验及经过试验校验过的延迟脱体模拟（delayed detached eddy simulation,DDES）结果进行详细的对比分析,包括翼型压力系数、马赫数、涡量场和湍动能分布等,系统地研究了常用涡黏湍流模型对该高升力翼型的模拟性能.结果表明：对于平均流场,standard k-ω模型的模拟性能最好,能较好预测翼型压力系数、襟翼分离区位置和大小等;SST （shear stress transport）k-ω模型性能也较好,一方程SA （Spalart-Allmaras）模型和四方程v²-f模型具有相近的性能,而k-ε系列模型性能相对较差.对于湍流场的模拟性能,和上述平均流场对比所得结论相一致,但所有湍流模型均未预测出襟翼分离区附近湍动能“最大”的分布特征.