某型双座电动飞机设计与试验

沈阳航空航天大学一直致力于新能源电动飞机的研制,某型双座轻型电动飞机于2012年6月立项研制,该型电动飞机采用一台40 kW稀土永磁同步直流电机作为动力装置,全复合材料机体和板簧起落架结构。巡航升阻比24.1,起飞总重500 kg,最大飞行速度160 km/h,巡航速度110 km/h。该型电动飞机具有零排放、低噪声、运行成本低、使用维护方便等特点。参照中国民航CCAR-21部和美国ASTM标准,完成了电动飞机型号设计批准书TDA和生产许可PC取证。     

基于深度神经网络的客机总体设计参数敏感性分析

飞机总体主要设计参数敏感性分析揭示了总体主要设计参数对飞机特性指标的影响,有助于总体设计方案的决策。针对宽体客机总体主要设计参数敏感性问题,根据其总体主要设计参数和特性指标的特点,以及多学科间的耦合关系,建立了深度神经网络模型。该深度神经网络模型以客机总体主要设计参数为输入,对特性指标进行预测。在深度神经网络模型中,设置了多个输入层、多个输出层以及多个分块的隐藏层,从而模拟客机总体主要设计参数对特性指标的影响以及不同特性指标之间的相互作用。测试结果表明,与传统代理模型相比,深度神经网络模型对客机特性指标的预测精度更高,多参数适应性更好。利用该深度神经网络模型对客机总体主要设计参数进行敏感性分析。分析结果表明,机翼1/4弦线后掠角在30°~31.5°时,有利于减少最大起飞重量和起飞平衡场长;发动机海平面最大静推力和机翼面积对客机直接使用成本、最大起飞重量等特性指标的影响最为显著。     

基于QSS的自适应多步校正算法及其在柔性航天器动力学中的应用

量化状态系统（QSS）算法是一种基于状态变量离散化的数值积分方法,该方法与基于时间离散的传统方法显著不同,QSS通过计算状态变量每次跃迁所需的时间来推进下一步的积分。在求解非刚性常微分方程时,QSS算法比传统算法更具优势,但它不适合求解刚性问题。为此提出一种基于QSS的自适应多步校正算法（AMCQSS）,该算法以QSS为基础、结合隐式多步法思想,在计算过程中可以自适应选择二步法或三步法,以有效提高求解刚性问题的精度和效率。通过对柔性航天器动力学的仿真求解,验证了算法的可行性。将该算法与ODE23tb、ODE15s、ODE45以及QSS等算法进行对比,结果表明AMCQSS算法既能保证求解的效率及精度,又具有较好的收敛性和稳定性。     

基于正反问题耦合的压气机特性快速预测方法

提出一种基于正反问题耦合的压气机特性快速预测方法,根据压气机一维设计理论,通过对满足流量及压比设计指标的反问题求解快速得出压气机的气动布局方案,在此基础上结合非设计点损失和落后角模型通过正问题求解得出全工况压气机特性,再根据预测特性与目标的偏差调整气动布局方案,以此通过对正反问题的耦合求解实现对压气机特性的合理快速预测...     

基于非结构网格的跨声速静气动弹性计算

基于非结构网格开发了静气动弹性计算程序,通过气动力与弹性变形的交替迭代计算实现流固耦合。气动力求解采用RANS方程,结构变形计算采用柔度系数法,通过面样条(IPS)方法进行柔度系数插值,使用改进弹簧近似法实现网格变形。通过对AGARD 445.6机翼的静气弹计算验证了方法的正确性,同时对机翼的静气动弹性特性进行了分析,计算表明,弹性变形使其升力线斜率下降、焦点前移。     

大涵道比涡扇发动机整机稳定边界预测方法

为了评估风扇/压气机在整机环境下的稳定边界,采用加源项的一维欧拉方程构建小扰动线性化的发动机整机控制方程组,建立了大涵道比涡扇发动机稳定性分析模型,利用李雅普诺夫稳定性理论,对其整机环境稳定边界进行了评估分析。计算结果表明,风扇/压气机在整机环境和单独部件环境下稳定边界存在差异。风扇整机环境稳定边界和部件环境稳定边界基本重合,整机环境稳定裕度略有减小;增压级整机环境稳定边界下移,可用稳定裕度减小;高压压气机随着换算转速降低整机环境稳定边界下移,稳定裕度减小。     

基于CFD的变后掠翼单速度最优后掠角预测模型

为延长飞行器续航时间,探索变后掠翼飞行器控制规律,根据新型变后掠翼飞行器模型,探究了通过飞行器速度及迎角来控制弹翼后掠角度,以达到最优气动性能,从而使该飞行器获得更长续航力.选取飞行马赫数为0.4～0.8、前缘后掠角度为15°～45°内的39个关键点,在迎角为0°～14°范围内进行CFD仿真,将仿真结果在不同数学模型下...     

Particle flters for probability hypothesis density flter with the presence of unknown measurement noise covariance

In Bayesian multi-target fltering,knowledge of measurement noise variance is very important.Signifcant mismatches in noise parameters will result in biased estimates.In this paper,a new particle flter for a probability hypothesis density（PHD）flter handling unknown measurement noise variances is proposed.The approach is based on marginalizing the unknown parameters out of the posterior distribution by using variational Bayesian（VB）methods.Moreover,the sequential Monte Carlo method is used to approximate the posterior intensity considering non-linear and non-Gaussian conditions.Unlike other particle flters for this challenging class of PHD flters,the proposed method can adaptively learn the unknown and time-varying noise variances while fltering.Simulation results show that the proposed method improves estimation accuracy in terms of both the number of targets and their states.     

双模态超燃燃烧室性能准一维计算方法

为了快速准确地得到双模态超燃燃烧室性能,对已有准一维非稳态方法进行了研究,发现当燃烧室工作在亚燃模态时此方法不能正确预测预燃激波串的压力变化趋势。将预燃激波串模型耦合到准一维非稳态方法中,得到一种改进的准一维非稳态计算方法。通过四组不同算例验证表明,此方法能准确地预测双模态超燃燃烧室的压力变化趋势,同时也能准确地捕捉到压力峰值,具有较高的精度和较好的适用性。     

航空发动机导流叶片角度调节参数变化故障分析

某型发动机低压压气机进口导流叶片角度α1,其电子调节部分执行机构电磁活门的占空比(Sα),在整个调节过程中是起关键作用的重要参数,但在台架试车过程中曾多台次出现在不同次检查时Sα数值变化的故障。通过对α1主调节系统工作原理的深入分析,确定试车中Sα变化故障是由于燃油调节机构掺混入空气所致,并得到试车验证。本研究对发动机试车中类似故障的排除具有重要的参考意义。