基于残差NLSTM网络和注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

针对长短期记忆（LSTM）网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题，在其改进模型嵌套式长短期记忆（NLSTM）网络的基础上，提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络，保留捷径连接中的卷积神经网络结构，既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递，并融入注意力机制构建多层残差网络，注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息，有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析，结果表明：所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系，剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%，比未融入注意力机制方法平均降低18.9%，有效提高了预测精度。     

航空弧齿锥齿轮副风阻功率损失分析与优化

基于CFD理论，利用Fluent求解软件，借助超级计算机强大的并行运算能力对航空弧齿锥齿轮副风阻功率损失进行仿真计算。采用局部综合法建立弧齿锥齿轮副三维模型，选用RNG k-ε湍流模型，考虑平均流动中的旋流流动情况，与标准k-ε模型相比，RNG通过修正湍流黏度并很好地处理了高应变率以及流线弯曲程度较大的流动。齿轮边界运动通过UDF(user-defined functions)函数驱动，同时采用动网格模拟流场形状由于边界运动而随时间改变问题。最后得出无挡风罩和不同挡风罩配置下的齿轮副风阻功率损失，证实了合理安装挡风罩能够有效降低齿轮风阻损失，并分析多组仿真实验间的减速器内流场压力、速度、湍流动能云图变化，得出了最优化的挡风罩配置，以求最小化风阻功率损失，文中减阻效果最好的挡风罩能降低55.3%的齿轮风阻损失，此时挡风罩间隙为1 mm，为工程实际应用挡风罩的设计提供了参考。     

一种基于卷积神经网络的地磁基准图构建方法

地磁匹配导航技术是一种重要的辅助导航制导方法，地磁基准图的构建精度对地磁匹配制导的精准度起着决定性作用。针对现有地磁基准图构建精度难以满足实际地磁匹配导航需求的问题，提出了一种基于卷积神经网络的地磁基准图构建方法。首先，利用卷积层提取低分辨率基准图中的特征图像块；然后，利用基于学习的阈值收缩算法（LISTA）实现图像块的稀疏表示；最后，利用三通道的地磁信息得到重建后的高分辨率基准图。实验结果表明:所提方法对地磁基准图具有更高的构建精度，同时对噪声有更好的鲁棒性，各种客观评价指标均高于现有的超分辨率重建方法。      

升力体式浮升混合飞艇多学科设计优化

升力体式混合飞艇是全球远距离大载重运输的重要选择，随着全球贸易的发展，逐渐成为国内外的研究热点。作为航空宇航技术、新能源技术和高性能材料技术相结合的新概念飞行器，混合飞艇设计过程需对多个学科进行综合考虑和优化。为了将多学科设计优化（MDO）方法引入到混合飞艇的总体设计中，将其分解为能源子系统、气动和推进子系统以及结构和重量子系统。在子系统模型构建的基础上，提出具有自适应能力的基于响应面的并行子空间优化（CSSO-RS）算法，将重量平衡和能量平衡作为实现远距离载重运输的约束条件，并提出爬升、日间巡航、滑翔和夜间巡航的多阶段任务剖面，以充分利用太阳能电池、燃料电池和锂电池的优势，实现混合飞艇的最优化设计。优化结果表明:具有自适应能力的优化算法在精确度和计算效率上均有明显的优势，同时重量分配的结果也为混合飞艇结构轻量化设计和能源系统设计提出了更高的要求。      

倾转旋翼机巡航状态旋翼滑流影响

倾转旋翼机由于需要兼顾垂直起降和高速平飞2种典型工况下的动力需求，采用大直径旋翼作为推进装置会使机翼大部分处于旋翼滑流区内，这与常规螺旋桨飞机存在较大差异。为评估不同数值计算方法并研究旋翼滑流对倾转旋翼机气动特性的影响，针对选取两叶旋翼的某倾转旋翼机方案，利用激励盘模型、多参考系（MRF）模型、滑移网格模型分别进行了巡航状态下旋翼滑流对全机气动特性影响的数值模拟研究。结果表明:相对于无滑流状态，滑流定常影响使全机阻力增大，最大升阻比降低了7.5%，尾翼产生的升力增大，纵向静稳定度增加了17.1%，全机低头力矩增大；当迎角较小时，滑流虽然改变了机翼表面的升力分布，但是全机升力变化不大；滑流非定常影响会使全机气动特性产生周期性波动，升力系数波动幅度为9.0%，阻力系数波动幅度为10.8%，并且随着迎角的增大，波动幅度也越大。      

