风场环境下主动建模无人直升机改进LQG控制

为了使小型无人直升机在风场环境下稳定飞行,通过将主动建模技术与传统的LQG控制相结合,提出了一种能有效适应模型不确定性的控制方法。该方法将风场对无人直升机的扰动看作随机扰动,并把这种扰动作为参数与机体模型中的状态合并成增广的机体状态量,而后用卡尔曼滤波对其进行实时估计,实时得到扰动的估计值,并将其反馈给控制器以实现对控制器的重构,从而完成对无人直升机的稳定控制。依据建模理论建立了机体的半解耦模型以及大气紊流模型,用该模型进行了仿真,结果表明,本控制方法对大气紊流有一定的抑制作用。     

航空发动机离心式喷嘴宏观喷雾特性

为探究航空发动机离心式喷嘴的喷雾宏观特性,通过将该喷嘴在高温高压定容弹中进行喷雾过程的实验,并结合阴影法与纹影法进行光学测量.首先以水作为射流工质,观察不同喷射压力下水进入大气环境中的雾化角变化,发现喷嘴结构对雾化角有着重要影响,最大雾化角与喷嘴出口的导流结构夹角相等.其次以正癸烷作为工质,通过不同环境压力和温度下的多...     

叶根倒角模拟件设计

为了避免涡轮叶片叶根倒角低周疲劳开裂故障的发生,需借助叶根倒角特征模拟件对叶根低周疲劳强度进行考核。基于几何等效相似和载荷工况等效原则,设计了一种真实叶根倒角的特征模拟件。特征模拟件的榫头/叶身沿着周向投影宽度比例、缘板外侧与榫头外侧距离、缘板厚度、倒角半径等重要几何参数均与真实叶片一致。基于线弹性本构,采用Abaqus软件计算了特征模拟件在等效载荷工况下的应力分布。计算结果表明,特征模拟件的最大应力为187.6 MPa,出现在凸台过渡区倒角处,最危险点第一主应力方向为l₁=0.1141、m₁=0.9873、n₁=-0.1103,均与真实叶片对应部位的应力情况吻合,说明该叶根倒角特征模拟件设计合理,可用于考核真实涡轮叶片倒角的低周疲劳强度。     

某涡轴发动机涡轮叶片尾缘孔的蠕变-疲劳寿命预测方法

针对某涡轴发动机的涡轮叶片,建立了考虑应力松弛的蠕变-疲劳寿命分析方法。通过在黏塑性理论框架内耦合蠕变损伤,对某高温合金的非线性蠕变变形进行了数值模拟。结果表明:基于对某涡轮叶片的弹塑性-蠕变分析研究,明确了叶片上前缘和尾缘等关键部位的蠕变损伤及其演化规律,也为确定叶片上的局部危险点提供了一种方法。该模型针对弹塑性应力应变曲线计算误差小于5%,而针对蠕变曲线的模拟精度则处于材料蠕变变形固有属性分散范围内。借助于线性损伤累积寿命理论,分析得到了某涡轮叶片尾缘孔局部考虑了应力松弛的蠕变-疲劳寿命,从而为叶片寿命评价提供了更为合理、工程化应用更好的方法。      

金属增材制造数据处理与工艺规划研究综述

金属增材制造数据处理与工艺规划是金属增材制造软件系统的核心,涵盖了金属支撑结构设计、模型切片以及路径规划等内容,决定着最终金属零部件的产品性能.从金属增材制造模型前处理出发,较为全面地概述了与之相关的多类型支撑设计和新型支撑优化等数据处理内容,针对金属增材制造数据处理中模型切片这一关键环节,分别从平面切片、自适应切片和...     

基于局部几何特征的稠密点云配准方法

针对现有的稠密点云配准方法依赖初始位置设定、计算成本高、配准成功率不高等问题，提出了一种基于点云局部几何特征的稠密点云配准方法。采用深度卷积网络模型提取点云的局部几何特征，从而减少了三维点云数据的噪声、低分辨率和不完备性等带来的影响。在此基础上，使用K维树搜索完成局部几何特征描述子的关联工作。最后，通过随机采样一致算法对点云的相对位姿进行鲁棒的估计。通过对开源数据集上5个典型场景中的数据测试表明，该方法的配准成功率达到92.5%，配准精度达到0.0434m，配准时间相对最邻点迭代配准算法缩短了74.7%，实验结果验证了该方法的有效性、实时性和鲁棒性。     

有翼再入飞行器气动外形集成设计优化

气动外形设计是有翼再入飞行器（RV-W）的关键技术之一。分析了气动参数对再入飞行性能的影响,探讨了有翼再入飞行器气动外形设计的规律和准则。基于上述设计准则,以类X-37B飞行器为研究对象,集成几何参数化建模、气动力、气动热、热防护等学科快速分析方法,采用多学科设计优化方法,以最优气动特性为目标对飞行器气动外形进行了优化;得到优化气动外形后,对飞行器热防护系统（TPS）进行了轻量化设计优化。结果表明,优化外形的气动特性相比初始外形得到了较大的提升,设计优化得到的热防护系统重量占比（8.7%）优于同类飞行器的热防护系统重量占比统计数据,说明了本文有翼再入飞行器气动外形集成设计优化方法的有效性,可为同类飞行器提供参考。     

基于星载可见光相机的空间碎片探测

空间碎片在轨识别与参数辨识为空间轨道预警、航天器规避空间碎片提供了重要依据。文章在轨道相对动力学的基础上,模拟了空间碎片在光学探测过程中的拖尾成像特性;随后,采用 Hough变换对空间碎片尾迹特征.r进行提取与识别,获取碎片方位角信息,通过匹配多帧图像,获取碎片的方位角速度信息。同时,结合激光测距仪的测距信息,获取空间碎片的位置和速度信息;通过数值仿真验证,该方法能够实现对空间碎片探测、识别和定位,因而具有一定的工程应用价值。     

命中精度Bayes推断中基于P值的验前可信度建模

在对散布参数验前可信度的定义与必要性进行分析的基础上,给出了给定散布参数（方差）的P值计算模型,构建了一维散布分析时验前分布可信度的P值模型,给出了验前P值与验前可信度的定义,并对其变动情况进行了阐述,给出了验前分布的拒绝条件.对二维散布分析条件下的验前可信度分析,分别构建了验前P值的独立求解模型和集成求解模型.并从0.05,0.2,0.4区分的数据区间,给出了验前分布选择的原则和要求.基于案例比较可见,验前可信度能较为显著地完成验前分布的差异化比较,相对现有的仅对验前可信度的定性说明,基于P值的验前可信度建模与计算,不仅能完成验前可信度的量化计算,而且能从概率的角度对验前分布选择的正确性进行假设检验.      

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。