驾驶舱机组人员自动化系统项目综述

随着自动化技术的广泛发展和应用,驾驶舱实现无人化将成为未来发展的趋势。但现阶段自主技术 的发展和安全性水平使得军用直升机的驾驶飞行仍需飞行员的参与控制。而且,受飞行员生理极限等因素的限 制,有人直升机在作战时间、出动架次等方面存在很多局限。为此,美国国防部及工业界积极开发自主技术。 “驾驶舱机组人员自动化系统（ALIAS）”项目就是其中之一。该项目将自主技术用于现役的有人驾驶飞机, 降低机组人员的工作负荷和提高安全性,同时减少执行任务的机组人员的数量。该项目经飞行演示验证在一定 程度上缓解了飞行员的工作强度。     

民用航空发动机引气系统部件寿命建模

针对飞机维修工作中发动机引气系统故障率较高问题,以寿命数据分析为基础,运用威布尔分布模型定量评估航空发动机部件可靠性,建立了民用航空发动机引气系统部件可靠性寿命模型。以V2500发动机引气系统为例,收集了该系统的可靠性数据,分析了部件的非计划拆换情况。在数据计算过程中采用3参数威布尔分布模型对引气系统部件的寿命数据进行拟合。假设检验结果表明,在对部件进行寿命可靠性分析时,运用威布尔分布建立的数学模型符合客观规律,且能够取得良好的拟合效果。依据计算出的部件可靠性特征量对部件的可靠性状况进行定量评估,结果表明:在评估复杂机械电子系统的可靠性时,威布尔分布模型具有较大应用价值。     

基于气压高度辅助的机载自主完好性监测算法

卫星接收机自主完好性监测是指根据用户接收机的多余观测值监测用户定位结果的完好性,其目的是在导航过程中检测出发生故障的卫星,并保障导航定位精度。针对卫星接收机自主完好性监测算法可用性不足的问题,结合机载实际导航系统配置,提出了一种基于气压高度表辅助的机载自主完好性监测算法。综合利用卫星导航系统及气压高度表观测信息,建立联合系统的观测模型,推导了基于多解分离的完好性监测及保护级别计算方法。仿真结果表明,相比于传统的接收机自主完好性监测算法,该算法在可见星为5颗时仍能识别故障卫星。该算法具有更好的故障检测能力及可用性,能有效提高卫星导航系统的完好性监测性能,从而保证卫星导航系统的精度和可靠性。     

智慧温室群远程监控系统通信设计

温室监控系统是对温室环境中温度、湿度、光照度等环境因子实施监测与调控的农业设施,可确保农作物获得最适宜的生长发育环境。针对现有温室监控系统在通信上存在距离受限、组网复杂、能耗高且基本仅能实现单个温室控制的问题,设计了一种基于LoRa和NB-IoT相结合的智慧温室群远程监控系统通信模式。该模式以STM32F103C8T6单片机为核心控制器件,采用ATK-LoRa SX1278和NB-IoT模块自组无线通信网实现数据的远程交互。测试结果表明：采用该通信模式可实现温室群中各温室间距离在2km范围内的数据采集、处理和传输,其通信距离远、功耗低,数据传输可靠性符合现代化农业物联网的需求。     

面向系统集成的起落架地面运动特性建模方法

大型飞机地面运动特性是飞机性能的重要组成部分,主要涉及到飞机的地面滑跑、转弯以及刹车等过程。地面运动特性的分析涉及到动力学、液压、控制等多领域,是典型的多学科耦合的复杂问题。以某大型民用飞机为研究对象,从主制造商的系统集成性能分析需求出发,通过多学科解耦和模型物理度划分两个角度进行地面特性模型架构的分解与定义,并以飞机刹车系统性能分析为例,验证了本架构的有效性。本文提出的模型架构灵活,既适用于飞机集成商的飞机级性能分析,又适用于特定系统级的性能分析。     

