燃气流过有机玻璃圆管内的数值模拟

为了掌握燃气流过有机玻璃圆管的降温情况,以设计出可以实现所要求的燃气出口温度的控温装置,通过建立管内壁热降解瞬态热传导数学模型,得到移动气固交接边界计算网格的速率时间形。基于STAR-CD软件,通过编写用户子程序模拟出管中流体平均体积温度与管内壁面温度之差沿轴向的时间形。在气流与固壁之间的热流量沿轴向一致的条件下,通过加入降解退移速率的第三类热边界条件方程,求解出不同时间管内壁面轮廓沿轴向变化情况,模拟值与试验结果基本吻合。     

基于最小成本的巡航马赫数计算分析

巡航速度是飞机重要的性能参数之一,波音等飞机制造公司的性能软件可以计算基于最小成本的巡航马赫数,但考虑的影响因素不全面。给出了最小成本巡航马赫数计算的通用方法,编制了FORTRAIN语言程序进行计算,分析了成本指数、风速、温度、质量等对经济巡航马赫数的影响。为制作最小成本飞行计划,降低航空公司飞行成本,提供了可靠的计算方法和分析依据。     

基于遗传规划和线性鉴别分析的故障特征提取模型及其应用

1引言航空发动机故障诊断需要从原始监测数据中获取合理的特征参数,如果依靠专家经验手工从众多的监测参数中选取特征参数,将是十分烦琐和低效的。因此,构造优质的特征参数是提高故障诊断效率及其准确性的关键。许多机器学习方法被应用到特征参数的自动选取中,例如神经网络[1],     

基于免疫聚类分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用

以提高航空发动机故障诊断的快速性和准确性为目的，基于人工免疫理论中的克隆选择算法，结合聚类分析方法，提出了基于免疫聚类分析的故障特征提取方法。该方法通过删除对分类无关的特征以及压缩类间相关特征，得到最有利于分类的子特征集，提高了分类器的分类性能。并且该算法具有本质上的并行性、计算效率高和聚类能力强等优点。多类支持向量机的分类实验表明，经过基于免疫聚类分析提取的特征对发动机的故障具有更好的识别能力，为发动机的状态监测与故障诊断提供了依据。     

精益管理是低成本航空运营成功的关键——美国西南航空公司运营管理案例分析

随着中国航空市场的逐步开放，国内航空公司之间的竞争将不可避免，通过对低成本航空公司的鼻祖——美国西南航空公司运营管理模式进行研究，认为其成功的核心因素是对精益思想的灵活运用。国内航空公司应坚持以人为本、以安全为前提、以效益为中心，在运营模式和内部管理上不断创新，充分利用高科技，提高营运效率，降低运营成本，消除一切浪费，保证服务质量，努力推出符合市场需求的航空产品，在为旅客提供便捷、创新服务的同时获得高的利润率.     

利用试验数据的产品可靠性综合验证方案确定方法

常用抽样检验的方法进行产品可靠性验证,根据这一方法所确定的验证试验方案,在一定的风险下所需样本量较大,有时在工程上是不可接受的。针对这一问题,提出利用产品研制期间的试验数据,重新确定抽样方案,从而减少验证试验所需样本量或降低风险。由于这种方法充分利用了产品研制期间的试验信息,因此在保证有较好的验证效果的条件下,与传统的验证方案相比,可以减少试验样本量,降低风险。     

军用航空有机玻璃热分析动力学研究

对某型号军用飞机上航空有机玻璃用热重-差热(TG-DTA)分析仪进行了热分析动力学研究,实验在不同的氧气浓度(5%,10%,15%,21%)和升温速率(15℃/min,30℃/min)条件下进行,用改良的Coats-Redfern法计算出了动力学参数,用Doyle法计算理论失重值。研究发现表观活化能和频率因子都随氧浓度的下降而增加,在升温度速率分别为15℃/min和30℃/min条件下当氧浓度变化时表观活化能分别为100~108kJ/mol和87~92kJ/mol,而频率因子分别为(7~35)10⁶/s和(0.4~1)10⁶/s。计算结果很好的吻合了实验结果。     

火焰筒掺混孔边裂纹萌生和扩展机理研究

利用有限元法，结合瞬态传热过程研究了火焰筒掺混孔内孔边裂纹形成和扩展机理，应用应变疲劳理论和裂纹扩展分析方法对裂纹萌生时间和扩展能力进行分析。由于火焰筒在热循环载荷作用下各处升温速度不一致．引起结构上的相互约束，使掺混孔边产生循环塑性变形导致疲劳裂纹萌生；裂纹萌生后会继续扩展，但这种扩展能力有限；孔边冷却区域大小会对裂纹扩展能力产生较大影响。     

N2O单组元推进器预热过程的建模

为了解决N2O单组元推进器存在的预热能量消耗过大，启动时间过长的问题．在实验基础上建立了推进器预热过程的数学模型。模型的计算结果表明，推进器外壳吸收的热量和通过外壳表面散失的热量各占预热总能量的66％和31％，是导致预热能耗过大的关键所在。通过改变模型参数，对不同条件下的预热结果进行比较，讨论了利用增大加热功率、缩小推进器尺寸和改良加热方式来减少预热能量的几种可行方案。     

基于发动机非线性响应的辨识线性模型方法

研究利用航空发动机的非线性响应，辩识多个基准状态下线性模型的方法。将发动机的非线性动态模型描述为Volterra级数模型，利用一种鲁棒的自适应辨识算法实现它的辩识，将模型的高阶部分去掉，就得到了发动机的小偏差脉冲响应函数模型，然后可将其转化为其它形式的线性动态模型。利用某型涡扇发动机仿真对方法进行检验，求出若干基准状态下的线性模型，对比表明，得到的线性模型比较准确。可实现利用飞参数据辨识发动机多状态的线性模型。