高模量碳纤维增强改性氰酸酯树脂基复合材料研究

采用折光指数控制法研究了改性氰酸酯树脂体系的预聚效果.结果表明:当折光指数在 1.574 5～1.578 5 时,改性氰酸酯树脂的软化点可控制在 25～30℃,室温铺覆性能良好.力学性能及耐环境性研究表明 M40/BADCy 复合材料的层间剪切强度可达到67.8 MPa.高低温交替变化及紫外线老化对 M40/BADCy 复合材料的力学性影响很小.M40/BADCy 复合材料水煮 100 h 后的吸水率小于0.94%,其层间剪切强度仅下降18%.     

民用飞机初始库存量的预测模型及优化方法研究

以民用飞机可靠性数据为依据,对ABJ21飞机备件进行合理的分类,并建立了相应的初始库存量预测模型,对ARJ21飞机初始库存量需求进行定量的计算和优化分析,在一定条件下达到了制造商的节约成本和满足一定可用度的双重要求。     

吸附式压气机叶型设计技术研究

以开发能提高叶片负载能力的"吸附式压气机(The aspirated compressor)"叶型设计技术为目标,以某发动机高压压气机的前三级为工程背景,研究了超高负荷的单级吸附式压气机气动方案,初步建立了从子午流道设计、S₁流面基元叶型反问题设计到带附面层吸除S₁流面计算分析的一套设计方法.以单级方案动叶叶尖截面作为设计实例,演示了开发的设计方法能够设计出基本达到设计要求的吸附式压气机叶型.      

仿生四足六旋翼无人机自适应着陆性能分析

旋翼无人机在民用和军用领域被广泛应用,但传统撬式起落架在复杂地形下难以起降,为了扩大旋翼无人机的降落面积和应用范围,设计一种仿人腿式两级缓冲自适应起落架。通过对仿生腿的正逆运动学分析,提出一种自适应起落架姿态调整策略;建立仿生四足六旋翼无人机着陆动力学模型,基于多体动力学软件sim?center 3D 开展了着陆动力学仿真,并与传统撬式起落架进行着陆性能对比研究。结果表明：着陆腿式的两级缓冲自适应起落架及其姿态调整策略,能够使滚转角减小95.69%,过载系数降低34.06%,两级缓冲自适应起落架在面对复杂地形时具备主动调节姿态安全着陆的地形适应能力和极好的减震缓冲能力。     

光纤环及其骨架材料膨胀系数测量方法研究与实现

介绍了一种光纤环及其骨架膨胀系数的简易测量方法,并组建了测量系统。利用铝材和不锈钢,对系统的可行性进行了验证,同时用该系统测量了光纤环及不同骨架的膨胀系数,并对实验数据进行了分析研究,实验结果表明：该系统能够为找出与光纤环相匹配的骨架材料提供技术支撑,具有一定的实用和推广应用价值。     

改进故障隔离的容错联邦滤波

为了解决重置模式下联邦滤波器中子系统故障对导航系统污染的问题,提出利用故障检测函数构建时变量测噪声的容错联邦滤波结构。通过将故障子滤波器等价为量测噪声趋于无穷大的正常系统,来取代传统的故障隔离方法;推导出了子滤波器对应的最优估计值,用以消除子滤波器估计次优性对故障检测的影响;采用动态信息分配系数,以减少故障信息对全局估计的影响。采用惯性/天文/景象/地形(INS/CNS/SMNS/TERCOM)的组合导航系统进行了仿真验证,结果表明该容错联邦滤波方法在子系统发生故障时的估计性能优于故障隔离方法。因此,所提方法具有提高故障子滤波器精度、保证无故障子滤波器鲁棒性以及全局估计精度的优势,具有较高的实用价值。     

国产高档数控系统在航空领域的应用与性能分析

基于目前国产数控系统在航空结构件加工中的实际运行情况以及在使用过程中暴露出的问题,详细统计并分析了国产数控系统在航空结构件加工中的应用现状和综合性能。结合"工业4.0"发展理念,探讨了面向航空领域国产数控系统对航空企业实现智能化制造的意义和未来发展。     

浅谈基于IPDT的民用飞机重量控制技术

在民机研制过程中,有效地实施重量控制对于项目的成功非常关键。飞机超重不仅会导致设计和运营成本的增加,也将无法实现既定的商载和航程等设计指标。从各部门与重量控制工作的联系出发,结合某型民用飞机的设计实践,介绍了产品联合研发团队(IPDT)模式下重量控制的工作内容、工作流程和常用的减重方法,为民机的重量控制工作提供借鉴和参考。     

应召反潜时无人机监听航路的规划

浮标阵是航空反潜模式下应召搜潜时常用的一种反潜手段。在假设浮标阵已被布设完毕并且由无人机对其进行实时监听的前提下,文章重点研究了无人机监听航线的规划问题。首先,研究了浮标阵的布设及其特点,分析了无人机航路的代价问题;接着,根据浮标阵的特点规划出了无人机监听方形浮标阵的监听航路飞行方案,并对所规划航路的技术指标进行了分析和研究;最后,对无人机的监听航路进行了计算,计算结果表明文中所规划的方案是可行的,这为无人机监听浮标阵的实际应用提供了参考。     

基于簇特征加权的航空发动机状态监视方法

提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值.