直升机旋翼桨-涡干扰状态非定常气弹载荷高精度预估

为准确计算直升机旋翼在复杂的桨-涡干扰(BVI)状态下的气弹载荷,在刚性旋翼计算流体力学方法中引入桨叶弹性变形的影响,建立了一套适合于弹性旋翼BVI状态气动特性分析的计算流体力学/计算结构力学(CFD/CSD)耦合方法.CFD模块对Reynolds averaged Navier-Stokes(RANS)/Euler方程进行求解,并采用双时间法推进和Baldwin-Lomax(B-L)湍流模型.CSD模块采用中等变形梁假设的有限元模型,通过Newmark-Beta方法求解桨叶运动方程.通过代数变换方法进行桨叶网格变形,并建立一个适于流场/结构信息交换的CFD/CSD耦合方法.在分别验证CFD和CSD模块的有效性的基础上,开展UH-60A直升机旋翼的BVI 状态载荷分析,并与飞行测试数据进行了对比.计算结果表明:相比于旋翼综合分析中的升力线理论和刚性旋翼CFD方法,耦合的CFD/CSD方法可以更准确地预测BVI状态气弹载荷,并有效地模拟桨叶前行侧方位角和后行侧方位角附近的BVI现象,对BVI导致的升力波动幅值和相位的计算结果均与试验值吻合良好.      

基于粒子滤波和似然比的接收机自主完好性监测算法

由于粒子滤波算法在处理非线性系统非高斯噪声问题具有较大的优势,提出将粒子滤波算法与对数似然比方法有机结合应用于接收机自主完好性监测(Receiver autonomous integrity monitoring,RAIM)中。通过粒子滤波算法对状态进行精确估计,利用对数似然比建立一致性检验统计量进行故障检测。在建立全量累加对数似然比和部分累加对数似然比检验统计值的基础上,通过比较系统各状态累加对数似然比和检测阈值之间的关系,进而对卫星故障进行检测。对算法进行了数学建模,描述了RAIM算法流程。通过实测数据对提出的RAIM算法进行验证,结果表明:粒子滤波在非高斯测量噪声情况下可以对GPS接收机状态进行精确的估计,利用对数似然比建立的一致性检验统计量能有效地检测并隔离故障卫星,验证了该算法应用于接收机自主完好性监测的可行性和有效性。     

来流条件对SFRJ燃速及自持燃烧性能的影响

为了研究来流条件对固体燃料燃速以及自持燃烧性能的影响规律,采用3阶单调迎风格式(MUSCL)重构方法,AUSMPW⁺通量分裂格式,k-w剪切应力输运(SST)湍流模型,7组分3反应有限速率化学反应模型以及2阶矩湍流燃烧模型,编制了二维轴对称湍流燃烧仿真程序。仿真结果显示:来流质量流率和总温的增加会提高燃速,温度和质量通量的影响指数大约为0.95~1.00和0.67;来流条件影响燃速的主要机理是壁面附近温度和湍流黏性的变化,其中湍流黏性是主要影响因素;随着质量流率的增加,特征速度逐渐降低,当入口马赫数接近1时,特征速度大约为850 m/s,固体燃料将无法自持燃烧。     

基于改进滑动时间窗口的国产民用飞机APM参数筛选研究

合适的飞行性能监测（APM）参数筛选方法可实现国产民用巡航飞机性能监控参数的高效筛选,为飞机性能分析计算提供可靠的数据基础。在无迹卡尔曼滤波（UKF）中引入 Sage-Husa 噪声估计器,构造自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）,利用 AUKF 对快速存取记录器（QAR）数据进行降噪;给出稳定巡航参数筛选的标准,采用改进滑动时间窗口算法对稳定巡航参数进行筛选,并通过国产 ARJ21 飞机的样本数据进行验证。结果表明：自适应无迹卡尔曼滤波算法能够提高数据的可靠性,改进滑动时间窗口算法使筛选效率提高约 50%。     

多舱段载人航天器氧分压控制仿真分析

为确保乘员安全性,载人航天器需通过氧分压控制系统将密封舱内的氧分压控制在指标范围内.提出了一种两舱段载人航天器密封舱氧分压控制系统数学模型,包括密封舱体、乘员、供氧组件、舱间通风(IMV)等多个子模块.通过与相关试验数据进行对比,证明了数学模型的准确性.针对由两个容积为60 m3密封舱组成的组合体,利用该模型分析了乘员驻留位置、舱间通风量、氧分压监测模式对两舱氧分压的影响.结果表明:当舱间通风量为0.5 m3/min 且6人驻留在氧分压非主控舱时,两舱氧分压上限差别达到2.2 kPa.两舱氧分压差别会随着舱间通风量的增加而减小.单舱监测模式和两舱监测模式对两舱氧分压影响并不显著,当舱间通风量超过1.5 m3/min时,两种控制模式的氧分压控制效果趋于一致.      

