直升机中减飞溅润滑流场分析与优化方法

为探究某型直升机中间减速器飞溅润滑油-气两相流分布与参数优化方法,首先基于计算流体力学（CFD）思想建立了中减飞溅润滑数值计算模型;采用多相流（VOF）及动网格等模型计算获得了机匣内部的油液分布与导油管的润滑油流量;分析了浸油深度和输入转速对齿面与轴承（通过导油管的润滑油流量体现）润滑效果的影响规律。然后在直升机中减传动试验台上开展试验,验证仿真的可行性。结果显示：建议的中减浸油深度为17~26 mm、输入转速为4 000~6 000 r/min;试验测得4个导油管的润滑油流量趋势与CFD仿真计算结果一致,且有一个导油管收集不到润滑油,说明该导油管的结构不合理。     

基于ReliefF-LMBP算法的涡轴发动机气路故障模式识别—两机专刊

针对涡轴发动机气路故障模式识别精度不高的问题,提出了一种基于ReliefF-LMBP故障特征提取的发动机故障模式识别方法。应用ReliefF算法对发动机传感器参数赋予权值,对传感器参数特征权重值进行迭代更新和排序,聚集好的特征样本,离散异类样本。根据筛选出的特征子集,利用LMBP神经网络算法进行发动机故障模式识别。以涡轴发动机为对象进行气路故障诊断验证,结果表明所提方法能提取特征传感器参数并实现有效的故障模式识别。     

高低压转子弹性支承振动应力信号的LMD切片谱分析与时频分布

针对传统的频谱分析方法不能很好地辨识航空发动机转子振动特征频率的问题,采用局部均值分解（Local Mean Decompo? sition, LMD）,结合切片谱的频谱分析方法,对航空发动机转子振动信号进行自适应模态分解与峰值频率辨识;对转子振动信号进行时 频分析,得到其时频分布。将该方法应用于某航空发动机高、低压转子的弹性支承振动应力信号分析中。结果表明：相比于发动机振 动正常状态,在发动机振动异常状态下,高、低压转子弹性支承振动应力信号的LMD切片谱中除了存在高、低压转子的基频和倍频成 分,还存在高、低压转子间的调制频率,且在异常状态下F分量的时变特征更加明显。采用LMD切片谱分析方法获取了发动机振动正 常状态和异常状态下的振动频谱特征和时频分布,可为航空发动机转子振动特征提取与状态判别提供参考。     

双定子混合励磁磁通切换电机及其电磁性能分析

提出了一种带有导磁桥的双定子混合励磁磁通切换(DSHEFS)电机。通过建立混合励磁电机数学模型,分析了混合励磁电机的优势所在;并通过建立等效磁路模型,总结了具有或不具有导磁桥的两种DSHEFS电机特性。基于二维有限元分析,对DSHEFS的电磁性能进行了评估,结果表明,其不仅具有优异的磁场调节能力,而且还具有更高的输出转矩。     

一种基于无线信号辅助的室内无死角定位算法

针对传统惯性导航系统定位误差随时间积累的问题,提出了一种基于无线信号辅助定位的室内无死角定位算法。该算法首先利用加速度计、陀螺仪、磁力计和气压计等传感器数据实现三维定位,然后利用无线信号对惯导定位中的位置偏差进行实时校正,再通过航向最优估计算法对航向误差进行修正,在位置和航向上增强惯导系统的实用性。利用实验室自主研发的微惯性测量单元固定在腰部脊椎位置进行实验验证,结果显示基于无线信号辅助的室内无死角定位算法精度达到1%以内,与纯惯导技术相比,能够提供更持久和准确的三维位置信息。     

