基于Matlab/FlightGear的导弹飞行姿态与 轨迹可视化系统

在导弹6自由度运动学方程组的基础上构建了6自由度矩阵式运动学方程组,使用Matlab/Simulink编程工具构建了导弹的非线性6自由度矩阵式Simulink模型.利用AC3D软件建立导弹的三维物理模型,在对指定部位设置了对象名称后,将其导入至FlightGear中.最后,通过数据接口将Simulink中的仿真数据传输至FlightGear,从而控制导弹的飞行姿态与轨迹,并在FlightGear中实时显示.该可视化仿真可以多视角全方位直观地显示导弹的飞行姿态与轨迹,为导弹的可视化研究提供了便利的方法.     

基于多孔介质模型的指尖密封泄漏流动分析

将指尖密封处理为多孔介质,把压力梯度作为多孔介质动量方程中的源项,根据试验结果确定了源项中的系数,结合指尖密封的结构参数提出了用于指尖密封泄漏的多孔介质模型,利用该模型计算结果与试验结果吻合较好,证明利用该模型模拟指尖密封泄漏是可行的.流场计算结果表明:指尖密封与转子接触部分的孔隙率对泄漏影响比较大,指尖密封的承压部分主要为后挡板内径以下区域.      

结合不确定度的发动机模型辨识气路诊断

针对航空发动机气路诊断中测量参数个数小于待诊断参数个数的不适定问题,利用了发动机平衡技术,结合非线性的发动机数学模型,并综合考虑了测量参数的不确定度和理论模型部件性能的不确定度,建立了一种结合不确定度的发动机气路故障诊断辨识算法——变分加权最小二乘法,并将该算法应用于某发动机的诊断分析中.结果表明:运用该方法可分析出测量数据和模型计算数据之间的差别,同时,利用所得的故障参数修正量修正原发动机数学模型,使模型计算推力与试验测量推力最大偏差由8.25%减小到1.66%,耗油率最大偏差由6.25%减小到1.50%.      

基于NESO的高超声速拦截弹解耦控制研究

针对高超声速拦截弹姿态控制问题,提出了基于非线性扩张状态观测器(NESO)的解耦控制方法.根据Tornambe的分散鲁棒控制理论,把耦合项和不确定性视为广义不确定项,构造基于NESO的估计和补偿信号并加入到闭环控制律中.理论推导证明了该方法可以保证闭环系统跟踪误差一致有界.在高超声速拦截弹模型上进行了仿真验证,并与传统的分通道反馈控制方法进行对比,结果表明所设计解耦控制方法得到了更好的控制效果,在较大程度上消除了通道耦合和不确定性的影响.     

惯组中光纤陀螺温度漂移的二维插值建模研究

光纤陀螺对温度较为敏感,输出受温度及温度变化率影响严重,在实际工作中需要对温度漂移误差进行建模补偿。传统多项式拟合方法如最小二乘法,无法很好地满足精度要求。因此,首先对光纤陀螺工作原理与温度漂移误差产生原理进行分析,得出光纤陀螺温度漂移误差特性。利用传统多项式模型对不同温度下启动的光纤陀螺进行建模补偿,得到补偿后的精度并不理想。利用新的二维插值模型对上述试验重新进行建模补偿,结果表明二维插值模型明显优于多项式模型,光纤陀螺的零偏稳定性由补偿前的0.0153(°)/h提高到0.0051(°)/h,有利于工程上应用。     

低空无人机交通管理概览与建议综述

大量无序飞行的低空无人机运行会对地面设施、公共安全、空中载人飞行器等带来危害。然而,目前民航空中交通管理不能适应未来数以百万架的无人机。为了应对该挑战,世界各国针对低空无人机空中交通管理开发了新框架。低空无人机空中交通管理属于近几年出来的新事物。藉此聚焦于低空无人机交通管理,从4个方面进行概览：低空无人机相关的空中交通基本概念及现状、低空无人机交通管理介绍、低空无人机交通管理的关键技术和低空无人机交通管理相关科学问题,以期望对无人机产业健康发展有一定的建议意义。     

