高速旋转发动机叶片模型的断裂力学分析

建立了带裂纹平板叶片的断裂力学模型.首先由已知参考均布载荷下的应力强度因子,得到了带裂纹叶片的权函数;然后根据权函数思想,推导出了高速旋转叶片裂纹尖端处的应力强度因子公式;最后,由断裂准则给出了叶片飞断时临界转速的估算方法.算例研究表明,裂纹的深度和位置对裂纹尖端处的应力强度因子和叶片飞断时的临界转速有很大的影响.      

基于状态感知的航空发动机变基线模型建模方法研究

机载模型是先进航空发动机控制方法的基础,基线模型作为机载模型的重要组成部分,其建模准确度决定了机载模型的精度。针对传统单一基线模型在局部飞行包线精度高,而难以用于发动机全包线、全状态稳态性能预测的问题,提出了一种基于状态感知的发动机变基线模型建模方法。首先在小波变换滤波的基础上,提出基于状态感知的最优稳态数据筛选阈值计算方法,以减少稳态数据的错选或遗漏;其次,提出基于高斯混合模型（GMM）的变基线模型建模方法,利用GMM实现飞行数据自主聚类,并结合回归分析法,构建全包线、全状态的高精度变基线模型。仿真结果表明：本文提出的稳态数据筛选方法能有效避免数据错选或遗漏,相比于常规的单一基线模型,所提出的变基线模型可使高、低压转子转速的相对均值误差分别减小45%,30%以上。该方法能显著提升基线模型精度,同时实现了稳态数据自动化提取,避免了过多依赖人工经验且难以获得最优阈值的问题。     

基于单脉冲和差信号矢量的交叉眼干扰辨别方法

针对交叉眼干扰对单脉冲雷达测角的影响，分析了交叉眼干扰信号在单脉冲和差通道中的信号矢量情况，提出了基于单脉冲和差信号矢量的交叉眼干扰辨别方法。经仿真分析表明:该方法能够有效辨别交叉眼干扰。     

基于NN-PSM的航空发动机机载自适应稳态模型

为建立一种适用于大包线、变状态的高精度、高实时性航空发动机机载自适应稳态模型，提出一种基于神经网络和推进系统矩阵相融合（NN-PSM）的机载自适应稳态模型建模方法。该方法基于小偏差线性化方法对发动机进行线性化来提取推进系统矩阵，用于表征机载模型与发动机之间的输出偏差量。基于神经网络建立发动机基线模型，用于映射飞行条件与发动机输出量之间的关系，利用神经网络的强拟合能力提高机载模型的稳态精度；设计卡尔曼滤波器实时估计发动机健康参数，提高模型的自适应能力。在大包线、变状态的飞行条件下进行仿真验证，并与传统的复合推进系统模型（CPSM）进行对比，结果表明:NN-PSM模型的平均精度在0.66%以内，而CPSM的平均精度为2.07%以内，运行时间仅为CPSM的1/10，且具有数据存储量少的特点。