基于导波原位检测的复合材料疲劳表征与寿命预测研究

随着复合材料在先进飞行器结构中占比的逐渐增加,复合材料在服役过程中力学性能的变化对飞行器整体的安全至关重要。为了实现基于导波原位检测的飞行器复合材料整体部件疲劳评估和寿命预测,首先,从宏观和细观的角度研究复合材料疲劳损伤演化规律;在此基础上,通过分析导波波场信息,探究导波相速度、模态能量比等特征在表征复合材料疲劳方面的潜力;其次,从复合材料损伤机理出发,建立导波相速度与疲劳损伤累积的演化模型;然后,构建深度学习框架,以数据驱动的方式从导波波场中提取疲劳演化特征;最后,提出基于贝叶斯模型平均方法的疲劳演化模型,对复合材料剩余疲劳寿命进行预测。结果表明：通过提取和分析导波特征信息,可以准确地对复合材料疲劳状态进行表征,结合贝叶斯模型平均方法和置信区间准则,实现了在试件疲劳破坏之前的剩余寿命预测。     

流动参数对合成射流控制叶栅流动分离的影响

采用大涡模拟方法、结构化网格建立了低压高负荷透平Pak B叶栅的非稳态数值分析模型,研究了不同流动参数对合成射流控制叶栅流动分离的影响.控制前随着雷诺数的减小和气流攻角的增大,叶栅流动分离区域变大,在气流攻角为5°下发生分离未在尾缘前再附的情况.合成射流控制后,不同流动参数下的流动分离都得到了有效的控制,并且在射流偏角为30°时,合成射流控制效果最好.合成射流使叶栅吸力面的流动分离位置推迟,再附位置前移,分离泡尺寸减小,叶栅吸力面的逆压梯度段缩短,吸力面边界层表面的剪切层在向下游迁移的过程中,没有发生充分的抬升,避免了大尺度涡旋的形成,并且很快地黏附于壁面,进而有效地控制了流动分离.      

非壅塞固体火箭冲压发动机二次燃烧试验研究

通过直连式试验研究非壅塞固体火箭冲压发动机二次燃烧影响因素。试验结果表明,当空燃比在一定范围内变化时,若空燃比变大,则燃烧效率升高,当空燃比达到一定程度后再增加,则燃烧效率降低;对于铝镁贫氧推进剂取较小的后置长度时燃烧效率较高;与两股燃气射流向外喷射相比,两股燃气射流向内喷射的燃烧效率明显高;燃气射流与空气流在进气道出口直接撞击不利于燃烧效率的提高。      

星敏感器在轨光行差修正方法研究

星敏感器作为目前航天器中最重要的姿态测量敏感器,其精度直接影响航天器姿态测量精度,因此对其误差源进行分析和修正则尤为重要。提出了一种星敏感器在轨光行差修正方法,根据光行差产生的原理和特点,将星敏感器沿探测器X和Y方向产生的光行差误差角巧妙地转换为光行差误差四元数,并直接对输出四元数进行修正,从而为修正星敏感器光行差提供了一种方便简洁的方法。     

BIT和ATE组合测试技术及其应用

详细介绍了BIT和ATE组合测试技术及其在机载电子设备测试与故障诊断的具体应用。应用表明BIT和ATE组合测试技术可有效提高设备的测试性。     

基于模态切换的航空发动机容错控制

综合了航空发动机控制和故障诊断方法,设计了基于模态切换的任务级和发动机级模式的容错控制系统.任务级模式在发动机部件故障时,通过切换控制策略和控制模式达到恢复或降低发动机性能的要求;发动机级模式在控制回路失效时,根据故障情况切换到容错控制回路,从而保证发动机继续正常工作.数字仿真结果表明:在稳态或加速过程中出现部件故障时,容错控制系统都能够100%恢复发动机的推力;在发动机中间、慢车和节流状态下,当压气机转速控制回路失效时,容错控制系统能够在3s内平稳切换到风扇转速控制回路.      

多轮多支柱式飞机起落架运动特性仿真研究

为了评估起降阶段的飞机操控特性,针对某型飞机多轮多支柱式起落架系统,研究组成单个起落架支柱的轮胎、缓冲器、刹车系统、前轮转弯等部件的受力、力矩特性及传递过程。基于线性理论,将多个支柱运动特性叠加,运用Matlab/Simulink软件工具,建立整个系统的仿真模型。嵌入某型飞机六自由度运动解算模型进行飞机落震、加速滑跑、高低速转弯、起飞离地、着陆接地、刹车减速等仿真验证,并在某型飞机动基座模拟器上进行飞行试验。结果表明:该起落架模型各项功能完善,能够正确反映飞机姿态响应过程,飞机起降过程感受与真实飞机基本一致。     

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。      

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSOLSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSOLSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。     

含硼富燃料推进剂燃烧机理研究

分析了AP包覆硼对含硼富燃料推进剂低压燃烧的影响。通过微热电偶测温和火焰单幅照相技术分别测试含硼富燃料推进剂燃烧波温度分布及燃烧火焰结构；根据气相温度变化的趋势，把该推进剂的气相区燃烧又分为三个子区，并给出了三个子区的厚度，分析了各区温度变化趋势不同的原因。用扫描电镜对熄火表面形貌进行观察，并通过能谱仪进行局部元素分析；该推进剂中断燃烧熄火纵向剖面的实验表明，该推进剂的燃烧表面存在“沉积层”；分析认为该“沉积层”由硼、积炭和少量的三氧化二硼组成，且基本惰性。燃面上“沉积层”的厚度与温度分布曲线中燃面上气相区的厚度基本一致，认为该推进剂的气相反应在燃面上的惰性“沉积层”中进行。