空中受油装置降噪研究

为解决某型飞机加装固定式受油装置后引起的座舱噪声过大问题,通过空测摸清了飞行中噪声的变化规律,借助风洞试验等手段研究确定了噪声产生的机理,在此基础上提出了降噪改进措施,对受油管进行了修形改进设计.经试飞验证表明改进方案是成功的.      

新型高空探测系统

研发了一种新型全自动高空探测系统,其利用GPS定位,宽波瓣天线捕捉和低噪声接收的方法替代雷达或无线电经纬仪对高空探测仪进行跟踪定位和获取信息,具有不受低仰角的限制,目标不易丢失,性能价格比高等特点,成功将GPS应用于1680 MHz遥测数据传输体制.利用该系统进行了空中大气电场的探测实验,获得了满意的探测结果.由于系统轻便、操作简单、成本较低以及良好的机动性和可靠性,在近地空间环境探测和高空大气科学探测试验及常规的气象探测中有广阔的应用前景.     

飞行环境模拟系统多容腔流-固传热建模

为了提升高空台飞行环境模拟系统(FESS)数值仿真平台的置信度,提出了一种多容腔流-固传热的建模方法,该方法考虑了混合器气流掺混、流-固传热、管道压力损失等因素的影响;建立了包括调节阀流量特性、液压伺服系统、混合器、混合器出口导流栅流量特性、整流子系统、管道容腔模型在内的部件模型库,并基于该模型库构建了仿真平台。为了验证本文建模方法的有效性,采用两次掺混试验数据对仿真模型进行对比验证表明,仿真结果与试验测量结果动态变化趋势基本一致,且温度、压力的最大误差分别不大于2.5K、2kPa;为了分析FESS控制系统的能力,假定了一次典型的发动机试验条件来进行仿真分析,仿真结果表明,FESS控制系统具备进行发动机平飞加速和等马赫数爬升试验的能力。     

高速转子系统支承结构及力学特性设计方法

针对航空发动机高速转子系统支承结构及力学特性设计问题,开展支承结构约束特性（支点位置和支承刚度）对转子系统刚度及转子动力学特性的影响分析,建立转子支承结构约束特性与转子力学特性关联力学模型。通过对转子系统支承结构特征参数与刚度特性、振动特性等力学特性的关联性分析,定量描述了转子支承约束特征及轮盘惯性载荷对转子系统动力学特性的影响规律,在此基础上,提出了基于转子变形控制的支承约束特性与转子力学特性一体化设计方法。仿真计算结果表明:对于高速转子系统可以通过对支点位置及支承约束刚度的设计,调整转子弯曲变形和临界转速的分布特征,使其在通过或靠近弯曲振型临界转速的高转速工作状态下,具有足够的安全裕度。这种通过结构特征参数的变化,优化转子系统力学特性的方法,对航空发动机总体结构布局及动力学设计具有重要的工程参考价值。      

晶格阵列结构与主流高超声速气膜冷却交互作用的数值研究

着眼于充分利用晶格阵列结构良好的传热强化特性改进高超声速飞行器内部主动冷却结构设计,探讨晶格阵列、Pin-fin阵列与主流高超声速气膜冷却相结合的热防护性能,并采用三维数值计算方法分析了Kagome、BCC晶格阵列结构以及Pin-fin阵列结构与高超声速气膜冷却的交互作用机制.研究表明,晶格阵列的扰流作用使冷却流体的肾...     

设备总体工作中的软件质量控制

设备软件的质量控制工作是设备总体工作不可缺少的一部分,它直接影响产品的使用质量和维护成本。本文从软件工程化管理角度出发,结合设备总体工作实践和软件测试工作实践,提出了在设备软件研制的不同阶段应该特别关注的质量要素,对设备总体工作人员具有一定的帮助。     

下一代航空燃料——氢

<正>随着近年来各种极端天气出现,如何应对全球气候挑战已成为人类共识。在这个背景下,世界各国都在寻求可持续的能源解决方案。对于航空工业来说,这意味着需要寻找替代传统化石燃料的新能源。氢燃料,以其零排放和高能量密度的优势,已经成为备受关注的选择项。     

CANaerospace协议实时性分析与研究

为了满足航空领域对实时性的要求,作为CAN总线(Controller Area Network)的应用层扩展协议,CANaerospace协议在保留CAN总线已有物理层和数据链路层的基础上,应引入时间触发调度机制,并增加对系统冗余设计的支持。本文通过分析计算认为,CANaerospace协议具有带宽利用率较高、最大传输延迟可确定等性能特点。同时,经过与MIL-STD-1553B总线性能的分析比较后得知,CANaerospace协议可以在某些实时性应用场合替代1553B协议。     

无压渗透法制备铝基复合材料的研究现状

介绍了当今国内外利用无压渗透法制备铝基复合材料的研究现状及工艺原理，详细归纳总结了通过此种方法制备的几种典型铝基复合材料的性能、应用与具体工艺过程，并对利用无压渗透法制备铝基复合材料的研究发展方向作了探讨性总结。     

基于BP神经网络的航班需求预测模型

航班需求预测是航空公司收益管理的关键技术。BP神经网络用大量的历史数据进行学习,能够记忆复杂的历史订座规律和销售趋势,提出了一种基于BP神经网络的航班需求预测模型。通过对历史数据进行主成分分析获得该模型,用一元回归法和相关系数法对训练质量进行评估,对模型作了置信区间分析。将该模型与增量法、回归法进行了对比,具有在线预测速度快、预测精度相对较高等优点。