一种基于稀疏分解的静电信号去噪方法

介绍了发动机静电监测技术的原理,对静电监测信号的复杂噪声成分和类型进行分析,总结了以往经典去噪方法的不足。针对静电信号复杂噪声滤除问题,提出了一种基于稀疏分解理论的静电信号去噪方法。分析了基于稀疏分解的静电信号去噪方法流程;以所构建仿真信号和实测试车静电信号作为分析对象,利用所提方法进行了去噪分析与实例验证,并与其他经典方法的去噪效果进行了对比。结果表明:基于稀疏分解的静电信号去噪方法具有很高的灵活性,能对信号背景中包含的高斯白噪声以及工频干扰噪声能够进行有效地去除,同时能够对于有用脉冲信号的成分进行保留,针对复杂静电信号去噪问题具有良好的应用效果。      

基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估

针对航空发动机性能退化的形式及规律,提出一种基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估方法。针对采集的航空发动机6个状态监测参数,采用降噪自编码器,利用贪婪逐层训练算法,挖掘各参数对发动机性能的深层影响,提取出更有利于评估的数据特征,进行性能退化评估。将提出的算法与BP(back propagation)神经网络以及支持向量机得到的结果进行测试比较,测试表明:提出的方法准确率有所提高,达到93.5%,具有较强的鲁棒性,在信噪比为10dB时准确率达到84.5%,并且能够防止航空发动机状态监测中小样本过拟合的问题。     

耦合服役环境下高耐久性薄膜传感器裂纹监测

现有裂纹监测技术多存在耐久性差、虚警率高的问题。以物理气相沉积（PVD）薄膜传感器为研究对象,提出了提高其耐久性的方案,并检验了其在耦合服役环境下的监测性能。首先,选定了Cu作为使传感器耐久性最佳的导电传感层沉积材料,并采用离子镀氮化铝（AlN）薄膜和涂覆705硅胶对PVD薄膜传感器进行了封装保护;然后,综合考虑服役环境因素,编制加速环境谱,将经过封装的制备有薄膜传感器的试验件进行环境耦合加速试验;最后,对环境试验后的薄膜传感器开展疲劳裂纹监测试验,并将薄膜传感器监测结果与显微镜观察测量结果进行对比。试验结果表明：薄膜传感器能承受1 000 h严酷环境的考验,具有较高的耐久性和稳定性;环境试验后的薄膜传感器对裂纹变化敏感,PVD薄膜传感器的监测结果与基体裂纹扩展的实测信息相一致,PVD薄膜传感器的电位监测信号可以作为裂纹扩展状态和结构损伤程度的监测判据,PVD薄膜传感器可以实现对金属结构裂纹的定量监测,监测精度可达到1 mm。     

A new remaining useful life estimation method for equipment subjected to intervention of imperfect maintenance activities

As the key part of Prognostics and Health Management (PHM), Remaining Useful Life (RUL) estimation has been extensively investigated in recent years. Current RUL estimation studies considering the intervention of imperfect maintenance activities usually assumed that maintenance activities have a single influence on the degradation level or degradation rate, but not on both. Aimed at this problem, this paper proposes a new degradation modeling and RUL estimation method taking the influence of imperfect maintenance activities on both the degradation level and the degradation rate into account. Toward this end, a stochastic degradation model considering imperfect maintenance activities is firstly constructed based on the diffusion process. Then, the Probability Density Function (PDF) of the RUL is derived by the convolution operator under the concept of First Hitting Time (FHT). To implement the proposed RUL estimation method, the Maximum Likelihood Estimation (MLE) is utilized to estimate the degradation related parameters based on the Condition Monitoring (CM) data, while the Bayesian method is utilized to estimate the maintenance related parameters based on the maintenance data. Finally, a numerical example and a practical case study are provided to demonstrate the superiority of the proposed method. The experimental results show that the proposed method could greatly improve the RUL estimation accuracy for the degrading equipment subjected to imperfect maintenance activities.     

基于非线性耦合本构关系的改进边界条件

非线性耦合本构关系（NCCR）模型是在Eu的广义流体动力学方程（GHE）基础上,通过绝热假设、Eu封闭和Myong简化推导出的关于非守恒量（黏性应力与热流）的非线性代数方程,有效拓展了线性的纳维-斯托克斯-傅里叶（NSF）本构模型在非平衡流动中的模拟能力,为快速准确模拟连续与稀薄耦合流动问题提供了强有力的理论工具。针对该模型开展滑移边界条件研究,结合努森层内物理量非线性分布的特点,提出一套在物面处与模型精度相一致的非线性修正滑移边界条件。在有限体积框架下,采用AUSMPW⁺格式和LU-SGS方法以及NCCR的完整耦合求解算法,对不同稀薄程度的高超声速单原子氩气圆柱绕流和平板绕流问题进行数值模拟。研究结果表明,基于NCCR模型的修正边界条件准确刻画出物面努森层内流动的非线性特点,有效提高了固壁滑移边界的精度。采用非线性修正边界的NCCR模型准确预测了连续流、滑移流和过渡流域的物面压力、摩阻与热流系数。