机翼部段静力试验优化设计方法

飞机结构部段结构静力试验是验证结构承载能力、有限元模型等设计指标的重要手段。部段试验相比全机试验规模较小，但需要解决边界分离面刚度匹配、支持模拟、加载模拟等技术难题，保证结构考核精度不受影响。某型飞机机翼为联翼式桁架布局，取中间一段机翼进行静力试验，需要解决多分离面优化设计，气动惯性载荷优化设计及施加等问题。采用分级解耦的设计思想，将试验设计的各个影响因素逐级剥离并建立相应的分析对比模型，依据结构响应误差进行优化设计，评估每一级简化模拟带来的误差。以结构有限元数值仿真为基础，提出了多铰支接头位移+主动载荷混合边界模拟，分离面加载假件刚度解耦设计与优化，桁架式机翼载荷优化设计及载荷施加等试验技术，使部段试验设计精度达到较高水平。     

基于熵权的模糊层次分析法在飞机座舱工效评估中的应用

对飞机座舱进行工效评估是飞机设计过程中的一个重要步骤,反馈结果能够进一步优化飞机设计。以减小工效评估过程中人为主观误差为目的,建立了基于熵权的模糊层次分析法评估模型。首先,将模糊数和判断矩阵引入;然后,建立了飞机座舱系统评估指标体系,并确定了基于熵的指标权重;最后,进行实例分析。结果表明,该模型能够有效减小主观误差,具有一定的实用性。     

6-PUS并联加载机构模糊PID力控制系统设计

为对数控机床主轴进行多维力加载试验,首先建立了6-PUS并联加载机构的静力学模型,得到机构力雅克比矩阵,通过力雅克比矩阵将对机构末端多维力的控制转化为对单支链力的控制;其次,设计了单支链力模糊PID控制器;最后,在机构静态下,分别以传统PID和模糊PID控制器对6-PUS并联加载机构进行了多维力加载试验,加载力为F=(200,200,200,10,10,10)T的阶跃信号,对比发现模糊PID响应的力超调量在X、Y、Z各向均明显小于传统PID引起的超调量.     

钛合金筋板类构件局部加载成形有限元仿真分析中的摩擦及其影响

局部加载等温成形为大型钛合金筋板类构件省力、高性能成形制造提供了有效的途径。然而其成形过程复杂,材料参数、几何参数、工艺参数高度耦合作用,精确预测困难。有限元仿真为此类复杂成形问题的分析和优化提供了有力的工具。而摩擦模型和摩擦条件是数值模拟的重要边界条件之一,影响到预测结果的精度及可靠性。本文着重分析了库伦摩擦模型、剪切摩擦模型、库伦-剪切摩擦模型、库伦-粘着摩擦模型以及摩擦大小对筋板类构件局部加载成形仿真分析结果的影响。研究结果表明:剪切摩擦模型适用于局部加载成形过程的建模仿真;确定精确的摩擦条件可降低载荷预测误差15%以上;主动调控局部区域摩擦条件可改善局部加载成形过程的充填、减少缺陷。     

C919飞机全机静力试验技术

介绍了C919大型客机全机静力试验的目的及任务需求，分析了试验特点和难点。从试验飞机支持、试验加载及控制、试验测量及监控、损伤检测及状态监测等方面制定了总体技术实现方案，验证结果表明试验系统可靠，技术实现方案满足任务要求。试验中采用了多项创新技术：试验综合加载平台设计技术优化了多系统集成，加快了试验准备速度，降低了试验准备风险；约束点误差转移控制技术将约束部位误差转移至非重点考核部位，提高了关键考核区域试验精度；机身双层地板双向加载技术优化了机身加载及扣重设计，改善了局部载荷的加载精度。技术成果为后续型号试验提供了较高参考价值。     

