两种布局微型飞机的风洞试验研究

介绍了齐默尔曼和反齐默尔曼两种布局的微型飞机在西北工业大学低湍流度风洞进行风洞试验研究的情况.研究目的是探索微型飞机的风洞试验技术和获得两种布局微型飞机的低雷诺数气动特性.着重研究了风速、迎角对两种布局微型飞机气动特性的影响.研究结果表明:风洞试验是研究与微型飞机有关的低雷诺数气动特性问题的有效而又切实可行的途经;反齐默尔曼布局具有较高的升阻比和升力系数,是微型飞机理想的设计选择.试验结果可供微型飞机设计参考.     

精细化涡扇发动机过渡态建模与验证

为了提高涡扇发动机过渡态性能仿真的精度并实现过渡态性能计算模型的工程应用，梳理了不同因素对涡轮发动机过渡态性能的影响机理，介绍了各影响因素的建模方法，在此基础上建立了精细化涡扇发动机整机过渡态性能仿真模型。研究分析了总温、总压和燃油流量传感器的过渡态效应及其建模方法。最终利用涡扇发动机整机地面台架加减速性能试验数据对精细化过渡态模型进行了验证，结果表明：高低压物理转速、推力、压气机出口总压和内涵排气温度的平均误差分别为0.45%,0.77%,0.61%,0.44%和1.77%，最大误差分别为2.82%,1.92%,7.45%,5.67%,5.28%，加速时间的误差小于0.26s。本文揭示了过渡态性能仿真模型误差的机理。     

基于“分段-组合”残差神经网络的超声速氢气零维点火计算方法

受限于发动机燃烧数值模拟需要长时间超级计算机运行的问题，发展了一种基于“分段-组合”残差神经网络的氢气零维点火计算方法。以氢气零维点火算例为基础，基于自主研发的高超声速内外流耦合数值模拟软件AHL3D构建数据集。数据集中输入变量为超声速工况下的温度、压强及8种组分质量分数的初始状态值，输出变量为3000个时刻点的温度、压强及8种组分质量分数状态值。构建了一种“分段”训练、“组合”预测的残差神经网络框架。算法首先将高维输入数据进行降维训练，再将“分段”模型预测后的参数冻结形成“组合”模型。与氢燃料直接计算相比，实验结果表明“分段-组合”残差神经网络可显著提升计算效率，对于11组分29反应的反应动力学模型可获得9.13倍的计算加速比，均方根误差降到了7.85×10-5，氢燃料参数的预测精度都高于98%，计算效率及精度优于现有的神经网络燃烧计算方法。     

新冠肺炎疫情对全球民航MRO市场的影响研判

正在新冠肺炎疫情的影响下,全球航空业正遭受有史以来罕见的重创。全球民航飞机中已有一半(约1.4万架)停飞,预计最终全球80%的飞机可能停飞。与此同时,与航空运输市场密切相关的航空维修业也受到冲击和影响。据奥纬咨询(Oliver Wyman)预测,2020年全球民航MRO市场规模因疫情将减少170～350亿美元,比疫情前预测值907亿美元下降19%～39%。疫情对民航维修业的整体影响较大,但对不同区域、不同细分市场、不同类型MRO企业的影响程度存在差异。     

民机功能和可靠性试飞标准体系建设研究

在研究国内外民机和军机适航情况的基础上,通过民机型号合格审定流程说明,对民机功能和可靠性试飞标准体系的架构和定位进行了分析,建立了民机功能和可靠性试飞标准体系框架,并给出了标准体系的主要内容。最后,给出了保证标准体系建设的几点措施和建议。     

未来导弹系统的鲁棒自动驾驶仪设计

在设计新一代灵活机动型导弹时，面临的挑战将主要是高度非线性和快速时变动态特性，设计灵活机动型导弹的横向和滚动控制器时采用鲁棒控制技术。使用混合／调节技术获得包容全部飞行条件的控制功能，控制器设计成动压的函数。使用高保真非线性六自由度仿真来验证这种方法。自动驾驶仪设计性能和鲁棒性是同一系列横向加速度指令和一次实战试验来验证的。     

基于广义Burgers方程的超声速客机远场声爆高精度预测方法

声爆高精度预测技术是新一代环保型超声速客机设计的核心关键技术之一。基于广义Burgers方程发展了可考虑"大气风"效应的远场高精度预测方法,开发了声爆预测程序"bBoom",并研究了近场声爆信号提取位置和"大气风"对远场声爆计算结果的影响。首先,给出了广义Burgers方程和声爆传播射线的计算方法,重点讨论了方程中计算分子弛豫效应和热黏吸收效应的关键参数。其次,通过简单轴对称构型标模算例、NASA的C25D构型和洛马的LM1021构型等复杂超声速客机算例对所发展的方法进行了验证,表明本文发展的方法在预测远场声爆时具有较高可信度。最后,基于所发展的方法对比了由不同近场提取位置传播到地面的波形,研究了飞机向不同方向飞行时,"大气风"对地面声爆强度和地面影响域的影响。结果表明:对于类C25D标模构型,为了确保远场声爆预测结果具有较高精度,应取机身下方约3倍机身长度位置处的近场压强信号作为传播方程的输入;另外,"大气风"会影响地面声爆强度及地面影响域,在预测时有必要加以考虑。     

大学资源计划(URP)研究

教育信息化的目的是实现创新人才的培养,教育信息化的过程不仅仅是一种信息引入教育的过程,更是一种全新的教育思想.数字化校园是教育信息化的实体表现.URP是数字校园的核心解决方案,也是大学信息系统的总集成,它从全局的高度分析大学内部的关系,并通过建立统一的信息标准,提供平台与接口规范,将各种信息系统以松散耦合的方式集成起来,以统一的形象为用户提供个性化的服务.