飞机全动平尾颤振特性风洞试验

高机动飞机全动平尾颤振设计的重要手段就是颤振模型风洞试验。针对一个飞机的全动平尾,采用了单独平尾和中央固支的后机身-平尾组合体两种方案的低速颤振风洞试验,研究平尾的基本颤振耦合机理以及后机身垂尾气动力干扰的影响。然后采用半模跨声速颤振风洞试验研究马赫数对颤振特性的影响和机翼干扰对平尾颤振边界的影响。介绍了低、高速颤振模型的设计和风洞试验的结果,并综合形成了完整的平尾颤振特性规律,尤其在跨声速颤振风洞试验中,使用不同超重系数的颤振模型,研究了质量参数对颤振边界的影响规律。风洞试验结果显示,全动平尾颤振特性研究必须考虑后机身的弹性支持,并且需要使用不同的模型方案考虑机身、机翼和垂尾的气动力干扰,跨声速风洞模型需要考虑超重系数的影响。该研究获得了全动平尾颤振特性的一般规律,可作为相关飞行器设计的参考。     

三维中空夹芯复合材料拉伸性能的有限元分析

利用有限元软件Workbench,建立了三维中空夹芯复合材料结构模型,进行拉伸性能研究。利用该模型,探讨了材料在1 mm拉伸位移载荷作用下纤维、树脂和复合材料的应力、应变分布。结果表明:三维中空夹芯复合材料在拉伸载荷作用下,"X"形芯材交叉处应力最大,最容易发生拉伸破坏;上下面板应力最小,最不容易发生拉伸破坏;复合材料在承受拉伸载荷作用时,增强体纤维起主要承载作用,基体树脂起次要作用;当拉伸位移载荷达到1 mm时,材料的破坏模式主要为树脂破裂。     

机器学习方法在气动特性建模中的应用

气动数据建模是飞行性能仿真评估的基础。气动特性建模主要有机理建模方法和“黑箱”建模方法。本文对“黑箱”建模的三类机器学习方法——分类与回归树方法、浅层学习方法和深度学习方法,进行了算法说明与分析应用。将分类与回归树方法、浅层学习方法中的Kriging建模方法、RBF神经网络方法及SVM支持向量机方法分别应用于火箭气动特性建模、三角翼大迎角非定常气动特性建模、气动热试验数据融合,对这几类建模方法的优势和不足进行了比较分析。同时,将流动条件参数组成向量,再映射为图像,与翼型图像构成“合成图像”,建立了基于翼型几何图像、来流马赫数、迎角的翼型气动特性深度神经网络模型,得到了比较好的预测效果,拓展了气动特性深度学习建模方法的使用范围。     

基于核主成分分析的涡轮盘结构设计优化

为解决轮盘形状优化过程中变量多且高度非线性的问题,建立了基于核主成分分析(Ker?nelized Principal Component Analysis,KPCA)技术的航空发动机轮盘优化方法.利用控制点形式的非均匀有理B样条(NURBS)曲线构造涡轮盘截面形状,以控制点的坐标作为设计变量;利用实验设计(DOE)进行...     

改进多元宇宙算法在航空发动机不暖机模型修正中的应用

航空发动机不暖机会产生性能损失,此时原有发动机模型已经不能准确表达发动机性能,因此,需要利用模型修正技术对原有的发动机模型进行修正,以获得发动机不暖机情况下的数学模型.提出了一种改进多元宇宙优化算法(Multi-verse optimization,MVO),并将其应用于发动机不暖机模型的修正研究.在常规MVO算法基础...     

基于时频域转换及雨流法的电子设备随机振动概率疲劳损伤预测

针对电子设备随机振动疲劳损伤存在高度的不确定性问题,提出了一种基于频时域转换及雨流法的概率疲劳损伤预测方法,用于预测某航空电子设备在特定随机振动载荷条件下的疲劳损伤分布。通过采用“等效单元谱”近似计算,本文提出的方法能够在短时间内给出电子设备的损伤概率分布,且计算得到的疲劳寿命均值与试验结果吻合较好。因此在开展复杂功率谱密度（Power spectral density, PSD）载荷谱作用下的随机振动疲劳损伤计算时,具有计算效率高、工程适应性强等优势。     

吸气式高超声速飞行器机体/推进一体化设计技术研究进展及分类对比分析

为了探索吸气式高超声速飞行器机体/推进一体化设计技术新理念,按照高超声速飞机和SSTO/TSTO分类对其一体化设计技术主要研究进展进行了对比分析,结果表明:高超声速弹用一体化设计技术采用将进气道直接作为前体的方案较多;高超声速飞机一体化设计技术需重点兼顾宽速域整体气动性能;SSTO/TSTO一体化设计技术则由于火箭发动机的引入在一定程度上改善了其对一体化设计的具体需求;同时,近年来高超声速内/外流"弱干涉"和"无干涉"等新型一体化设计技术已逐渐成为一个重要发展方向。对背负式进气的内/外流"无干涉"一体化和常规腹部进气的前体预压缩内/外流"强干涉"一体化方案开展初步对比,研究表明"无干涉"一体化方案升阻比等气动性能更优,同时整体气动特性对飞行条件变化不敏感,具有更好的宽速域适应性,值得进行深入研究。     

基于粒子群算法的涡扇发动机气路性能修正

针对由于建模过程中条件简化及发动机零部件的差异性导致的发动机数学模型计算结果与整机性能实测数据偏差较大的问题,提出基于粒子群算法(PSO)的发动机模型修正方法,运用修正因子提高模型计算精度。将修正后发动机模型的计算结果与实测数据对比,结果表明:运用PSO算法对模型进行的修正能够显著提高模型的精度,修正前模型计算值与实测值的最大误差达4.85%,修正后最大误差只有0.97%,修正效果良好,且涡轮等后端部件比压气机等前端部件精度提高更为明显。     

芳纶短纤和浆粕增强聚氨酯泡沫的结构和性能研究

采用芳纶短纤(AF)和芳纶浆粕(AP)对聚氨酯泡沫进行增强,制备了两种增强聚氨酯泡沫,考察了其的泡孔结构、压缩强度以及热稳定性能。结果表明:随着芳纶纤维和浆粕填充量增加,聚氨酯泡沫的密度和压缩强度呈先增加后减小的变化趋势;当AF和AP的填充量为6wt%时,聚氨酯泡沫底部的压缩强度最大,分别为0.394和0.353 MPa,此时发泡过程中黏弹性增加,表面张力减小导致泡孔孔径明显变小且均匀性提高,纤维分布在泡棱上通过与树脂形成良好的结合起到增强效果;AF和AP的加入有助于提高聚氨酯泡沫的热稳定性,AF增强聚氨酯泡沫具有更好的热稳定性。     

基于Hilbert变换和跟踪滤波的正弦扫描数据处理方法研究

提出一种针对正弦扫描时间历程数据频谱后处理方法,此方法对控制仪驱动信号进行Hilbert变换获取时间-频率曲线,利用驱动信号与响应信号频率同步的特性,对响应信号进行跟踪滤波获取时间-响应幅值曲线,并最终获得响应信号的频谱。此方法不依赖振动控制仪和带有COLA通道的数据采集系统,并可有效避免正弦约减法等方法带来的泄露和精度不高等问题。