基于神经网络规则提取的航空发动机磨损故障诊断知识获取

针对神经网络智能诊断与专家系统中知识难于理解和诊断解释能力差等问题,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络规则提取方法,介绍了方法流程及关键算法.并用UCI(加利福尼亚大学埃尔文分校)机器学习数据对方法进行了分析和验证.最后,将方法应用于实际航空发动机磨损故障诊断中,采集了某型航空发动机实测油样光谱数据237个样本,利用神经网络规则提取方法提取了发动机磨损故障诊断知识规则,并对其进行了解释,结果表明了方法的正确有效性.      

电阻加热器在超声速燃烧研究中的应用

建立了采用连续式电阻加热器的超声速燃烧室直连式试验平台,介绍了该试验平台的调试结果,可以满足飞行马赫数约3.0～4.5时进行超声速燃烧的试验要求.自行设计了采用凹槽火焰稳定器的超声速燃烧室试验模型,在超声速燃烧室直连式试验平台上,进行了来流总温约1 000 K,马赫数约2.0条件下氢气燃料的燃烧试验,研究了氢气与来流空气的当量油气比对超声速燃烧室内燃烧情况的影响.并在此基础上开展了氢气引燃煤油的点火试验研究,研究了氢气和煤油的喷射位置、喷孔直径等对煤油点火性能的影响.      

扩张状态观测器在无人机纵向飞行控制中的应用

针对在设计无人机控制律时存在未建模动态和不确定扰动的特点,将未建模动态和不确定扰动视为综合扰动,引入扩张状态观测器对综合扰动项进行估计并补偿,设计出不依赖对象模型的改进PID控制器.仿真结果表明,该控制器在控制量品质、动态性能、稳态精度等方面都优于常规PID控制器.     

四旋翼飞行器建模、控制与仿真

四旋翼飞行器在平面结构上具有4个平均分布且呈十字对称的推进器。建立了机体坐标系和惯性坐标系,根据飞行器的动力学特性建立该飞行器的数学模型;利用滑模控制的方法对所建立的模型进行研究;在满足李雅普诺夫稳定条件下,利用反演控制方法推导出控制滑模面,并建立滑模控制律;最后,在给定参数值的情况下,通过所建立的控制律对该飞行器的滑模控制进行了仿真。     

GL Studio在直升机仪表面板仿真中的应用

分析了采用GL Studio软件进行仪表仿真的关键技术。结合VC＋＋6．0混合编程,实现了某型直升机仪表面板的仿真。按照GL Studio的软件开发步骤,详细介绍了仪表面板建模和仿真的过程,仪表的属性设置方法以及编码实现仪表功能的具体过程,并给出了相关仿真结果。实践证明,GL Studio建模形象逼真,是一种简捷高效的仪表仿真软件,将其应用于直升机仪表面板仿真中,取得了很好的效果。     

金属罐绿色设计初探

结合并行化、绿色化设计思想,针对金属罐的形状和尺寸的最优设计,从面向资源的设计即使所用材料最省的角度分别建立了优化模型Ⅰ与Ⅱ,然后再从多方面考虑,提出了关于金属罐形状和尺寸的优化设计方案.同时综合考虑到材料节省、外形美观、拿放方便,饮用舒适等因素,设计出一种新的易拉罐形状,并给出了设计参数和参数的计算方法.     

CFD和MDO技术在乘波飞行器设计中的应用综述

乘波飞行器由于其具有高升阻比特性而成为国内外高超声速飞行器研究的热点。介绍了乘波飞行器的研究进展,在此基础上阐述了乘波飞行器设计对先进设计技术的需求。重点讨论了计算流体力学（CFD）技术和多学科设计优化（MDO）理论与方法在乘波飞行器设计中的应用现状。提出了今后应重点对高超声速飞行条件下乘波飞行器的动态气动特性进行全面的数值模拟研究．大力开展包含可靠性和经济性分析的乘波飞行器多目标多学科设计优化研究。随着MDO方法在乘波飞行器设计中的深入应用,CFD必将发挥更大的作用,共同促进乘波飞行器的快速发展。     

超临界机组末级叶片典型截面的叶型设计

针对超临界机组末级长叶片的设计特点,采用遗传算法和人工神经网络,提出对长叶片典型截面叶型进行分区优化设计思想,并对原型与改型进行了多工况点的数值计算,结果表明,将叶型吸力侧后半段由直线型改为内凹型,能够显著降低超声速叶型在超声速工况范围内的叶型损失。对叶型前缘以及压力侧的局部优化设计能够改善超声速叶型在临界马赫数工况下的气动性能。优化设计最大程度地减小了样本空间,提高了优化效率。     

聚焦纹影显示技术在激波风洞的初步应用

为了在激波风洞试验中满足流场的密度场定量测量、三维流场显示和大视场观测,发展了聚焦纹影显示技术.该技术具有对流场区域进行聚焦显示的特点,获得的流场信息主要反映某个测试区域的特性.笔者对该技术的原理、系统组成、调试情况以及风洞试验结果进行了介绍.调试和试验结果表明:(1)该系统灵敏度高,获得的照片清晰,使用激光光源时不受衍射和干涉噪声的干扰;(2)该系统可以获得急剧聚焦深度小于5mm、测试视场(100mm的聚焦纹影图像,通过改变成像平面位置可以获得不同区域的聚焦纹影图像;(3)静态和动态聚焦纹影图像灰度变化数据将为某聚焦区域密度定量值计算奠定基础.     

基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视

设计了基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视系统,它包含数据有效性检查和发动机健康评估.系统利用BP(back propagation)神经网络对发动机进行数据有效性检查,根据发动机的状态确定测量参数的有效边界以检测发动机的测量参数是否超限;利用模糊逻辑对发动机健康状况进行实时的评估,监控发动机因性能蜕化引起的异常.通过对某型涡扇发动机仿真,验证了基于神经网络和模糊逻辑的状态监视系统的有效性.