高超声速飞行器气动力/热参数辨识研究综述

飞行器气动力和气动热参数辨识是高超声速飞行器设计的关键技术之一。笔者对高超声速飞行器的气动力和气动热参数辨识技术进行了综述。介绍了飞行器气动力、气动热参数辨识的基本原理与主要方法,气动力、气动热参数辨识技术在高超声速飞行器研发中的应用情况与发展趋势。同时也简要介绍了中国空气动力研究与发展中心（CARDC）在气动力和气动热参数辨识研究方面的研究概况。     

表面热流辨识技术在边界层转捩位置测量中的应用初步研究

目前工程飞行试验中主要采用近壁热电偶测温法来确定飞行器表面流动的边界层转捩位置,由于测点离表面较近,对温度传感器量程和结构强度有较高要求。为此,提出了基于表面热流辨识技术确定转捩位置的基本思想和处理方法,测点可以距离表面相对较远。但是,当测点越远离受热面,辨识问题的不适定性会越强,因此需要采用仿真辨识方法来对传感器安装位置进行合理选取。在给出二维传热模型表面热流辨识算法的基础上,对两个算例进行了仿真辨识分析。结果表明：基于表面热流辨识技术确定转捩位置是可行的,能给出较为准确的转捩区域判断。     

二维弹性扑翼沉浮运动流动特性的数值研究

采用非定常势流板块法和Euler-Bernoul1i梁振动微分方程,对后缘带弹性薄板的翼型在作沉浮运动时翼型绕流和薄板弹性振动之间的流-固耦合过程进行数值模拟,并计算流动特性、非定常气动载荷,尤其是沉浮运动的推力效应.用有限差分法求解薄板的弹性变形运动,气动弹性分析采用弱耦合迭代方式.通过对翼型非定常气动力(升力和推力)、推进效率、尾迹脱落涡计算结果的分析发现,通过调整弹性薄板的刚度,可以使得翼型产生最佳的非定常推力.     

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。     

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。     

基于模糊补偿神经网络辨识器的发动机转速控制系统

提出了一种带模糊补偿的神经网络辨识器,并应用在某型涡扇发动机转速控制系统中。一个动态神经网络用于被控装置的在线辨识,然后根据被控装置的输出和参考模型的响应迭代出控制信号,具有4条简单规则的模糊逻辑块用于提高整个系统的闭环特性。试验结果显示,对比传统的机械-液压式控制器和模拟式电子控制器,提出的控制策略具有更好的瞬变特性及抗干扰特性,同时提高了系统的过渡过程品质,保证了航空发动机对高性能指标和高控制精度的要求。      

智能微尘技术的发展及应用

智能微尘是一种关于微型无线传感器的新兴技术.本文着重介绍了智能微尘技术的应用情况,并对目前存在的问题和发展趋势做了简要的叙述.     

轧制变形对TiNiFe形状记忆合金组织结构及力学性能的影响

对不同变形量轧制和不同温度热处理的Ti₅₀Ni₄₇Fe₃合金的组织结构、力学性能进行了研究。X射线衍射结果表明,随着轧制变形量的增加,Ti₅₀Ni₄₇Fe₃合金在轧制方向上出现了择优取向;Ti₅₀Ni₄₇Fe₃合金的晶粒尺寸随着轧制变形量的增加而减小,随着热处理温度的升高而增大;Ti₅₀Ni₄₇Fe₃合金的抗拉强度和屈服强度随着轧制变形量的增加而增大,随热处理温度的升高而降低。     

非稳态表面热流反演算法研究

表面热流的反演是一类典型的热传导逆问题。在采用有限体积法数值求解三维非稳态热传导问题的基础上,将该热传导逆问题转化为优化问题,建立了顺序函数法和共轭梯度法这两类反演算法。采用这两类算法对一个典型算例的计算结果表明:建立的两类反演算法都是有效的,具有较好的抗噪性能。顺序函数法的优势在于算法的推导和实现较为简便,但算法中存在人为确定的参数r,该参数的选取对反演结果有较大影响。共轭梯度法的算法中没有自由参数,但算法的推导和实现都较为复杂,其反演结果的精度和顺序函数法的反演结果精度基本相当。     

流场特性预测的两类高效方法

在多因素多水平试验设计方法建立数据库的基础上,提出了预测流场特性的两类高效方法:一类是响应面方法;一类是小波神经网络方法.典型算例表明,两类方法都可以高效率的获取流场特性参数,而且在预测的精度与计算的效率上,小波神经网络方法较响应面方法更具有优势.