双三角机翼前缘涡襟翼的试验研究

通过风洞试验对双三角翼的内涡襟翼及外涡襟翼进行了研究.探讨了影响涡襟翼效率的各种因素及其规律,其中包括机翼前缘区状态、涡襟翼形状、涡襟翼偏度、内、外涡襟翼的搭配以及后缘襟翼效率等.尤其是根据内外翼涡场的不同研究了复合平面形状机翼内涡襟翼与外涡襟翼设计上的特点,为设计双三角翼的涡襟翼提供了参考数据.研究结果表明,正确设计前缘涡襟翼与后缘襟翼可以优化大后掠双三角机翼的低速性能.     

电控旋翼气弹设计参数研究

以有限元旋翼气弹分析程序LORA01为基础，建立了电控旋翼的气弹分析模型，给出了一种有效的旋翼／襟翼耦合配平方法。以此为基础，选取改造后的SA349旋翼为基准旋翼，对电控旋翼的若干设计参数进行了分析研究。这些参数包括：桨叶预安装角、桨根弹簧扭转刚度、襟翼长度、襟翼中点径向位置、襟翼弦长比以及襟翼移轴补偿率。通过参数分析得到适宜的取值范围，可作为电控旋翼设计的理论基础。     

基于CFD方法的主动襟翼控制旋翼翼型涡特性研究

基于计算流体力学(Computational fluid dynamics,CFD)技术,建立了一个适用于旋翼二维主动襟翼控制(Active flap control,AFC)数值模拟的方法。在满足对翼型参数化分析的前提下,使用Euler方程求解以提高计算速度,并采用嵌套网格方法对AFC旋翼后缘襟翼进行运动控制。应用所建立的方法,首先进行了算例验证计算,然后着重对AFC旋翼翼型进行了数值模拟。在此基础上,进一步开展了AFC旋翼翼型主要参数对后缘涡影响的计算分析。结果表明:提高桨尖马赫数、增加后缘小翼摆动频率能加快涡产生速度;而提高桨尖马赫数、增大后缘小翼摆动幅度和后缘小翼长度能增大涡的强度;但增大后缘小翼与主桨叶缝隙间距仅在一定范围内能够增加涡强度。     

Gurney襟翼对单段翼型动态气动特性的影响

在西北工业大学NF 3风洞中对OA212MK旋翼翼型加装Gurney襟翼进行了静、动态的测压实验。研究了不同高度的Gurney襟翼在翼型后缘有、无平板(TAB)状态时的增升效果。实验结果表明,高度为0.010c的Gurney襟翼使OA212MK旋翼翼型的最大静态和动态升力系数分别增加了22%和16%,而使OA212MK+TAB的最大静态和动态升力系数分别增加了19%和5%。     

飞行中襟翼卡阻故障对着陆性能的影响分析

本文通过分析飞行中襟翼卡阻的三种情况,给出不同运行条件下襟翼卡阻着陆距离和着陆速度的计算方法,着重研究了不同跑道环境对高原机场着陆距离的影响程度,总结了减小襟翼卡阻着陆距离和着陆速度的方法和风险控制措施,为飞行机组和运行控制人员正确处理空中襟翼卡阻故障提供理论和决策支撑。     

TB200飞机襟翼操纵失效分析

1999年12月16日ＴＢ2008839号飞机在本场飞行训练长五边下滑着陆放襟翼时,左右襟翼放出约15°就卡死放不出。飞机着陆后机务人员检查襟翼时发现,操纵收放电门襟翼已不能正常收起或放下,稍用力扳动襟翼,襟翼便处于自由状态,表明襟翼操纵已失去控制。ＴＢ200飞机襟翼操纵失效在我院尚属首次出现的故障。我们当即打开飞机腹部底板检查襟翼操纵拉杆、摇臂,均固定牢固,传动灵活。再检查襟翼电机与涡杆传动机构,发现涡杆轴向运动失去控制,处于自由状态,故判定为涡杆传动机构失效。进一步分解检查涡杆传动机构,发现二级传动齿轮与涡杆啮合的内螺纹…     

基于神经网络模型的襟翼主动控制旋翼减振分析

基于径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络构建了一种带后缘襟翼主动控制(Active controlled flap,ACF)的旋翼振动载荷计算模型。采用正交试验方法确立RBF网络训练样本的输入,在CAMRAD II中计算前飞状态下与训练样本对应的旋翼桨毂六力素,并将主通过频率下的分量作为样本输出,对RBF网络进行离线训练。在此基础上采用多周控制器对被控模型进行振动载荷主动控制。随后以2桨叶4m直径ACF旋翼为例,构建了其桨毂减振分析方法,并对桨毂动载荷各分量的减振效果进行了分析。研究表明,采用正交样本训练的RBF网络能够精确映射襟翼偏角与桨毂振动载荷的非线性关系,施加多周控制后,桨毂垂向振动载荷降低接近50%,其他方向的振动载荷也有不同程度的降低。     

基于螺旋襟翼的喷流偏转实验研究

基于阿基米德螺旋线理论,通过逐渐增大曲率半径的方法,设计了一种新型的流动控制襟翼——螺旋襟翼。研究了螺旋襟翼的起始半径、对齐半径等关键控制参数对上表面喷流偏转的影响规律,并与传统基本襟翼的控制效果进行了对比,对二者的控制机理进行了分析。结果表明:所设计的螺旋襟翼最大平均推力偏转角约为19.6°;与基本襟翼相比,螺旋襟翼在大落压比下的平均推力偏转角更大,推力效率更高,这说明改变曲率型面可以促进喷流的流动附着,提高上表面吹气系统性能。     

基于优化最小二乘支持向量机的襟翼趋势预测

将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于飞机襟翼状态趋势研究。首先,通过分析飞机襟翼故障与襟翼动作耗时参数的关系,提出了利用动作耗时趋势来确定该系统未来状态的方法。然后,使用最小二乘支持向量机建立耗时回归预测模型,采用最终预报误差(FPE)准则确定回归模型嵌入维数,提出了自适应网格搜索法,优化最小二乘支持向量机的建模参数,从而实现比现有方法精度高,泛化性能好的预测模型。训练和测试样本取自飞行数据记录系统(QAR)中译码襟翼参数值。与神经网络模型的比较实践表明,该方法具有实用价值。     

悬停状态电控旋翼噪声主动控制试验

为研究电控旋翼襟翼高阶谐波噪声控制规律,在电控旋翼综合试验台上进行了悬停状态下的噪声主动控制试验。首先搭建了用于旋翼噪声测量和襟翼控制的测控系统,基于该系统,施加了不同谐波阶数下的襟翼幅值、相位控制,通过对试验数据的分析表明:旋翼转速为500r/min时,旋翼噪声声压级最多可降低4dB;最佳的旋翼噪声控制襟翼谐波阶数为2/rev,襟翼谐波的最优控制幅值小于6°,最优控制相位在180°~300°之间。