详细化学反应机理对预混丙烷钝体熄火模拟影响

航空发动机熄火预测是重要关键问题之一，湍流和化学反应的非线性相互作用使预测非常困难。本文采用大涡模拟（LES）对湍流进行高精度模拟，采用概率密度函数输运方程湍流燃烧模型（TPDF）耦合JL4、Z66和H73三种化学反应机理，对预混丙烷钝体熄火现象和规律进行研究。JL4的反应机理最简单，反应释热快，局部放热高，火焰宽度大，火焰两侧温度梯度大，燃烧更加趋于稳定，无法模拟出熄火状态。H73机理绝热火焰温度低，火焰温度低，回流区中部OH含量高；在近熄火状态，大量CO被氧化，释放热量过高导致无法模拟出熄火现象。Z66机理可以模拟出火焰正常状态，在低当量比下也可以模拟出熄火状态。本文算例中，局部Da数大于1的区域超过35%则会发生熄火。     

一种基于神经网络的航改燃气轮机转速控制器

为了提升某型航改燃气轮机的转速控制性能，提出一种双输入反正切神经网络控制器，然后基于该航改燃气轮机的PI控制器以及该反正切神经网络控制器，提出一种新型的集成控制器。采用仿真计算的方法，通过跟踪测试、抗干扰测试和鲁棒性测试，对比此三种控制器以及四种常规控制器的性能差异。结果表明，在三次跟踪测试中，集成控制器具有最优的综合跟踪性能；给燃料量加入5%的干扰后，集成控制器的抗干扰能力等于反正切神经网络控制器，但高于另外五种控制器；当工作环境温度增加以及压气机性能退化引起不确定性时，七种控制器均能正常实施控制，且仍以集成控制器的效果最优，其鲁棒性最强。新型集成控制器具有最佳的综合转速控制性能，能够保证该型航改燃气轮机安全和高效的运行。     

基于热力学的涡扇发动机神经网络建模方法

由于无法掌握不同发动机的真实部件特性，传统热力学模型对在翼涡扇发动机的建模存在较大的建模误差；同时，热力学模型在特性图边界线附近迭代时，容易迭代到特性图之外，造成迭代过程的不收敛。针对上述问题，本论文提出基于热力学过程的涡扇发动机神经网络建模方法，在神经网络模型的训练过程中充分考虑对部件共同工作热力学约束的优化，提高发动机建模的准确性。通过构建部件级网络结构、部件共同工作损失函数及融合训练过程，将基于部件特性图的传统热力学模型迭代过程转化为部件级神经网络的多目标优化与训练过程，提高了模型的收敛性及建模准确性。模型在26 970条发动机实际飞行数据上进行了训练及测试，结果表明，在相当宽松的准稳态数据下，论文提出的建模方法最大误差可以达到7%左右，比基于部件特性图的热力学模型低5%左右。     

飞机液压系统柱塞泵热分析

随着飞机液压系统向高压化、大功率化方向发展，液压系统的发热及温升问题受到了广泛关注。柱塞泵作为液压系统中重要的能量转换装置，对液压系统的功率损失和温度有重大的影响，良好的柱塞泵的热分析对液压系统的热设计和温度控制有重要的意义。然而传统的柱塞泵热分析方法，如平均油温法、软件仿真法和热节点网络法，因不够准确、高效和简洁而不能满足现代飞机液压系统热分析和热设计的相关需求。本文针对飞机液压系统柱塞泵发热的相关问题，采用基于集总参数的热网络分析方法，建立了柱塞泵热网络模型，通过对柱塞泵不同工况下的仿真，验证了模型的有效性和准确性，为柱塞泵及液压系统的热分析提供了参考。     

考虑测试性设计缺陷修正延时的测试性增长模型建模与评价方法

针对现有测试性增长模型忽略了测试性设计缺陷的修正延时过程，进而导致测试性增长模型（TGM）跟踪与预计精度低的问题，提出了一种考虑测试性设计缺陷修正延时的测试性增长模型建模理论与方法。首先分析测试性设计缺陷识别与修正之间的延时机理，得到剩余测试性设计缺陷（TDL）具有先增后减的铃形变化趋势；在此基础上，分别以Gamma、Raleigh和Delay-S 3种曲线拟合剩余测试性设计缺陷（RTDL）变化趋势，研究建立基于以上3种曲线考虑修正延时的测试性增长模型；最后，以某机载稳定跟踪平台测试性增长试验数据验证测试性增长模型拟合、跟踪及预计效能。研究结果表明：基于该测试性增长试验数据，Gamma曲线可以精确地拟合剩余测试性设计缺陷变化规律，测试性增长模型跟踪和预计精度可达到10^-2数量级。