一种应用于半闭环低刚度TVC伺服系统的力矩反馈控制方法

针对新型火箭发动机喷管刚度低、伺服系统呈半闭环结构导致的伺服系统谐振和快速性之间难以调和的问题,以上面级电动伺服系统为研究对象,对机构参数与系统性能之间的关系进行了仿真研究,提出了一种新的谐振抑制控制方法,引入力矩反馈使伺服机构具有力矩控制能力。仿真结果表明,提出的力矩反馈控制方法具有比陷波算法更优的谐振抑制能力,运算量并未增加,且涉及的参数均可通过测试得到,调试难度有所降低。     

碳纤维添加碳泡沫的电磁屏蔽效能及力学性能研究

为了制备高效轻质兼备优异的电磁屏蔽性能及力学性能的复合材料,本研究以酚醛树脂为基体,碳纤维为填料,经高温碳化制得了碳纤维添加酚醛树脂基碳泡沫。探究了碳纤维含量对复合材料的结构、电磁屏蔽效能及力学性能的影响。结果表明,碳纤维可以有效改善碳泡沫的泡孔结构,当碳纤维含量为3wt%时,泡沫基体的泡孔达到小且均匀的状态,平均泡孔直径为150μm,同时碳纤维可以有效提高碳泡沫的电磁屏蔽效能,当碳纤维含量为3wt%时,复合材料的压缩强度和弯曲强度分别达到了4.41和3.85 MPa,比纯碳泡沫分别提高了60.3%和71.8%。当碳纤维含量为5wt%时,碳泡沫对频率为8~12 GHz的电磁波的平均屏蔽效能达到35 d B。     

阻燃聚氨酯硬泡阻燃剂的研究进展

文摘简要介绍了硬质聚氨酯泡沫的燃烧降解过程,并对其阻燃机理以及常用阻燃剂进行了全面概述。总结了近年来国内外有关聚氨酯泡沫阻燃剂的研究进展,重点介绍了添加型阻燃剂协同、添加型和反应型阻燃剂协同阻燃聚氨酯泡沫,并展望了聚氨酯泡沫阻燃剂的研究发展方向。     

新型液弹隔振器设计与仿真

针对直升机机身振动水平过大的问题,设计了一种带斜角橡胶件的新型主减液弹隔振器。通过动力学建模计算,分析了液弹隔振器传递特性,讨论了液弹隔振器设计参数对隔振效率的影响。对新型液弹隔振器性能进行了校核,结果表明该设计在各向减振效率高于60%的情况下仍具有高的静刚度,适用于直升机工程应用。     

基于H∞算法的飞机机翼结冰气动参数辨识

针对国内大型飞机结冰防护需求,开展针对大型结冰研究样机的H_∞算法参数辨识结冰探测研究。首先通过参数调节选取一组合适的H_∞算法参数,利用考虑测量噪声的结冰研究样机飞行仿真数据验证H_∞算法的辨识能力,由结果对比发现辨识算法能够跟踪飞机气动导数随结冰累积过程的变化趋势,辨识精度较高,其最大归一化平方根（RMS）误差仅为真值的11%;分析了H_∞算法对81种不同结冰累积过程的辨识能力,通过结果分析发现结冰累积时间较长且结冰速度较慢的情况辨识效果较差,结冰累积时间在100~300 s之间辨识精度较高;最后利用蒙特卡罗仿真分析了不同测量噪声大小对H_∞算法辨识精度和跟踪延时的影响,给出了3个纵向气动导数在随机误差影响下的辨识误差和跟踪延时的统计结果,发现在给定噪声标准差变化范围内,升力和俯仰力矩关于迎角的导数能够得到较为准确的辨识结果,二者的归一化平方根误差均值仅为各自真值的1.8%和4%,其预报延时均值最大仅为3 s和9.5 s。     

一种基于两级判别逻辑的小型化冲击区域监测系统

对复合材料结构的冲击事件进行机载在线监测具有迫切的应用需求。面向机载研制了一种基于两级判别逻辑的小型化冲击区域监测系统。首先,提出了一种基于两级判别逻辑的冲击区域定位算法,能够在大规模可编程逻辑门阵列(FPGA)中实现基于冲击数字序列的冲击事件在线记录,并提高了冲击区域定位的准确性。其次,研制了小型化冲击区域监测系统,采用无源滤波器和比较器,将压电传感器输出的冲击响应信号直接转换为冲击数字序列,采用FPGA替代数字电路并实现冲击监测,简化了常规冲击监测系统的电路,降低了系统的尺寸和功耗。系统具有体积小、重量轻、功耗低以及支持传感器数目多的特点。验证结果表明:该系统能够正确响应每次冲击事件并能准确定位冲击发生的区域。     

新型耐烧蚀涂层防隔热性能

介绍了一种新型发动机用外防热材料,该防热材料在短时间高热流的条件下,通过电弧风洞试验 考核,试样的背壁温度可降低至144℃,相较于无涂层试样,背温的降温幅度高于300℃。0. 5 mm 厚涂层与0. 8 mm 厚涂层相比,试样背温并无明显优势。且室温固化涂层比高温固化涂层试样背壁温度低30℃,均低于 234℃,均满足设计指标要求的背壁温度低于350℃的使用需求。     

民用飞机轮速传感器综述

民用飞机轮速传感器是飞机刹车系统的关键设备,用于刹车系统的防滑控制,防止刹车过程中机轮深度打滑和锁死.简要介绍了国外飞机轮速传感器随防滑刹车系统的发展历史,从工作原理和结构形式等方面阐述了变磁阻式、直流式、霍尔式和光电式四种类型的轮速传感器.目前主流民用飞机(包括A320、A330和波音737、波音747、波音777等...     

基于内嵌物理机理神经网络的热传导方程的正问题及逆问题求解

建立了一种基于内嵌物理机理神经网络(PINN)的热传导方程的正问题及逆问题求解方法.该方法利用自动微分技术将一维热传导方程嵌入到深度网络的损失函数中,通过以损失函数最小为目标来优化深度网络,求解一维热传导方程以及对方程中的未知导热系数进行辨识.随后,分析了基于PINN求解正问题的收敛精度以及参数辨识的鲁棒性,并得出以下结论:在给定网络结构的情况下,基于PINN求解一维热传导方程的收敛误差在样本点数较少时主要由采样误差主导,而当样本点数较多时,收敛误差由优化误差主导;由于损失函数中包含了方程相关的正则化项,以及采用了自动微分技术,因此,基于PINN的参数辨识方法噪声标签数据具有较强的鲁棒性.     

资源受限条件下的离港航班停机位分配优化模型

停机位作为机场的重要资源,优化停机位分配策略,实现更优的航班运行效率和旅客满意度已成为研究的重中之重。针对研究牵引车、管制员等资源受限条件下的停机位分配问题,首先以航空器延误时间最少、靠桥数最大为目标,并将靠桥数最大转化为不靠桥数最小,建立停机位分配优化模型,采用启发式算法进行求解;其次搭建场面仿真模型以验证算法的可靠性;最后通过北京大兴国际机场进行实例验证。结果表明：相较于机场实际运行情况,本文所建立的停机位分配优化模型使航空器延误降低25.5%、靠桥率提升8.8%,本文所提出的停机位分配策略可以在资源受限条件下实现场面延误和靠桥率的优化。