基于边界层相似性解的放大因子输运模型

为了使二维线性稳定性理论能够适应现代CFD求解技术,通过求解Falkner-Skan边界层相似性方程获得各个形状因子下的相似速度型。基于线性稳定性理论,对各个速度型进行稳定性分析从而获得对应不同速度型的扰动放大因子包络线。最后使用标量输运方程的形式实现包络近似方法中放大因子的当地化求解,并结合原始γ-Re_θt转捩模型中的间歇因子输运方程,实现了自然转捩和分离泡转捩的建模。使用该输运模型对S&K平板、S809翼型、NLR7301翼型和DLR-F5机翼进行转捩预测,结果均与试验结果吻合较好,验证了该模型构建的合理性和可行性。     

扰流片式推力矢量喷管气动特性数值模拟研究

为了满足工程应用中扰流片式推力矢量喷管控制率建模以及优化设计的需求,本文选取了三种几何外形的扰流片,并通过数值模拟手段,研究了扰流片几何形状对于轴对称喷管推力矢量气动特性的影响规律,提出了减小扰流片推力损失的设计方法。数值模拟结果表明,推力矢量角与推力损失系数都随着扰流片插入高度的增加而增加;对于矩形扰流片,可以通过增加扰流片宽度的方式减小推力损失,对于扇形扰流片,可以通过减小上圆弧圆心与扇形顶点距离的方式减小推力损失;在插入高度及面积一定时,对比不同形状的扰流片,弧顶矩形扰流片的推力矢量角及推力损失系数均为最大,圆形扰流片均为最小。     

飞行仿真气动力数据机器学习建模方法

基于机器学习思想,提出了一种大空域、宽速域的气动力建模方法。该方法利用飞行仿真弹道数据辨识的气动力数据,采用人工神经网络技术,实现了对高度、速度、姿态和舵偏角等多维度强非线性特性的全弹道气动力数据的高精度逼近。首先,分析了神经网络层数、隐含层神经元个数等对建模误差的影响,通过对典型弹道气动数据的神经网络建模计算,确定了较合适的神经网络层数和较优的隐层神经元个数。进而,利用飞行仿真的弹道数据辨识出沿弹道的气动力,采用神经网络建立了包含多个弹道融合的气动力模型,输出量分别为三轴气动力系数和力矩系数。最后通过气动模型输出量与原样本数据的对比,以及4条未参与训练弹道气动数据的预测,验证了该气动力建模方法具有较高的精度。建模结果表明:采用神经网络方法建立的飞行器气动力模型,对拟合多源耦合输入全弹道非线性气动力是可行的和有效的,在样本覆盖的高度、速度、姿态和控制舵偏角范围内,气动力拟合能力较强,并具有一定的外推性。该项研究可以为基于飞行试验数据的气动建模提供新的方法,并且能为飞行器气动力数据挖掘、飞行仿真和总体性能分析提供参考。     

大型水陆两栖飞机侧风起降的滑流影响分析

大型水陆两栖飞机AG600的动力装置为安装在机翼上的4台同向旋转涡轮螺旋桨发动机,针对1：15缩比模型带动力风洞试验显示的螺旋桨滑流对侧风起降状态的偏航力矩不稳定影响,对全机带动力风洞试验模型进行了大规模并行非定常数值计算,再现了风洞试验现象,通过流动机理分析明确其产生原因主要是左侧滑时右外翼分离和垂尾背鳍涡破裂,这些原因和数值模拟的准确性也为后期的风洞试验所证实。考虑到模型风洞试验中尺度限制造成的低雷诺数和高螺旋桨转速,为保证飞行安全,继续采用该非定常方法对全尺寸飞机真实侧风起降状态进行了详细数值分析和偏航稳定性评估。研究结果显示,在飞行雷诺数和螺旋桨转速下,相同侧风范围内风洞试验显示的流动不稳定因素基本消失,偏航稳定性允许的侧风范围明显增加。本研究实现了四发螺旋桨飞机起降状态横向气动特性的滑流影响非定常数值分析,建立了基于计算流体力学的风洞与飞行雷诺数效应的相互关系,进行了偏航稳定性的虚拟试飞评估,研究成果也为AG600飞机的首飞和飞行试验所验证。