翼型纵向俯仰非定常气动力研究

飞行器飞行时受到的非定常气动力是飞行器设计以及机动飞行中须考虑的一个重要因素。采用CFD方法数值模拟了NACA0012翼型在马赫数从0.2~5.0范围变化时做强迫振荡的非定常流场。通过积分法计算了在不同马赫数时翼型的俯仰动导数。计算结果表明,迟滞效应随马赫数的增大先增大后减小,在跨声速区域迟滞效应达到最大;迟滞环的绕向在跨声速区域为顺时针方向;迟滞环顺时针绕向时,动导数大于零,模型动不稳定,逆时针绕向时,动导数小于零,模型动稳定;旋转角速度越大,翼型表面非定常气动效应越明显。     

模糊聚类方法在PIO探测中的应用

用于驾驶员诱发振荡(PIO)探测的特征参数可以有效地反映出PIO时飞机在频域和时域的特征,利用模糊逻辑方法对特征参数进行辨识可以有效地识别出是否发生了PIO.模糊逻辑方法中的隶属函数直接反映了特征参数的特点,其设计决定了是否能有效地对PIO进行识别.为了设计有效的隶属函数,根据特征数据的特点采用球壳型模糊聚类算法对数据...     

Zn含量对Mg-10Gd-4.8Y-0.6Zr合金组织和力学性能的影响

采用显微硬度和力学性能测试及金相显微镜、扫描电镜、透射电镜、X射线衍射等分析手段,研究了Zn含量对Mg-10Gd-4.8Y-0.6Zr合金挤压以及时效处理后合金组织和力学性能的影响。结果表明,在Mg-10Gd-4.8Y-0.6Zr合金中添加Zn元素,有利于细化合金晶粒,提高挤压态的强度。未添加Zn的合金T5态晶粒尺寸约为25μm,添加1%(质量分数,下同)Zn后,晶粒尺寸约为15μm,Zn含量为3%时,晶粒尺寸约为10μm。当Zn含量为1%时,合金挤压态和时效态的抗拉强度分别为337MPa,397MPa,屈服强度分别为128MPa,148MPa,伸长率分别为10.0%,5.0%,具有较好的综合性能。     

三维针刺C/SiC复合材料与30CrSiMoVA对偶的摩擦磨损性能与机理

通过MM-1000Ⅱ摩擦试验机,研究了三维针刺C/SiC复合材料与30CrSiMoVA对偶的摩擦磨损性能,并结合SEM,XRD,EDS、热力学计算以及刹车过程温度场有限元模拟,分析了刹车过程中的摩擦磨损机理和物相转变.结果表明:随着初始刹车速率的增加,三维针刺C/SiC复合材料与30CrSiMoVA对偶刹车的平均摩擦系...     

新型快速预混合预蒸发喷嘴的结构和性能

设计了一种新型快速预混合预蒸发模型喷嘴。数值研究了喷嘴的不同内部结构设计对掺混效率、液滴平均蒸发时间、传热传质和总压损失等性能的影响规律。内设环肋和凹槽都有强化喷嘴内的油／气混合和传热传质作用;只增加环肋和凹槽个数不能继续改善喷嘴性能反而增加总压损失;环肋／凹槽组合结构的性能相对较好。这为实现燃烧室的HiTAC预混燃烧方式提供了依据。     

尖化前缘高导热材料防热分析

针对飞行器高超声速飞行时严重的气动加热环境,提出疏导式热防护结构( TPS),为飞行器前缘提供热防护.采用有限元法和有限体积法,分别对在特定工况下飞行的尖化前缘固体域和流体域进行计算,验证了前缘内嵌高导热材料的防热效果,其中来流马赫数为6.5时,头部壁面最高温度下降了13.6％,尾部最低温度升高了16.7％,实现了热流...     

折叠翼飞行器发射段鲁棒非线性控制系统设计

为解决折叠翼飞行器在发射段各项特性变化较大、对飞行控制律鲁棒性要求较高的问题,设计了一种以块控反步法为基础的自适应鲁棒非线性控制器.在发射段动态模型基础上,该控制器采用径向基函数( RBF)神经网络自适应逼近飞行器特性变化时的系统未知不确定性和干扰,通过在虚拟控制律中引入动态面控制技术避免多重微分运算,克服了传统反步法...     

一类公务机客舱布置的多目标优化

针对双发涡扇公务机在总体设计阶段的客舱布置,建立了基于经济性与舒适性的优化模型并计算了一个案例。运用回归分析对大量该类飞机的历史数据进行了统计分析,得到了若干客舱几何参数与飞机总体参数及经济性、舒适性指标的数学关系式,并提出了两类指标的数学模型并进行了无量纲化。最后通过线性加权法求解了基于经济性与舒适性的多目标优化问题...     

整体成型复合材料模型机翼设计、制造与验证

根据给定的外形设计了四种不同结构形式的复合材料模型机翼,通过对所采用树脂基体的化学流变特性的研究,确定其最佳固化工艺条件.采用整体成型技术制备了四种全复合材料模型机翼,并进行了三点弯曲试验.结果表明,工字梁结构形式的模型机翼具有最高的载荷重量比,其次为C型梁机翼,而蒙皮-夹芯机翼的载荷重量比最小.其中,蒙皮-夹芯模型机翼在测试中表现为加载点上蒙皮压缩破坏;蒙皮-加筋机翼则表现为支点处的剪切破坏;梁式结构机翼均表现为支点与加载点中间的前缘剪切破坏.采用有限元分析模型机翼的强度与破坏过程,其结果与试验结果吻合良好.     

基于小波分析与支持向量机的时间序列预测

时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于＂原始时间序列是无噪的＂这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。