冲压发动机连续可调喷管模糊控制研究

为了提高几何可调冲压发动机尾喷管控制性能,针对具有静差与动态不对称特性的连续可调喷管作动系统,采用模糊控制算法进行控制器设计,并利用自适应遗传算法进行控制器参数优化,最后将模糊控制系统与PID控制系统进行性能对比。结果表明,相较于常规模糊控制系统,优化后的模糊控制系统消除了稳态误差,减小了大小喉径在调节时间上的差异,鲁棒性较强。相较于优化后的PID控制系统,优化后的模糊控制系统在保证无稳态误差的基础上,具有更短的调节时间与更小的超调量,跟踪信号时具有更小的误差包络,优化后的模糊比PID控制系统性能提高2.6倍。总之,基于自适应遗传算法优化的连续可调喷管模糊控制系统比PID控制系统性能更高,能够满足高动态几何可调冲压发动机提出的响应快、调节精准、超调小的要求。     

共因失效条件下多状态系统选择性维修优化

共因失效（CCF）广泛存在于多状态系统（MSS）中,研究共因失效条件下多状态系统的维修优化问题,对于提高系统任务成功概率、降低故障损失具有重要意义。考虑多状态系统、任务剖面和随机共因失效的模糊特性,采用模糊马尔可夫模型（FMM）和模糊通用生成函数（FUGF）法,建立了模糊随机共因失效条件下模糊多状态系统（FMSS）任务成功概率评估解析模型（AM）,采用Monte Carlo仿真（MCS）方法对模型进行了验证;考虑维修费用约束,建立了模糊随机共因失效条件下模糊多状态系统选择性维修优化模型,为生成最优维修方案提供支持,结合实际案例,分析了随机共因失效对选择性维修优化和系统各状态的模糊概率的影响,验证了模型的有效性。研究结果表明,模糊随机共因失效和各模糊参数的α水平截集可能会影响选择性维修优化的结果,且忽略模糊随机共因失效会高估系统任务成功概率。     

舰载机自动着舰模糊控制系统的设计

采用解析形式的模糊控制规则，并提出了修正因子的模糊数模型。通过对量化、比例和积分因子寻优，并用二元函数的直线插值算法对修正因子的模糊数模型插值，可以克服常规模糊控制器所固有的模糊量化误差与调节死区，从而消除了由于量化误差而引起的系统稳态误差与可能发生的稳态颤振现象，使所设计的模糊控制系统具有在线自调整控制规划功能和良好的动、静态性能。     

基于模糊信息粒化和优化SVM的航空发动机性能趋势预测

提出采用模糊信息粒化(FIG)和优化的支持向量机(SVM)来预测航空发动机参数的变化趋势和变化空间。利用模糊信息粒化方法对性能参数进行粒化处理。以K CV验证误差最小作为优化目标,采用遗传算法(GA)实现支持向量机惩罚参数和核函数参数的自适应优化选择;训练SVM模型并进行并对模糊粒子非线性预测。利用某航空公司的某型航空发动机性能参数监测数据进行验证,结果表明:该算法可以有效实现航空发动机性能参数变化趋势和变化空间预测。在实例基础上分析了窗口大小对算法预测精度的影响以及算法多步预测的效果,得出算法最佳窗口大小为3个数据且算法3步以内预测误差小于10%。      

飞机-驾驶员闭环系统模糊预见控制器设计

针对驾驶员操纵延迟和飞机不确定性所导致的人-机系统跟踪性能降低的问题,提出一种基于T-S模糊模型的鲁棒预见辅助驾驶方法。建立驾驶员-飞机时滞不确定T-S模糊模型,引入预见控制思想补偿驾驶员延迟,以跟踪误差和驾驶员操纵负担为性能指标,将存在模型不确定性的人-机指令跟踪问题转化为模糊最优保性能控制问题,并推导了该凸优化所应满足的线性矩阵不等式。为克服预见步数增多引起增广系统维数较大、进而导致线性矩阵不等式不易求解的缺陷,设计了一种次优的预见控制器。最后,分别通过驾驶员模型仿真和飞行模拟器实验,验证了所设计的模糊预见控制器的有效性。