向心涡轮跨声速导向叶片叶型设计及验证

以某先进辅助动力装置用膨胀比5.0级向心涡轮跨声速导叶为研究对象,从消除几何喉部前局部超声区及削弱尾缘激波强度两方面着手,对导向叶片进行了优化改进及叶栅试验验证,结果表明：采用大正攻角、小安装角的设计思路,减小喉部前吸力面叶型曲率,降低进口段的通道面积,提高了叶型前段负荷,消除了喉部前的过膨胀区,喉部前气流加速更为均匀;在吸力面喉部后构建局部内凹结构,可将原方案中吸力面尾缘处一道较强的激波变为两道较弱的激波,峰值马赫数降低,尾缘逆压梯度减小,尾缘激波强度得以削弱。试验结果显示：在出口马赫数0.9～1.1范围内,优化后叶型能量损失系数均有所降低,在出口马赫数为1.1时,能量损失系数可降低近20%。     

爆炸冲击载荷下机身壁板的动态响应

为了满足“最小风险炸弹位置(LRBL)”的设计要求,有必要针对爆炸冲击载荷下机身壁板的动态响应开展研究。参考典型客机机身结构建立了铝合金机身壁板有限元模型,分析了增压、爆炸冲击位置与药量对机身壁板变形模式与失效行为的影响。研究结果表明,当机身壁板蒙皮未发生失效时,增压对整体变形模式的影响较小。当机身壁板蒙皮发生失效时,增压对整体失效行为的影响剧烈;爆炸冲击不同位置时,冲击长桁及隔框位置造成的开口损伤较小,但是结构产生了更长的裂纹损伤;随着药量的增加,冲击波更快传递到结构,冲击位置获得了更大的变形速度。     

发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦粒子滤波算法

传统的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法应用于未来高超、空天飞行器的组合导航系统时,因其模型线性化展开会导致模型不准确,从而引起导航精度下降;采用蒙特卡洛方法来实现递推贝叶斯估计问题的粒子滤波(Particle filter,PF)算法能有效避免引入线性化误差,具有一定的优势。据此,针对高超、空天飞行器在发射过程中通常需要直接获得发射惯性系下的高精度导航参数的需求,提高发射惯性系下弹载组合导航系统滤波算法的精确性就尤为重要,PF滤波算法无需对非线性系统进行线性化展开即可直接实现对非线性系统的状态误差估计。为此,本文将PF滤波算法引入空天飞行器SINS/GPS/CNS多信息融合组合导航系统,设计了发射系下基于联邦滤波器的PF滤波算法,实现了对组合导航系统状态参数的直接建模估计。算法仿真结果表明,相较于发射系下SINS/GPS/CNS组合导航系统联邦EKF滤波算法,PF滤波算法有效提高了组合导航系统滤波精度。     

对解线频调ISAR的间歇采样转发干扰

针对间歇采样转发应用于宽带ISAR干扰问题,研究了间歇采样转发信号经解线频调ISAR二维成像处理后信号特性,通过推导干扰信号对应的二维输出形式,讨论了干扰图像变化情况并由此分析了间歇采样周期和占空比对干扰效果的影响。利用数字仿真验证了干扰输出形式及图像特征理论分析的正确性;将实测数据与间歇采样转发处理相结合,初步验证了间歇采样转发干扰能够形成二维ISAR假目标。     

涡轮多学科优化中的气动设计技术探讨

通过对涡轮多学科优化的分析,讨论了多学科优化中的气动设计技术.提出了基于叶栅特征参数和贝塞尔函数的二维叶栅参数化造型方法,并结合积叠轴的掠、弯形成三维复杂几何叶片成型技术.通过对气动优化过程中的数学模型分析,给出了一般要求的约束条件,并根据不同阶段的气动设计和约束条件提出了分阶段嵌套优化方法.针对三维气动计算,对商用软件CFX进行了二次开发,实现了三维计算的自动分网、建模、求解和后处理.最后,结合具体算例完成的优化设计结果表明,其涡轮效率提高了约2.3%,工作叶片数减少13.21%,叶片叶身总质量下降8.96%.      

基于三维CFD的RBCC发动机建模方法

RBCC发动机可多模态工作,能适应宽广的飞行包线,因而其火箭尾流剪切作用变化强烈、流道截面变化大,喷油规律复杂,给发动机建模与控制研究带来困难。针对RBCC发动机的地面直连实验构型,采用三维CFD计算分析RBCC流场特点,研究发动机状态变量特征,并基于CFD计算结合拟合法的建模思路,建立了RBCC状态空间模型,模型的计算结果与三维CFD的计算结果有较好的吻合度,均方差满足要求。研究表明,在一定范围内增加计算特征数据点个数,可提高建模精度,但当计算特征数据点的个数超过20时,继续增加点的个数对精度的提高非常有限。     

电磁环境复杂度动态评估方法

探讨了电子信息装备面临电磁环境复杂度动态度量方法.通过建立电磁环境要素动态模型,得到电子信息装备面临电磁环境瞬态复杂度描述;区分电子信息装备不同工作特点,依据使命,通过综合考量,最终得出电子信息装备面临电磁环境动态复杂度综合评估方法.     

神经网络在广义经典分配问题中的应用

在两节点分布式多传感器系统中,一些航迹关联算法可以化为广义经典分配问题。广义经典分配问题是一个组合优化问题。当目标数目较多时,很难得到问题的最优解,而且其计算量容易呈现指数爆炸现象。文章提出了用Hopfield神经网络和平均场网络解决此问题的方法。仿真结果表明,采用文章提出的人工神经网络模型求解广义经典分配问题,不仅使航迹关联具有较高的关联正确率,而且计算时间不会出现指数爆炸现象。仿真结果还表明,平均场网络相比Hopfield神经网络更易于得到问题的最优解。     

基于5S训练模式的航空安全管理

5S训练模式是精益生产思想里的一个重要内容,精益6西格玛是一种把6西格玛和精益生产思想整合在一起的新的质量管理理念。在航空安全管理上把5S训练模式和6西格玛结合起来能够提高客户满意度、降低飞行成本、提高飞行质量、加快改进流程,使航空公司价值实现最大化。围绕航空安全管理的特点,本文结合精益生产中的5S训练模式建立了飞行安全管理模型。