一种改进的航空发动机结构概率风险评估方法

针对航空发动机适航条款FAR33.75中关于发动机限寿件(ELLP)结构失效概率要求,提出了一种基于Kriging和蒙特卡罗半径外重要抽样(MCROIS)混合的结构概率风险评估方法。该方法针对ELLP高维、小失效概率事件以及极限状态函数为隐式、高度非线性的特点,利用Kriging元模型模拟隐式极限状态函数,然后通过主动学习迭代算法,计算最优点(MPP,最接近设计验算点的样本点),更新实验设计(DOE)并提高Kriging元模型的模拟精度。在此基础上,利用Kriging元模型确定最优抽样半径,构造半径外重要抽样密度函数,在最优抽样半径确定区域进行抽样,通过构造主动学习函数,使样本点更多落在抽样半径确定的球区域附近,加速失效概率计算的收敛,并构建了ELLP风险概率模型,解决了高维、小失效概率事件以及隐式、非线性极限状态函数的发动机结构概率风险评估难题,以某型发动机低压压气机轮盘为应用示例,与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法进行了对比,验证了该方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

基于BP人工神经网络的离心压气机叶轮多目标优化设计方法

利用Concept NREC软件建立离心压气机叶轮设计样本库,借助BP（back propagation）人工神经网络建立样本库中各设计参数与压气机性能之间的关系,接下来以多目标遗传算法寻找Pareto解,从而获得离心压气机叶轮最佳设计参数.将该方法应用于Krain叶轮设计工况,所得叶轮的效率、压比较Krain叶轮原型分别提高1.4%和10.9%.通过对人工神经网络模型可靠性的讨论、多目标优化模型的主成分分析和所设计叶轮性能的CFD验证,证明了所构建的目标函数与所获得的Pareto解集的合理性,说明本方法可以有效应用于在离心压气机设计、选型.      

抑波槽宽度对水陆两栖飞机喷溅性能影响对比试验研究

抑波槽宽度合理性直接影响抑制喷溅的效果。通过两个抑波槽宽度的单船身模型拖曳水池对比试验,比较同一状态两者喷溅包络线,分析抑波槽宽度变化对飞机喷溅性能影响,表明减小抑波槽宽度使螺旋桨处喷溅高度增加19%以上,使襟翼处喷溅高度降低54%。     

复合材料层合结构低速冲击后的渗漏性能

对复合材料贮箱结构进行低速冲击试验,并测试冲击后贮箱结构的渗漏性能。试验结果表明,当层板内部的基体损伤和分层损伤构成贯穿的通路后即导致贮箱渗漏,并且贮箱结构的冲击能量渗漏门槛值介于23~25J之间。在试验基础上建立了有限元模型以分析冲击后贮箱结构的内部损伤情况,并判断结构是否渗漏,计算结果与试验吻合良好。在计算模型的基础上对曲面贮箱结构的冲击渗漏性能进行分析。     

旋翼非定常气动特性CFD模拟的通用运动嵌套网格方法

针对直升机旋翼非定常气动特性CFD模拟中的网格生成难题,提出了一套高效、通用的运动嵌套网格生成方法.首先,基于Poisson方程求解和翻折法生成旋翼桨叶的正交贴体网格.其次,针对旋翼桨叶的扭转分布及变距、挥舞等复杂运动,建立了一套通用的洞单元识别的扰动衍射法;为保证洞包络面的封闭性,完善了挖洞过程中网格加密策略;在洞边界确立基础上,提出了一种高效、鲁棒的最小距离法贡献单元搜索的改进方法.在此基础上,建立了基于RANS(Reynolds-averaged Navier-Stokes)方程的旋翼非定常流场CFD模拟方法.最后,采用所建立的方法分别对悬停和前飞状态下的C-T(Caradonna-Tung)旋翼和7A(Helishape 7A)旋翼的气动特性、桨尖涡的位置进行了计算,计算结果与试验值误差小于5%,验证了该运动嵌套网格生成方法在旋翼非定常气动特性CFD模拟中的有效性.      

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.      

航空发动机机械系统技术研究

针对航空发动机机械系统具有专业技术复杂,故障多发等特点,通过对国内外航空发动机机械系统的技术分析,阐述了传动、润滑、密封和主轴轴承4个专业的技术水平现状及未来技术发展趋势,并归纳总结了目前国内、外在航空发动机机械系统研制过程中的常规做法。认为提高从业人员技术能力,完善专业设计规范和提升机械系统技术水平是当务之急。从业人员应关注设计细节,注重经验积累,用数据说话,重视基础研究工作;同时建议积极开展国际技术合作,加强航空发动机机械系统专业技术交流。     

基于变分贝叶斯的自适应鲁棒滤波算法

针对组合导航姿态估计中,观测同时受到野值与时变观测噪声影响的问题,构造一种基于变分贝叶斯的自适应鲁棒滤波算法。该算法可以有效地解决自适应与鲁棒滤波策略的矛盾,利用变分贝叶斯近似估计变换的观测噪声,在变分贝叶斯的滤波框架内,利用Huber滤波鲁棒化方法处理连续野值。在组合导航姿态估计试验中,验证了该算法具有良好的自适应与鲁棒性,并能够保持较高的估计精度。     

非对称结构损伤飞机鲁棒容损控制器设计

当飞机发生非对称结构损伤时,飞机的质量、重心位置和气动特性都会发生突变,飞机机体的对称性遭到破坏,致使飞机的横纵向间运动产生强烈的耦合。针对飞机发生非对称结构损伤时导致的飞行控制问题,建立了非对称结构损伤飞机的损伤模型,并基于一种新型鲁棒容损控制策略,采用非线性扩张状态观测器和非线性动态逆相结合的方法,对飞机的姿态控制器进行了设计,兼顾了飞机系统的性能和对损伤的鲁棒性。最后,基于NASA的通用运输机模型,对所设计控制器的控制效果进行了仿真验证。仿真结果表明,设计的姿态控制器有效地抑制了非对称结构损伤给飞机控制系统带来的不确定性和扰动,具有较好的控制性能。     

基于深度学习的航空器异常飞行状态识别

飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。