支线飞机替换战略的经济性分析

随着中国城市化进程的发展,西部地区和三四线城市的航空出行需求快速增加。航空公司通常采用干线飞机投入西部航线和三四线城市航空市场,由于客座率不高且航班频次不足,航空公司经济效益不高,西部地区和部分三四线城市的航空出行需求也未得到充分满足。为解决供需矛盾,采用国产某支线飞机替换部分航线经济效益不好的干线飞机虽被提上日程,但是对于替换战略的经济性缺乏定量描述,航空公司始终处于观望状态,进而制约了支线飞机的市场推广。为解决上述问题,构建支线飞机替换战略的经济性模型,随后进行模型验证与仿真分析,比较支线飞机和干线飞机的航段收益,分析所有权模式和关键费用驱动因子对支线飞机运营经济性的影响规律,进而提出支线飞机的优势区域和提升运营经济性的有效措施。     

接受孔形状对预旋供气系统内气流流动影响研究

为对比不同形状接受孔的预旋系统内气流流动特性,通过数值模拟方法,对带有不同形状接受孔的预旋系统进行了研究。研究发现:收缩型接受孔入口截面气流流通面积较大,相对速度较小,在预旋系统中的性能最优,其次是类梯型,最后是直孔型。同一旋转雷诺数下,带收缩型接受孔的预旋系统无量纲温降较直孔型提高5.8%,总压损失系数降低3.0%。三种类型接受孔的预旋系统无量纲温降和总压损失系数均随进出口压比的增加而增大,在相同压比下,收缩型接受孔预旋系统无量纲温降最大,总压损失系数最小。     

基于波动耦合的复杂结构动力响应分析与研究

有限元法(FEM)适合低频分析,统计能量分析(SEA)方法适合高频分析,而一类较宽频带(中频段)的声振响应问题不适合单独用FEM或SEA方法解决。基于波动耦合的混合FE-SEA方法兼顾了FEM与SEA方法的优点,可预测中频段含一定不确定性的声振系统的稳态响应。本文阐释了混合FE-SEA方法的理论,分别通过典型结构的蒙特卡罗仿真与复杂系统的噪声试验两案例对该方法进行了验证,其中梁-板典型结构能量响应计算值与蒙特卡罗仿真值具有较好的一致性;复杂飞行器系统的振动响应与试验结果较为吻合,舱内噪声声压级(SPL)误差小于3dB,证明了混合FESEA方法的有效性,解决了FEM与SEA方法在中频复杂声振响应中的局限性这一问题。     

基于弯曲激波压缩系统的高超声速进气道反设计研究进展

总结了近十年来弯曲激波压缩研究的主要成果。提出了弯曲激波压缩系统的新概念,即利用特殊设计的楔形弯曲压缩面或空间弯曲压缩面,产生一系列与前缘弱激波相互交汇或叠加的压缩波系,从而使前缘激波弯曲,形成特殊的弯曲激波,它与波后的等熵压缩波来共同完成对气流的压缩。在此基础上,实现了由给定出口气动参数的超声速内流道反设计,实现了由给定压缩面压力分布和给定压缩面马赫数分布要求的型面反设计,实现了由给定激波波面的压缩型面反设计。研究证明,弯曲压缩面-弯曲激波压缩系统具有良好的综合气动性能,为高性能高超声速进气系统的气动设计提供了一种全新的设计方法。     

Practical compensation for nonlinear dynamic thrust measurement system

The real dynamic thrust measurement system usually tends to be nonlinear due to the complex characteristics of the rig, pipes connection, etc. For a real dynamic measuring system,the nonlinearity must be eliminated by some adequate methods. In this paper, a nonlinear model of dynamic thrust measurement system is established by using radial basis function neural network(RBF-NN), where a novel multi-step force generator is designed to stimulate the nonlinearity of the system, and a practical compensation method for the measurement system using left inverse model is proposed. Left inverse model can be considered as a perfect dynamic compensation of the dynamic thrust measurement system, and in practice, it can be approximated by RBF-NN based on least mean square(LMS) algorithms. Different weights are set for producing the multi-step force, which is the ideal input signal of the nonlinear dynamic thrust measurement system. The validity of the compensation method depends on the engine’s performance and the tolerance error0.5%, which is commonly demanded in engineering. Results from simulations and experiments show that the practical compensation using left inverse model based on RBF-NN in dynamic thrust measuring system can yield high tracking accuracy than the conventional methods.