基于异构特征信息匹配的车辆自主定位方法研究

针对车辆在GNSS拒止条件下的定位需求,提出了一种基于多源异构特征信息联合匹配的自主定位方法,并从数据库建立和匹配方法2个方面分别进行了分析研究。提出了基于众包数据的特征信息库建立方法,通过地磁、WLAN、蓝牙、蜂窝网等信息对众包数据进行分段与聚类,利用提出的DBSCAN算法进行地图重构;此外,还提出了基于HMM模型的异构特征联合匹配定位方法,可将多种传感器提供的观测量以特征方式进行联合匹配。试验结果表明,该方法可以很好地解决GNSS拒止条件下的车辆自主定位问题。     

基于自适应修正曼哈顿距离的室内定位方法

在室内WiFi环境下,针对常见指纹匹配算法所忽略的信号波动问题,提出了一种基于自适应修正曼哈顿距离和AP选择的指纹匹配算法,并结合加权K近邻方法实现定位。首先采用AP选择算法获取部分受干扰程度小和出现频率高的AP,在指纹匹配时仅使用该部分AP的接收信号强度进行计算;在分析WiFi信号传播衰减公式和信号波动的基础上,提出了将自适应修正曼哈顿距离作为指纹匹配的度量距离,使用该距离旨在平滑信号波动对指纹相似度计算的影响;最后采用加权K近邻方法估计测试点的坐标。实验结果表明,在加权K近邻方法的框架下,基于自适应修正曼哈顿距离的定位算法在定位精度上优于基于欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离和Sorensen距离的定位算法。     

改进的Sage-Husa自适应滤波算法在MEMS航姿参考系统中的应用

针对经典Kalman滤波和扩展Kalman滤波融合算法存在的计算量大、精度低、实时性差的缺点,引入了改进的Sage-Husa自适应扩展Kalman滤波算法。该算法对经典扩展Kalman滤波算法进行了自适应改进,并在此基础上利用加权渐消记忆法获取了遗忘因子,并通过预测残差得出了最优解。同时,用调整有偏增益估计的措施来保证系统噪声预测方差矩阵与噪声预测方差矩阵的对称性和正定性,对滤波器发散进行了有效的抑制,减少了算法的计算量。实验结果表明,该算法有效改善了可靠性、精确性及自适应能力。     

水分解微推力器脉冲燃烧过程实验研究

水分解推进系统是一种特别适用于微小卫星应用需求的技术方案,其性能与推力器燃烧过程和工作时序的匹配密切相关。为了优化设计、提高性能,使用快速响应的压力传感器对水分解推力器燃烧室内的定容预混燃烧过程进行了测量。典型信号显示,典型燃烧过程包括缓燃、爆燃及爆燃波反射、未烧完气体缓燃、燃气冷却及吸附等五个阶段。在氢氧混合气体的初始压力从30k Pa逐渐升高到90k Pa时,爆燃导致的压力最大值出现的时间从355μs缩短到172.5μs,爆燃强度逐渐增大,缓燃完成的时间基本不变,缓燃导致的最大压力逐渐增大,但是明显低于绝热定容燃烧,燃烧过程受散热和表面吸附的影响显著。燃烧和冷却的特征时间均为毫秒量级,推力器的排气时间精度应优于亚毫秒量级,以保证工作时序与燃烧及冷却吸附过程相匹配。     

4D打印技术的研究进展

4D打印是实现对智能材料的增材制造技术。本文基于复合材料、形状记忆聚合物、形状记忆合金等材料简要综述了4D打印智能材料的研究进展。目前复合材料的4D打印向着多材料精确复合、响应速度快、成形材料功能化等方向发展;4D打印形状记忆聚合物则朝着形态可控、实现特定动作等方向发展;4D打印形状记忆合金,目前向着相转变行为精确调控、变形可控等方向发展。由于目前4D打印形状记忆合金存在诸多未解决的问题,本文提出了获得近全致密4D打印形状记忆合金需考虑的因素;成形孔隙对其综合性能的影响;组织性能调控;变形控制;性能指标调节的冗余度问题;需要突破的科学问题等相关思考。总体而言,随着新型原材料、成形方法、控制软件和机器精度的不断发展,4D打印技术发展迅速,正逐步走向智能化、精确化和高效化。