一种发动机羽流沉积污染的快速分析方法

火箭各种功能的喷射羽流作用到运载载荷上,会引起化学物质在载荷表面的沉积,污染或降低载荷的功能性表面的性能。随着卫星性能的提高,羽流对卫星载荷污染评估受到了工程设计的重视。DSMC方法可以提供精确的羽流分析结果,然而该方法计算耗费时间长,不适合研制和设计过程初期对低成本和快速的分析要求。本文采用Simons方法结合气相沉积的分子动力学方法用于羽流污染的快速分析,能够满足工程设计需要。评估了某型火箭的分离反推火箭高空羽流对卫星载荷的污染情况,得到了羽流污染在卫星表面的气相产物的沉积率,可供相关专业的分析使用。     

亚轨道飞行器上升段制导方法研究

为了更好地满足亚轨道飞行器的制导任务需求,基于亚轨道飞行器面对称的升力体外形,采用直线斜率形式的迎角变化规律,改进了现有的运载火箭制导方法。把直线斜率形式和指数形式的迎角变化规律对弹道的影响进行了对比。结果表明,直线斜率形式的迎角变化规律相对于指数形式的迎角变化规律具有转弯段时间可调性强、转弯效率高的优点,该项研究为相关领域研究提供了理论参考。     

航空涡扇发动机涡轮噪声适航性评估

通过对涡轮噪声产生机理和主要影响因素的分析研究,建立航空涡扇发动机涡轮噪声级评估模型,编写了涡轮噪声级适航评估软件,使用该软件对比模型评估噪声与涡轮静态实验噪声,验证了模型的正确性,并结合某型发动机静态实验噪声数据和飞机噪声适航规章,对该型涡轮不同阶段的噪声进行适航性评估.结果显示:涡轮噪声在该型发动机进近转速下对发动机总噪声贡献量大,为了使涡轮噪声不影响发动机适航认证,该型发动机低压涡轮叶片数应小于50或者大于100,低压涡轮叶片直径应该小于0.9m.      

遗传寻优神经网络在平台温控系统建模中的应用

温度直接影响惯性仪表及惯性平台的使用精度,而高精度温控系统的设计依赖于准确的平台加温模型,针对平台系统中多种惯性仪表加温过程复杂度高,当前采用的阶跃响应辨识方法存在模型适应性差、精度不高等情况,且针对基于梯度下降的BP学习算法存在局部收敛的问题.采用基于遗传算法寻优的神经网络辨识的方法,对惯性仪表加温模型进行建模,试验验证通过遗传寻优后的BP神经网络学习算法,提高了网络的学习精度,进而提高了平台系统中惯性仪表加温过程数学模型的精度,模型适应性较高,为后续惯性仪表的加温控制方法的设计提供了必要的条件.     

RBCC混合室激波串前传运动研究

RBCC中火箭出口流动和冲压流道的空气在发动机混合室中相互作用,形成激波-边界层、激波-混合层等多种干扰耦合的复杂背景流场。为了深入研究发动机工作室混合室内激波串的运动规律,采用非定常数值计算的方法对激波串在混合室中的前传过程进行了研究。计算结果表明,随着反压的升高,激波串的前传过程包含4个运动周期,每个运动周期中均包含缓慢前传和"突跃"前传两种运动模式;激波串结构呈现"弹簧"的特点,在第二运动周期中,激波串前缘的流向长度在16.5mm～21mm周期性变化。进一步分析发现,背景波系在壁面产生的逆压梯度是"突跃"运动产生的主要原因,且"突跃"前传的距离和逆压梯度峰值成正相关;激波串前缘分离激波和反射激波强度的变化引起了激波串前缘激波形态的周期性变化,进而导致激波串在前传运动中呈现类似"弹簧"的伸缩特点。     

惯性平台全数字温控系统设计与实现

惯性平台系统的导航精度会受到环境温度的影响,采用温控系统为平台提供稳定的工作温度能有效解决这一问题。本文将安装于台体的前端模拟温度采集电路改为数字温度采集电路,并采用数字总线传输,消除了模拟温度采集信号长距离传输引起的噪声和漂移。为了兼顾加温过程和温控精度,温控系统采用了分级、分段的控制策略。同时对温控系统进行了数字化设计,针对平台温控系统这种具有明显滞后性的被控对象,采用了带有遇限削弱积分法的无静差PID控制,有效克服了积分饱和对大滞后系统的影响。仿真和实验表明,通过采用全数字化设计,温控系统可以达到所要求的快速启动、输出稳定及温控精度要求。     

噪声环境对弹上电子设备的作用机理研究

建立了弹上电子设备声振耦合理论抽象模型,采用数值实验方法研究了电子设备周围环境的噪声载荷如何从外部传递到内部并对其内部器件的作用机理。分析得出:环境声场的声波入射到电子设备壳体外表面时发生反射与透射,其中反射声压与入射声压合成后同时作用于壳体外表面;合成压力载荷通过两条途径对电子设备器件内部产生影响,一条是激发电子设备壳体结构振动,并通过壳体结构及其与内部结构的机械连接,带动内部结构振动;另外一条是激发电子设备腔内声空间响应,产生二次声压场,再由二次声压场激励壳体内部结构产生振动;透射声压主要集中在低频且量级较小,其作用远比前述两条途径微弱。     

空中交通管制员疲劳检测与管理综述

我国民航事业的发展需要依靠大型运输客机的自主研发和高效的空中交通管理体系两大软硬实力的支撑。空中交通管制员作为空中交通管理的核心要素,其疲劳状态的检测与管理对于航空安全具有重要作用。本文首先从传统主观量表评定和客观评定方法两个方面详细阐述了国内外疲劳检测的研究成果,分析其优缺点;然后介绍了基于语音分析的管制员疲劳特征提取与检测算法,并且着重介绍了基于深度学习模型的语音疲劳状态识别算法;最后阐述了管制员疲劳检测成果对管制运行安全和效率提升的应用前景。研究成果可为从事管制员疲劳检测与管理的研究人员提供参考和借鉴。     

横向喷流引起的三维复杂干扰流场结构研究

研究了横向喷流引起流动分离的干扰流场特性,利用表面压力分布测量和纹影、油流等试验方法研究了此类流场的细节结构,给出了干扰流场的结构分析图。     

基于自组织神经网络的空中交通复杂度参数优化及预测

首先介绍了国内外关于空中交通复杂度的定义及研究现状。然后在现有的空中交通复杂度模型中挑选空中交通复杂度参数,再利用自组织神经网络,分析所选取的空中交通复杂度参数之间的关系,达到将高维空中交通复杂度参数进行降维分析的目的。然后对于优化了的空中交通复杂度参数使用RBF神经网络进行预测,比较预测结果,得到最优的空中交通复杂度参数。