风洞自由飞试验中气动参数辨识准度评价方法研究

当高超声速风洞自由飞试验的测量数据被有色噪声污染时，传统的Cramér-Rao界作为参数估计准度的度量往往过于乐观。文本采用一种修正协方差方法来处理传统的最大似然估计的残差，以便计算出有色残差情况下精确的Cramér-Rao下界，对辨识参数结果进行不确定度评价。以10°半锥角尖锥模型为例，通过大量的Monte Carlo仿真试验和风洞试验验证了修正协方差方法的有效性。结果表明，在风洞试验测量存在有色噪声情况下，修正协方差方法给出的标准差均值约为传统的Cramér-Rao界方法给出的标准差的3~5倍，与参数估计的统计标准差一致，客观反映了参数辨识结果的精准度。     

飞机大攻角气动力建模研究进展

在飞机大攻角气动力建模领域中，将已有的模型归纳为代数模型、积分模开和微分方程模型三类。文章给出了非线性气动力两种常用的代数模型－多项式模型和样条函数型；简要阐述了非常气动力积分模型的建立及其简化过程；重点综述了新近开发的微分方程模型，从有分离的的翼和有涡破裂的三角翼气动力模型形式推广出微分形式的飞机大攻角气动力模型。应用实例表明，积分模型和微分方程模型能够描述大攻角气动力的非定常增升和迟滞效应。     

飞行器静稳定裕度定义方法研究

本文研究了对于飞行器如何更加合理地定义其静稳定裕度的问题.常用的静稳定裕度定义为无量纲化的质心位置与气动焦点之间的距离,这种定义对于常见的高升阻比的飞机导弹等飞行器是适用的,然而对于一些非常规飞行器,例如载人飞船返回舱这类大钝头大配平攻角阻力体,这种定义在反映其静稳定程度上存在一定的问题.本文举例说明了这个定义存在缺陷,指出定义静稳定裕度时不能只考虑升力变化的影响,而是应该根据气动合力的变化来进行综合考虑.提出了新的比较完备的静稳定裕度定义方法,指出常用的静稳定裕度定义方法是本文提出的定义方法在特定情况下的表述,并举例说明了本文定义具有更加广泛的适用性.     

遗传算法在气动力参数辨识中的应用

将遗传算法推广用于气动力参数辨识，以取代通常采用的梯度类优化算法。通过采用遗传模拟退火算法对某型飞机的纵向气动力参数进行辨识计算及分析后，可以看到：(1)遗传算法是气动力参数辨识的一种新的有效方法，该算法不受参数初值选取的影响，具有较好的全局寻优特性；(2)遗传算法的计算效率受种群规模、遗传算法构造本身等因素的影响比较大。并且还有相当大的进一步完善与改进的空间。     

飞机大攻角非定常气动力建模与辨识

采用一阶微分方程描述由非线性非定常效应引起的气动力增量 ,从而建立了一种新的飞机大攻角非定常气动力数学模型。研究了模型在缓变运动下的线化形式和动导数表达式。讨论了模型参数的辨识问题。算例证实了所建立的气动力数学模型的正确性和所述模型参数辨识方法的有效性     

飞机大攻角空间机动气动力建模研究

 准确的气动力模型是大攻角机动仿真与控制等飞行动力学问题研究的基础。针对纵向运动建立的非线性非定常气动力微分方程模型扩展应用于一般空间运动形式,在分析大攻角非定常流动机理和试验数据的基础上,发展了一种多自由度非线性非定常气动力数学模型,并探讨了模型辨识和参数估计问题。用全机构形的大攻角动态风洞试验数据对模型进行的验证表明所发展的气动力模型能够描述大攻角气动力主要的非线性和非定常特性。     

C/SiC复合材料液相渗透连接应力的数值模拟与验证

采用有限元和试验两种方法研究了复合材料孔隙率对在线液相渗透连接接头残余应力的影响.利用ANSYS有限元分析软件,建立了计算2D及3D-C/SiC复合材料连接接头残余应力的有限元几何、物理模型,分析了复合材料中孔隙率对连接接头残余应力的影响.同时,通过试验测试了不同孔隙率对连接强度的影响,其试验结果与计算结果一致,证明了所提出的计算方法的正确性.     

高超声速飞行器气动力/热参数辨识研究综述

飞行器气动力和气动热参数辨识是高超声速飞行器设计的关键技术之一.笔者对高超声速飞行器的气动力和气动热参数辨识技术进行了综述.介绍了飞行器气动力、气动热参数辨识的基本原理与主要方法,气动力、气动热参数辨识技术在高超声速飞行器研发中的应用情况与发展趋势.同时也简要介绍了中国空气动力研究与发展中心(CARDC)在气动力和气动热参数辨识研究方面的研究概况.     

粒子群算法在气动力参数辨识中的应用

将粒子群优化算法推广应用于气动力参数辨识,以取代传统的梯度类优化算法。通过采用加入动态改变惯性权重的粒子群算法对A型、B型战术导弹的纵向和横向气动力参数进行辨识计算及分析后,可以看到:(1)粒子群算法是气动力辨识的一种新的有效方法,该算法不受参数初值选取的影响,具有较好的全局寻优特性;(2)粒子群算法的计算效率受算法构造本身等因素的影响比较大、对粒子群规模不十分敏感,并且还有相当大的进一步完善与改进的空间。     

神经网络在飞翼布局飞机主动涡流控制中的应用

以小展弦比飞翼布局飞机为研究对象,其本体的优化增稳控制器由3个气动舵面(连续控制面)构成.为增加操纵能力,基于神经网络设计了主动涡流(bang-bang型控制面)优化控制器.为加快网络的训练速度和收敛精度,采用三层反馈神经网络,通过改变每层网络权重和隐层神经元单元个数对网络进行优化.最后给出了增加主动涡流控制器的飞机闭环系统的响应结果.与仅采用气动舵面闭环响应结果的对比仿真表明,增加主动涡流控制器后闭环系统可获得更好的响应特性,系统达到稳态的时间和所需气动舵面的控制量均明显减小.