圆转矩形喷管出口宽高比对射流雷诺剪应力的影响

采用热线风速仪,利用单斜丝,对宽高比W/H分别为1,4,8,12,16的5个圆转矩形收敛喷管和一个轴对称喷管的射流对称面上雷诺剪应力分布特性进行了实验研究.研究发现:在喷口下游不同截面上,射流宽、窄对称面上的雷诺剪应力沿径向均先缓慢增大,到达射流边界后迅速减小,射流边界逐渐沿径向外移.矩形喷管射流相比轴对称射流具有较强的旋流,雷诺剪应力较大,且随着宽高比增大,旋流强度增大,剪应力也逐渐提高,导致了射流与外流掺混增强.宽高比大于8以后,增大幅度逐渐减小.射流宽、窄对称面上的分布规律相同.     

多约束交会对接发射窗口的分析和规划

针对交会对接任务对发射窗口的轨道日照角、光学导航测量设备阳光抑制角和轨道共面等多项约束,建立了交会对接发射窗口计算数学模型,给出了交会对接发射窗口计算方法与流程,分析了各种约束对交会对接发射窗口的影响。计算并构建了交会对接任务目标飞行器和追踪飞行器的年度日照发射窗口集合。按照2种任务规划思路分别给出了确定目标飞行器和追踪飞行器年度共面窗口集合的方法,为多约束交会对接年度发射窗口的日窗口和时刻窗口的分析和规划提供了清晰的结果。仿真结果验证了交会对接年度发射窗口集合的正确性和有效性,模型、方法和结果可作为交会对接任务发射窗口分析和规划的依据。
     

静子叶片内环结构对机匣动力特性的影响

根据某型航空发动机高压压气机的实际结构进行有限元分析,着重地考虑内环结构的计算模型与常规无内环结构计算模型固有频率的差异。通过比较计算结果明显看出内环结构对机匣弯曲刚度具有明显的加强作用,振动模态对应的固有频率明显增高。由此可以断定以往在计算静子系统动力特性时忽略内环结构或是只考虑内环的等效质量是不合理的。采用本文提出的考虑叶片内环的计算模型才能获得正确的机匣动力特性。     

基于迭代容积滤波的无源跟踪算法

对无源目标跟踪问题进行了研究,给出一种只有角度和距离测量的目标跟踪算法。为提高估计的精度和数值稳定性,采用了容积滤波算法,并用基于龙贝格-马尔塔(LM)算法改进迭代容积滤波算法,以提高估计精度,算法实现了对目标的无源跟踪。仿真结果表明:迭代容积滤波算法的跟踪效果更好。     

火星探测器捕获段自适应卡尔曼滤波方法

天文导航是一种广泛应用于深空探测任务中的节能、高效的导航方式。基于轨道动力学模型和星光角距的卡尔曼滤波方法已经被成功应用在天文导航系统中。在捕获段由于探测器所处动力学环境复杂,未建模的加速度误差,星历误差等都会造成过程噪声统计特性不完全。针对以上问题,提出一种根据新息和残差序列的变化趋势来调节过程噪声协方差阵的自适应平方根容积卡尔曼的方法（AQSCKF）。该方法先分别利用新息和残差计算调节因子,然后判断新息和残差的变化趋势,当新息和残差的变化趋势一致时,取二者调节因子的均值作为过程噪声方差阵的调节因子,对其进行调节。此外,本文还将该方法与传统的只利用新息或残差在线调节协方差阵的平方根容积卡尔曼滤波（SCKF）方法进行对比,仿真结果表明,在解决由于过程噪声统计特性不能完全已知的问题上,AQSCKF算法不仅能显著提高导航精度,并且具有很好的稳定性。     

自动测试系统集中互连信号优化设计

基于对自动测试系统被测设备的信号种类及数量的分析,构建了被测对象测试信号数学模型,分析了不同测试模式下的测试资源需求情况,并从提高测试系统性价比这一基本原则出发,提出了自动测试系统硬件平台测试资源优化配置的理论计算方法,对自动测试系统的工程设计具有指导意义。     

基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测

为了提高对航空发动机性能趋势预测的精度，提出利用支持向量机方法来预测表征发动机整体性能的参数一性能综合指数。建立了基于支持向量回归的一步及多步预测模型，利用该模型对性能正常衰退及性能异常发动机的综合指数分别进行预测，并与自回归(AR)模型的预测值进行比较。结果表明，基于支持向量机的预测模型比AR模型的预测精度更高，其四步预测精度由80．56％提高到88．51％。因此该模型尤其适合中、长期预测。     

航空发动机健康估计的神经网络修正卡尔曼滤波算法

针对商用航空发动机与气路相关的传感器分布不均、且个数小于气路健康参数的个数、使用卡尔曼滤波算法估计全部气路健康参数时容易出现误判的特点,提出一种神经网络修正的卡尔曼滤波算法。该算法在每个采样周期内利用BP神经网络来修正个体的偏移方向,按粒子滤波算法计算每个个体的权值用以估计总体的均值和协方差,然后利用卡尔曼滤波算法更新所有个体,并将总体的均值作为当前时刻的估计结果。通过对商用航空发动机部件级模型在多个飞行状态点数字仿真模拟9种气路突变故障,由7个可测输出估计全部10个健康参数,该混合算法的估计误差相比BP神经网络与无迹卡尔曼滤波算法分别平均降低了34.6%与47.9%。     

"单回路"法及其在高速气体离心机取料器能耗测量上的应用

取料器能耗直接影响离心机的使用寿命和经济性,一直是国内外的研究热点和难点。而实际离心机中,取料器能耗混在整机能耗中,不能直接测量。为分离出Y．2型气体离心机轻、重组分取料器的能耗,提出了以“单回路”模拟双回路的试验方法,在实际离心机上进行改造,模拟实际运行工况,进行能耗实时测量;同时,为保证测量精度,引入微机数据自动采集系统,改进了测量装置。试验表明：“单回路”试验法进行能耗测量是可靠的,试验结果为强旋流场中理论模型的修正、流场计算和离心机取料器的优化设计提供了必要数据,该方法对其他类型离心机的优化设计也有很大的参考价值。     

基于UKF的实时弹道解算参数稳健设计

在基于UKF(Unscented Kalman Filter,无迹卡尔曼滤波)的实时弹道解算应用中,外部环境不稳定的影响以及观测过程中野值的存在,使得基于经验参数设置的滤波易于发散.因此,需要针对指定型号调节和设置滤波器参数的取值,使其克服上述现象.针对这一问题,提出了基于理论弹道先验的参数稳健设计方法,对滤波器参数最优值进行预测.从滤波器的架构出发,梳理出影响滤波器性能的相关参数,结合稳健设计思想,外设计部分基于理论弹道先验信息,通过模拟弹道特征点构造弹道观测模型;而内设计部份,构造模型的测元数据进行正交试验,判断参数的显著性,获取相应的最优参数取值,从而为实时解算弹道的参数设置提供指导.实际数据试验结果表明,该方法可显著提高滤波器的实算稳健性和收敛性能.