颤振边界预测技术在颤振试飞中的应用研究

对两种颤振边界预测方法的技术原理进行了详细介绍,进而通过两种颤振边界预测技术在两个型号飞机颤振试飞中的应用研究,表明了该技术具有一定的工程实用性。最后对文章介绍的预测技术在后续试飞中的应用给出了有益的建议。     

基于速度剖面拟合的航空器场面滑行4D轨迹预测

为提高机场的整体运行效率和综合保障能力,提出了一种基于速度剖面拟合的航空器场面滑行4D轨迹预测方法。构建了航空器的滑行动态模型,进而引入标称速度剖面的概念。将DSW算法应用到速度剖面的拟合中,得出一种标称速度剖面的生成方法,并通过建立平均速度修正参数修正不同机型对滑行速度的影响,基于动力学平衡方程,构造了标称速度到瞬时速度的映射,结合BADA数据实现对瞬时速度的修正。在上述分析的基础上得到航空器场面滑行4D轨迹预测模型。案例表明,与基于动力学的方法相比计算结果更加准确,使平均误差降低47．3％,能够有效地预测航空器的4 D轨迹。     

基于响应面法的低速翼型气动优化设计

响应面方法相较于其它直接优化方法有其高效、实用的优势,此前的研究更多地将响应面方法用于超音速和跨音速翼型的减阻优化设计中。本文将此方法应用于低速翼型优化设计中,进行了基于RANS(Reynolds-Aver-aged Navier-Stokes)方程和自由转捩预测耦合求解的低速翼型气动优化设计。通过计算附面层方程得到附面层参数并用en方法计算转捩位置,并考虑了T-S波和层流分离造成的转捩。RANS方程计算中,使用了转捩过渡区模型,以保证附面层外边界压力分布的精度。RANS方程和转捩预测迭代进行至转捩位置收敛。在响应面模型计算中,使用不含二阶交叉项的二阶多项式模型,减少了构造模型所需的计算量;合理的选择设计空间保证了构造的响应面模型具有较高的精度。使用三个设计点的多目标优化设计,保证了设计的合理性。通过对NACA64(1)-112翼型优化计算结果表明,本文的方法可以有效地进行低速翼型的气动优化,各设计点上转捩位置也得到了改善,有较好的工程实用前景。     

SSP——民航安全从规章管理到绩效管理的转变

在我国民航安全周期不断延长、安全水平不断提高的情况下,如何保障持续安全成为当前的重中之重。要实现我国民航的持续安全,就要改进目前的安全管理方法,通过建立SSP加强安全体系建设,提高安全管理效能。     

国内外航空替代燃料的研究状况分析与思考

航空替代燃料的发展和应用越来越受到航空业界人士的关注,它不仅关系到全球气候变化和经济发展,还涉及能源和国防安全。航空发达国家的航空替代燃料研究和认证工作正在按照发展规划如火如荼地开展。在未来30～50年内,航空替代燃料将以不会对飞机和发动机硬件产生影响的"即用型"燃料为主,我国亟待启动这类航空替代燃料的论证和验证工作。     

SaM146发动机获EASA认证

6月23日,由动力喷气公司生产的SaM146发动机获得欧洲航空安全局（EASA）的型号认证,这一认证表明SaM146发动机符合欧盟的各项安全规定,并且是该型发动机获得的首个认证。SaM146发动机在俄罗斯的取证工作也在同时进行,俄罗斯的认证不需要进行额外试验,但是会重新检查之前的试验结果,以确定能够满足俄罗斯民用航空安全机构在具体领域更为严格的标准,如结冰问题等。     

关于航空发动机吸鸟适航条例的变化与思考

随着民用航空发动机向高涵道比、低噪声方向发展,以及人类环保意识的增强。飞机被鸟撞的概率加大,世界各国适航当局需要不断更新鸟撞适航标准来保证飞行安全。跟踪研究航空发达国家航空发动机的吸鸟适航标准,把握新的适航条例和验证技术,将有益于我国大型客机和民用大涵道比航空发动机的研制。     

以容错设计降低人为差错

在航空器设计阶段就将人为因素可能导致的差错考虑进来,这种方法被称为防差错/容错设计。本文以多个案例表明,在很多问题上,相比以各种方法提高人本身的可靠性而言,通过航空器防差错设计对降低人为差错、提高航空安全水平更为有效。     

基于案例知识的系统安全风险模型

对基于案例知识的系统安全风险模型进行了研究。首先,建立了系统安全事件案例知识表达模型。其次,研究了系统知识表达的不确定性问题,以及安全风险决策者的决策类型对度量不确定性的需求;基于现有安全风险模型对不确定性度量能力的欠缺,提出了基于案例知识的系统安全风险概念模型,用损失可能性、损失程度和损失的不确定性来表征系统安全风险。在此基础上,研究了该安全风险模型的建模方法,并举例证明了该模型的有效性。最后,对机长飞行安全风险进行了研究,选取机长年龄、累计飞行小时以及近90天飞行小时3个指标作为风险因子,应用本文所建基于案例知识的系统安全风险模型,评估了机长飞行安全风险,评估结果合理,可为民航放飞决策提供参考。     

基于Markov Chain Monte Carlo的幂律过程的Bayesian分析

在多种合理的无信息先验分布下,基于Markov Chain Monte Carlo方法,提出了一种简单且易于抽样的幂律过程的Bayesian分析方法.所提方法将失效、时间截尾数据统一分析,能快捷地获取幂律过程模型参数的Markov Chain Monte Carlo样本,利用该样本不但能直接给出模型参数函数的后验分布,还能给出单样预测和双样预测的分析.一个经典工程数值算例说明了所提方法的可行性、合理性与有效性.该方法具有一定的优越性,可为小子样可靠性增长分析提供一种值得参考的方法.