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1.
航空燃气轮机为了实现高负荷、轻质化的追求,在转子结构设计中,趋向于提高转速和加大长径比。这使得转子系统弯曲模态临界转速降低,转子在工作转速范围内不可避免会产生一定的弯曲变形。转子弯曲变形会影响连接结构界面接触特性的变化,使其连接结构局部弯曲刚度产生损失。因此,对于工作转速靠近弯曲临界的高速转子系统,需要考虑连接结构界面接触状态变化对转子系统振动特性的影响。以高负荷的长拉杆-止口连接转子系统为对象,分析连接界面接触应力分布特性,提出连接结构弯曲刚度损失修正方法,以此为基础建立界面连接转子动力学模型。通过对止口连接三级轴流压气机转子结构动力学特性的仿真和试验研究表明,在靠近弯曲振型临界转速下,转子连接界面接触状态的变化会产生弯曲刚度损失,对转子动力学特性具有显著影响。 相似文献
2.
战斗机电子战系统提供的态势感知、无源攻击引导、电子对抗和主动隐身等作战能力可以极大提升飞机的生存力和杀伤力。为满足电子战系统越来越高的新质作战能力要求、作战对象快速能力提升、贴近实战的作战样式和作战环境不断变化带来的新要求、适应不同战斗机平台及航电任务系统要求等需求,追求高质量和敏捷开发模式,电子战系统架构必须精心设计。采用系统工程方法,按照能力视图、作战视图、系统视图和技术视图对需求和技术进行了迭代研究,基于灵活数字处理算法支持不同战法、全域综合共用、以快应变和以柔制变等顶层设计思想,从全数字化处理、综合化、可扩展和开放式等多个视角论证了电子战系统架构设计需求,并给出了核心设计要点和方案。战斗机电子战系统架构在大量实践中得到验证,效果良好,能够满足作战使用需求,对下一代战斗机电子系统的研究具有借鉴意义。 相似文献
3.
月球车在执行科学探测任务过程中,其自身的高精度定位是一项亟需解决的关键问题。针对在特征稀疏的月面环境下的定位问题,提出一种视觉惯性融合的SLAM方法,将视觉测量与惯性传感器的信息利用位姿图优化方法融合,实现高精度的联合定位。针对特征稀疏环境下的前端视觉数据关联误差较大的问题,提出了一种基于四元树的光流跟踪算法,能够有效地跟踪鲁棒的特征点,提升了关键帧之间相对位姿估计的准确性。并且针对月面环境特有的恒星无穷远点干扰问题,提出一种高效的恒星点剔除算法,能够有效改善无穷远点导致的定位精度下降的问题。搭建了一套模拟月面环境的计算机仿真系统,并构建了多个月面环境视觉惯性SLAM仿真数据集,在不同的模拟月面场景下进行定位性能仿真验证,仿真测试结果表明本文算法的鲁棒性更强,具有更高的定位准确度。 相似文献
4.
飞翼飞机易发生刚体短周期模态与机翼低阶弯曲模态耦合所致的体自由度颤振。飞行控制系统对飞机的短周期模态特性影响很大,因此考虑飞行控制系统的闭环体自由度颤振特性值得进一步研究。针对自主设计的颤振模型开发了相应的俯仰姿态保持控制律,综合运用风洞试验和仿真计算开展了相关研究,获得了不同刚体自由边界条件下的开环/闭环体自由度颤振特性,研究了闭环增益对体自由度颤振特性的影响规律,简要分析了影响机理。试验和仿真计算结果共同表明:俯仰姿态保持控制律明显地改变了俯仰模态阻尼的原有走势,闭环后的体自由度颤振特性变化明显。以开环颤振速度为基准,采用较小的比例回路增益KP或较大的微分回路增益KD,飞行控制律能增加飞行器俯仰阻尼,提高体自由度颤振速度,反之飞行控制律将导致颤振速度降低。就本文控制律而言,当KP<0.07或KD>0.2时俯仰姿态保持控制律能起到抑制体自由度颤振的作用。 相似文献
5.
小型电动无人机通常采用锂电池、无刷电机和螺旋桨组成能源动力系统,飞行过程中锂电池的实际工作电压发生变化,但飞机的总重量不变,其航程航时的估算方法与传统的燃油飞机有所不同。为了准确评估动力系统对飞机设计的影响,建立了以锂电池为动力的电动飞机推进系统模型,通过与实验数据比较,验证了各部分模型的准确性。利用该动力系统模型,对某款小型电动无人机进行了航程和航时估算,结果表明本文的建模方法准确有效,航程航时估算接近实验数据,可作为小型电动无人机设计的重要参考。 相似文献
6.
当前,传统飞机液压刹车系统普遍采用集中式的机载液压源作为动力,液压能通过能源管路传输到刹车作动器,整个系统零部件数目众多,管路布局复杂,由此带来的管路振动、液压油泄漏等问题突出,限制了飞机刹车系统可靠性和可维护性的提升。近年来,一种飞机新原理电液自馈能刹车系统被提出,将模块化的"自馈能装置"安装在机轮附近,回收机轮着陆时的旋转动能,并将其转换成液压能,用于刹车作动。提出了一种利用波浪曲面进行取能的专用取能机构,设计了自馈能系统紧凑型专用取能机构,研制了高可靠、低能耗、高抗污染的自馈能刹车系统原理样机,完全实现了自馈能,即使飞机失去全部动力也能正常完成刹车功能,使抗污染等级从NAS6级提升到NAS10级,可靠性和可维护性优于传统液压刹车。 相似文献
7.
8.
9.
借助监督式机器学习(ML)方法,对空间翻滚目标的运动状态预测问题进行研究,为空间机器人抓捕空间翻滚目标提供可靠的数据依据。基于物理模型的运动预测方法依赖理想的建模假设,需要连续的视觉反馈信息,解决目标预测问题的能力有限。因此,本文采用机器学习中纯数据驱动方式的稀疏伪输入高斯过程(SPGP)回归方法进行空间翻滚目标的运动预测。给定空间翻滚目标运动状态的历史观测数据,通过连续优化真实观测数据,得到稀疏的伪训练数据集,进而在线快速预测目标的运动状态,预测的计算效率达到毫秒级。此外,利用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)法处理连续优化过程,克服由于随机初始值造成的优化过程陷入局部极小值问题。利用Snelson数据验证了所提稀疏伪输入高斯过程回归方法的正确性,并通过4组仿真算例验证了所提方法对于空间翻滚目标运动预测的有效性和鲁棒性。 相似文献
10.