无人机虚拟视景显示技术研究

基于无人机模拟飞行的虚拟视景显示技术是三维可视化显示研究的一个重点,虚拟视景实时同步显 示是三维可视化实现中必须解决的一个难题。本文分析了实现无人机模拟飞行三维虚拟视景系统的基本结构、 实现过程以及显示方式,提出了无人机模拟飞行三维虚拟视景可视化空间信息动态同步、多方位、多视角的显 示方式及显示的关键技术。     

基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制

针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。     

流场可压缩性对涡相互作用影响的数值研究

涡相互作用作为冲压发动机喷注装置的典型抽象流动现象,研究其可压缩性影响对于认识包含化学反应的真实燃料喷射场具有一定基础理论价值。基于经过数值验证的可压缩Navier-Stokes算法与压力泊松方程初始条件设置方法研究流场可压缩性对涡相互作用演化过程的影响。结果表明,以较高涡旋马赫数表征的可压缩性在改变涡对形态的同时,具有延缓涡旋相互靠近,迟滞融合进程的作用。关于涡对系统开始融合的临界条件,可压缩相互作用开始的临界展弦比与无量纲时间相比于低速涡对明显提高。为在无量纲时间意义下统一不同马赫数涡对相互作用的进程,从涡心密度随时间变化规律出发在不可压涡对特征时间的基础上,初步构建了考虑可压缩性的时间尺度修正关系。     

战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。     

超声速气流与反向射流的混合

在不同的反向射流喷射角度条件下,对反向射流混合加热方案的混合效果进行了实验研究。采用空气和氢气燃烧混合物作为超声速载气流,常温下的空气作为反向射流。将混合前后流场的温度分布作为衡量载气流与反向射流混合效果的标志。实验结果表明:混合均匀度随混合距离的增加而提高;反向射流的喷射角度在40°角附近时混合均匀度最佳;增大反向射流初始压力可有效提高反向射流与载气流的流量比,从而提高混合效率。     

地面模拟静止微重力环境中导线先期着火特性研究

针对在微重力环境中运行的载人航天飞行器上的电缆和导线在工作时由于电流过载导致温度升高而引起着火的情况,提出了"功能模拟"实验原理,并且利用地面实验设备对微重力环境下导线的着火前期特性进行了功能模拟实验研究.通过实验,得到了在微重力情况下由于浮升力的减小使自然对流减弱导致电流过载时导线的热平衡温度高于地面正常重力情况,从而证明了这正是引起航天飞行器着火的潜在点火源.      

航天测量船外测数据误差分析的小波方法

使用动态数据建模与误差分离技术以及小波分频方法,对船载外测数据进行处理分析,成功地分离出随机误差和船测数据特有的船体误差,并对船体误差给出了分析和合理的解释。结论表明,小波分频对认识和研究船测数据的误差是一种非常有效的方法。     

液氧/煤油补燃发动机低频频率特性研究

基于模块化层次化的建模技术,建立液氧/煤油补燃发动机的线性小扰动频率特性仿真模型.在建模过程中,重点考虑了绝热流动假设和熵波影响下的气路模型.依据交流流体网络理论,运用传递函数法分析了该型发动机的低频频率特性,为研究液体火箭的纵向耦合振动(POGO)及发动机动力学提供帮助.      

一种新的极值搜索算法及其在航空发动机燃烧主动控制中的应用

 针对航空发动机存在的不稳定燃烧控制问题,推导出当发动机不稳定燃烧时,燃烧室内的振荡压力与平均燃空比值之间的函数模型,此函数模型构建了压力振荡变化的幅值与平均燃空比值之间的极值关系。提出了一种新颖的退火递归神经网络极值搜索算法,可以自适应地搜寻出极值模型中最优的平均燃空比值,实现对燃烧室内压力振荡变化的最小幅值控制,并有效地抑制了燃烧室的不稳定燃烧现象。通过仿真对比,验证了方法的有效性。     

高负荷风扇气动设计——转子叶尖参数选取分析

利用叶尖基元模型计算分析了高负荷风扇转子叶尖的关键气动设计参数,重点考察了进口轴向马赫数、激波前马赫数在不同切线速度下对基元等熵效率和总压比的影响.在Schreiber的跨声叶栅试验结果的基础上,拟合了正激波损失占基元整体损失的比例关系,用于修正模型计算得到的结果.用修正后的基元等熵效率为约束,进一步分析了转子叶尖激波前马赫数的限制值,得到了相应的叶尖基元可用总压比.完善并提供了一种简单估算高负荷跨声风扇转子叶尖性能的方法,用于指导实际工程设计.