Nonlinear dynamics of a flapping rotary wing: Modeling and optimal wing kinematic analysis

The analysis of the passive rotation feature of a micro Flapping Rotary Wing(FRW)applicable for Micro Air Vehicle(MAV) design is presented in this paper. The dynamics of the wing and its influence on aerodynamic performance of FRW is studied at low Reynolds number(~10~3).The FRW is modeled as a simplified system of three rigid bodies: a rotary base with two flapping wings. The multibody dynamic theory is employed to derive the motion equations for FRW. A quasi-steady aerodynamic model is utilized for the calculation of the aerodynamic forces and moments. The dynamic motion process and the effects of the kinematics of wings on the dynamic rotational equilibrium of FWR and the aerodynamic performances are studied. The results show that the passive rotation motion of the wings is a continuous dynamic process which converges into an equilibrium rotary velocity due to the interaction between aerodynamic thrust, drag force and wing inertia. This causes a unique dynamic time-lag phenomena of lift generation for FRW, unlike the normal flapping wing flight vehicle driven by its own motor to actively rotate its wings. The analysis also shows that in order to acquire a high positive lift generation with high power efficiency and small dynamic time-lag, a relative high mid-up stroke angle within 7–15° and low mid-down stroke angle within -40° to -35° are necessary. The results provide a quantified guidance for design option of FRW together with the optimal kinematics of motion according to flight performance requirement.     

职业院校教师队伍建设的现状、问题及对策分析

通过采取面上调研与点上调研相结合的方式对湖南省职业院校教师队伍建设进行了专题调研,摸清了职业院校教师队伍建设的基本情况,发现了职业院校教师队伍建设中存在的问题,并提出了对策建议。     

基于深度学习的单排孔气膜冷却性能预测

气膜冷却是增强涡轮叶片的高温耐受力,间接提高涡轮进口温度的有效手段之一。目前气膜冷却孔布局的主流设计方法是先通过计算流体力学（CFD）筛选和优化初始方案,再进行模型实验。这种方法设计周期长,时间成本高。传统上用于快速评估冷却效率的经验公式法存在函数形式复杂,拟合精度有限,参数适用范围较窄等问题。因此基于深度学习原理,设计了一种基于多层感知器模型（MLP）的深度神经网络,建立了绝热气膜冷却效率的预测模型。使用CFD数据训练网络,结果表明：深度学习模型在训练集和验证集上具有大于0.95的拟合度,在测试集上具有大于0.99的拟合度,可以较好地识别数据集中的抽象特征,具有较高的精度和较好的泛化能力。此外,在满足精度要求的前提下,一个完成训练的深度学习模型能够有效减少预测耗时,提高预测效率,在快速评估冷却布局性能方面具有较好的应用前景。     

管制-飞行状态相依网络演化过程

动态、准确的管制系统运行态势预测是航空运输系统各相关单位开展协同决策的关键基础。基于航空器间的冲突情况、管制员对航空器的管控情况以及管制移交情况构建管制-飞行状态相依网络,探究、分析其演化规律,采用相关性分析和主成分分析证明了所选5项指标的合理性。设置自由飞行和固定航线飞行两种仿真场景,通过计算平均节点度、平均点强等拓扑指标的最大李雅普诺夫指数证明各时间序列均具有混沌特性,选择长短期记忆（LSTM）人工神经网络方法对各时间序列的演化规律进行预测,并与其他预测算法进行对比。仿真结果表明LSTM算法能对管制系统的演化过程进行有效的预测,且预测精度高于贝叶斯算法和支持向量机算法;在自由飞行条件下,5项指标的预测误差绝大部分在20%以内,固定航线飞行的预测效果优于自由飞行。     

多滑翔飞行器时间协同轨迹快速规划

从高超声速飞行器集群"探测-打击-评估"一体化任务需求出发,针对多滑翔飞行器时间协同再入轨迹规划问题进行研究,提出集群再入的协同形式及轨迹规划方案,基于改进序列凸化算法解决了再入总飞行时间的精确控制问题,从而实现滑翔段时间协同。首先,给出了滑翔飞行器集群的协同策略,将求解模型转化为协同时间的确定、协同时间约束下的轨迹规划子问题。将模型中的时间项误差等加入罚函数,提高了协同轨迹求解可行性。引入飞行路径角预设剖面作为软约束,并通过罚函数与信赖域自适应调整,以避免轨迹求解时的振荡问题,提高了序列凸化算法的收敛性。以CAV-H飞行器模型为例验证了算法的有效性,仿真结果表明,所提算法对初值的敏感性低,求解得到的再入总时间可调范围与伪谱法一致,轨迹规划结果的平滑性及计算时间均优于伪谱法。     

基于B/S架构的高职院校新生报到管理系统的设计与实现

依据高职院校新生报到管理的工作要求,讨论以B/S架构为基础架构,使用Microsoft Visual studio2010作为前端开发工具,以SQL Server 2008作为后台数据库的新生报到管理系统的设计与实现。     

基于CATIA的模拟仿真在飞机维修实训教学中的应用研究

CATIA软件三维零部件的造型与装配功能在航空制造领域中得到了广泛应用,进一步挖掘该软件的服务领域,拓展其在飞机维修实训教学中的作用。通过对飞机结构与系统部附件的造型与虚拟装配,模拟飞机的机体结构以及飞机系统各部附件的拆装流程,构建飞机维修的仿真实训体系,有助于飞机维修专业实训教学体系的完善。     

各向异性材料微动疲劳寿命研究

设计和制造了一套采用液压加载方式来施加法向载荷的微动疲劳试验装置,并且在该装置上进行了各向异性材料DD3与粉末高温合金FGH95以及DZ125与FGH95配对接触的微动疲劳试验,研究其微动疲劳的损伤过程.各向异性材料微动疲劳试验的完成证明了该装置的性能良好.将微动综合损伤参量应用于各向异性材料微动损伤的表征,并建立了DD3和DZ125相应的微动疲劳寿命预测模型.通过微动综合损伤参量的计算分析与试验验证,表明所建立的各向异性材料微动疲劳寿命模型其预测结果误差分散带均在2.8倍因子以内.      

离心压气机导风轮叶顶端壁引气扩稳研究

对一台在导风轮叶顶设置有自循环机匣处理的离心压气机,借鉴其试验结果制定了3种引气位置A,B和C,并结合不同的引气量进行了端壁引气扩稳的数值研究.计算结果表明:引气位置和引气范围对扩稳效果有重要影响,引气位置C覆盖了整个叶尖回流区,引气面积最大,扩稳效果最好.随引气量的变化,出现了两种不同的扩稳机理:小引气量可以吸除叶尖泄漏流,缓解通道阻塞,延缓端壁失速;过大的引气量则挤占有效流通面积,将通流区域压向轮毂侧,增加了叶轮的做功能力.兼顾压气机的效率考虑,小引气量具有优势,引气位置C用5%引气量可以获得19.6%的裕度提升.      

GEO卫星霍尔推力器羽流防护结构混合PIC模拟

针霍尔推力器应用于GEO卫星时,羽流会对太阳能翼板表面高透光玻璃盖片产生一定的影响,导致太阳能电池整体输入功率降低。因此,有必要针对羽流的影响对翼板表面进行一定的防护。在对目前国内外羽流安全性评估及防护方面的工作进行一定调研的基础上,针对SPT100应用于典型的GEO轨道卫星时的情况,利用SPIS软件运用混合单元粒子（PIC）方法模拟了两种可能的太阳能翼板羽流防护方案,并分析比较了每种方案的优缺点及防护效果,为推力器在轨飞行时的羽流防护提供一定的借鉴。