高分七号卫星结构尺寸稳定性设计与验证

尺寸稳定性是高分七号卫星(GF-7)结构设计的重要使命。针对GF 7结构尺寸稳定性设计需求,开展了影响因素分析,并针对分解指标给出了适用于航天器结构的尺寸稳定性设计和验证流程。首先,在整星结构构型设计的基础上,通过灵敏度分析确定了结构选材方案。随后,针对尺寸稳定性关键件一体化支架,提出了热控设计和结构设计方案。最终,通过舱段级热稳定性试验获得了结构平均热膨胀系数等结构稳定性关键参数,利用经试验结果修正后的有限元模型开展了卫星在轨热变形分析并验证了指标的可实现性。结果表明,GF-7结构设计满足载荷安装面指向变化亚角秒级的尺寸稳定性指标要求。     

面向弹道优化的高超声速再入飞行器模态稳定性分析

为研究高超声速再入飞行器沿弹道的自由扰动运动的稳定性,考虑大气密度随高度的变化和引力梯度,建立了高超声速无动力再入纵向动力学小扰动线性化方程,然后获得转移矩阵和特征方程,在此基础上进行沿弹道的纵向模态分析。利用二次曲线及基于类型函数和形状函数（CST）的方法提出升力式高超声速飞行器气动布局,并采用工程估算方法获得飞行器气动特性数据。针对最大射程、最小射程和跳跃弹道等典型再入弹道进行沿弹道的模态稳定性分析,得到高超声速再入弹道高度模态、沉浮模态和短周期模态稳定性沿弹道的变化特征。从稳定性的角度,对弹道优化提出建议：应避免所设计的弹道产生太大的跳跃,即使是牺牲一些射程上的性能,因为跳跃会使短周期模态和沉浮模态产生更多的不稳定特征根。     

基于本征正交分解的离心压气机多学科设计优化

为探索离心压气机多学科设计优化策略,进一步提高优化效率,建立了基于本征正交分解(POD)技术的离心压气机优化系统。首先选择样本数据生成快照矩阵,进行本征正交分解后,提取了占支配性的少数几个基函数,并以POD系数作为新的设计变量,构建了降阶的设计空间,从而大幅度减少了设计变量的个数。然后与离心压气机多学科优化流程相结合,建立了一种高效率的优化策略。为验证系统的可行性,以极大化等熵效率为目标,针对最大转速状态和巡航状态两个计算工况对压气机进行优化。结果表明:该优化策略在有效减少设计变量个数方面具有优势,从而使优化问题能够快速的收敛,优化后两个工况下的设计点等熵效率分别提高了3.5%和4%。     

多无人机协同覆盖路径规划

多无人机协同覆盖路径规划(CPP)由于其并行性和容错能力,对于提高无人机完成侦察、监视、搜索等任务的效率具有重要意义。提出了一种基于无人机任务性能评价和任务区域划分的多无人机协同CPP算法。定量分析了无人机执行覆盖任务的能力,根据无人机及携带成像传感器的性能给出了计算无人机任务性能指数的数学公式;提出了一种基于任务性能和子区域宽度的任务区域划分算法,使无人机的总转弯次数达到最少。仿真结果表明,所提出的CPP算法能够规划出全局最优的多无人机协同覆盖路径。     

基于自适应本征正交分解的涡轮级多学科设计优化

为了提高涡轮级多学科设计优化的优化效率,基于本征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)技术,并结合快照样本自适应更新方法,提出了一种综合的涡轮级多学科优化系统。首先,通过进行POD分析,仅保留占优势的基函数,并以POD系数作为新的设计变量,设计变量个数由60个缩减为5个,提高了优化效率。然后,基于自适应进化规则,优化过程中对快照样本进行不断的进化和修正,从而提高POD精度。最后将该方法与涡轮多学科优化流程相结合,建立了一种高效率、高精度的优化策略。某涡轮优化的结果表明:该优化策略适于设计变量较多的复杂优化问题,且具有良好的收敛性,优化后设计点等熵效率提高了3.5%。     

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...