A380的试飞历程

在空中客车公司投入试飞的5架 A380试飞原型机完成了2600小时的飞行试验之后,2006年12月12日,欧洲航空安全局(EASA)和美国联邦航空局(FAA)的官员正式向装配罗一罗公司遄达900发动机的 A380巨型客机颁发了型号合格证(TC),A380的飞行试验计划取得重大进展,但是目前工作仍未结束。     

空气弹簧局部振动分析

本文在对试验结果和试验现象进行综合分析的基础上，提出了空气弹簧局共振分析模型，并给出了局部共振频率的近似计算公式，同时还对共振频率的主要影响因素进行了分析。     

人─机系统动态特性的实时仿真与品质评价

飞机的飞行品质不仅取决于飞机本体动力学特性和驾驶员操纵动力学特性，更重要的是取决于驾驶员─飞机系统闭环特性。通过一名驾驶员在模拟工作台上，完成对某机在不同飞行状态下的俯仰跟踪仿真任务，辨识得出驾驶员操纵动力学模型；对驾驶员─飞机闭环系统数学模型进行数字仿真得出系统动态响应；再按Ｎｅａｌ—Ｓｍｉｔｈ准则评价了该机的飞行品质，并且与按ＭＩＬ—Ｆ—８７８５Ｃ规范要求的飞行品质进行了对比。     

变截面压杆稳定临界力计算的有限元素法

本文提出了计算变截面压杆稳定临界力的有限元素法，该方法计算方便，精度高，适合于种种截面变化规律的压杆。     

对运动干扰源的时差测量精度分析

讨论了用窄带接收机测量宽带干扰信号到达时差时,由干扰源或接收机的运动导致的相对速度对时差测量精度的影响,给出了最大似然估计和直接相关估计的估计精度。结果表明,直接相关估计是有偏估计,但其方差与最大似然估计相同。     

基于舵面位置反馈的实用非线性控制分配方法

针对飞机在自主起降、大迎角飞行时力矩系数与舵面偏角之间的非线性和耦合性问题,以无尾飞翼飞机(TFWA)为对象,提出了一种实用新型的基于舵面位置反馈的非线性控制分配方法。该方法通过舵面位置反馈,在期望三轴力矩系数中除去前一拍舵面偏角产生的非线性三轴力矩系数,从而将非线性控制分配问题转化为线性控制分配问题来求解。证明了该方法具有一致渐近稳定性,且其稳态误差为0,并分析了该方法的可行性。通过与序列线性规划、序列二次规划和遗传算法等非线性控制分配方法进行数字仿真对比,突显了该方法精度高、解算快的特点;同时对该方法进行了基于伪逆法、不动点迭代方法和相邻面搜索方法的数字仿真,说明了其处理非线性控制分配问题的有效性。以TFWA、F18等为对象,在xPC-DSP半物理仿真平台上验证了该方法具有通用性强、实时性好的优点。      

燃用低热值燃料燃烧室试验

对采用低热值气体燃料燃烧的某型发动机燃烧室进行试验研究,并对该燃烧室进行改进设计.通过降低主燃区燃气速度和对燃料气进行预热以提高燃烧效率,通过对火焰筒头部及喷嘴进行改进以提高燃烧室出口温度,通过在火焰筒掺混段加掺混管来优化温度场.试验研究表明:改进后的燃烧室其燃烧效率和出口温度优于原型燃烧室.      

某型客机水上迫降的着水冲击力学性能数值研究

数值模拟某型客机在平静水面上的迫降过程,研究俯仰角对着水冲击力学性能的影响规律。控制方程选为非定常不可压缩流动的RANS方程和标准k-ε湍流模型,使用VOF方法捕捉自由水面,利用动网格技术处理飞机和水面之间的相对运动。俯仰角增加,飞机水上迫降过程中的最大纵向力单调增加,最大法向力、最大低头力矩和表面最大冲击压力均先增加后减小,因此该飞机适宜以较大俯仰角进行水上迫降。     

俯仰跟踪任务中的驾驶员神经网络模型辨识

 在飞机设计中,应用驾驶员数学模型预测飞机飞行品质是避免人机系统出现不良耦合的重要途径之一。为了提高飞行品质的预测精度,采用人工神经网络(NN)方法进行驾驶员模型辨识,着重研究该模型对不同飞机被控对象的适应能力。首先,详细分析了驾驶员完成俯仰跟踪任务的操纵行为特点,提出适用于该驾驶员行为描述的神经网络模型结构形式。然后,根据对不同被控对象进行俯仰跟踪实时仿真实验的结果,对神经网络模型参数进行识别。最后,对模型辨识结果进行了精度评价。研究结果表明,该辨识方法适用于研究具有不同增益、不同短周期振荡频率飞机被控对象的驾驶员操纵行为特性。     

基于MPL-CS自适应反步法的过失速机动控制

超机动能力仍是未来飞机的重要性能指标,而过失速机动控制的效果将成为决定近距空战胜负的关键。本文提出了一种基于最小参数学习和布谷鸟搜索（MPL-CS）的自适应反步法的过失速机动控制方法,以解决先进布局飞机过失速机动中严重的非线性、耦合性和迟滞性等导致的鲁棒性差和控制精度低等问题。首先,基于一套完整的先进布局飞机缩比模型大振幅振荡风洞试验数据,在给定的建模精度目标下,通过改进极限学习机（ELM）方法,建立了大迎角下先进布局飞行器精确的非定常气动模型。其次,设计了一种基于MPL的自适应反步法,以减少需要优化的参数数量。在不确定性和模型扰动的影响下,结合串接链分配方法完成了分配设计。基于CS方法对MPL下自适应反步控制律的关键参数进行了优化。最后,经典的眼镜蛇机动仿真结果表明,该方法的控制精度高于传统的基于MPL的自适应反步方法,且充分考虑了工程的实际需求,控制精度高、鲁棒性强。该方法为未来先进布局飞机的过失速机动控制提供了理论支撑和技术路径。