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291.
为研究温度变化对包带装置(CBD)预紧力的影响,提出包带装置温度影响系数计算方法:解析法和基于ABAQUS软件的仿真计算方法,并通过包带装置温度试验对提出的方法进行校验。结果表明:由解析法得到的结果与试验值偏差在5%以内;由仿真计算得到的结果与试验值偏差在15%左右,针对这一偏差,通过将仿真计算结果乘以1.15倍修正系数来对仿真计算方法进行修正。将研究结果应用于包带装置预紧力计算,在传统的包带装置预紧力计算公式中增加温度补偿项,提出了含温度影响的包带装置预紧力计算公式,可保证在最低温度环境下,包带装置预紧力仍然可以满足星箭力学承载要求、星箭连接要求;本文也提出在最高温度环境下,包带装置预紧力达到最大值,这为包带装置强度校核提供计算依据。 相似文献
292.
293.
旋翼下洗和排气方向对直升机红外特征的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
采用数值模拟方法,对旋翼下洗作用下的热喷流流动特征进行了研究,分析了旋翼下洗速度和排气喷口方向等因素对直升机红外辐射特征的影响.结果表明:热喷流在不同的排气方向下受到旋翼下洗的影响存在较大的差异,当喷口向上排气时,热喷流在旋翼下洗作用下的偏转能够形成对后机身表面的撞击,致使后机身温度升高;喷口向上排气旋翼下洗速度为10m/s时的固体红外辐射强于无旋翼下洗情形,对于喷口斜向上45°排气和侧向排气,随着旋翼下洗速度的增加,红外辐射强度均呈现逐渐降低的趋势;喷口排气方向对直升机红外辐射强度空间分布的影响十分显著,喷口斜向上排气时在顶向和侧向的红外辐射强度基本相当,而喷口向上或侧向排气,在某些探测方位存在局部很高的红外辐射强度. 相似文献
294.
针对高超声速飞行器飞行过程系统参数大范围剧烈变化以及存在严重不确定性的特点,同时考虑外界环境干扰复杂,内部干扰严重的特殊问题,提出了一种新型强鲁棒自适应控制器构型。该新型强鲁棒自适应控制器将控制器分为标称控制器和补偿控制器。标称控制器可采用成熟的控制理论来设计,主要考虑闭环系统的性能;采用合适的手段估计系统参数大范围剧烈变化、系统的不确定性以及内、外部干扰等“系统扰动”作为补偿控制器的输入,通过设计强鲁棒补偿控制器对“系统扰动”进行补偿,使整个闭环控制系统对“系统扰动”具有强鲁棒性。将新型强鲁棒自适应控制器应用于高超声速飞行器的姿态控制系统的设计,大大提高了高超声速飞行器控制系统对内、外部干扰的抑制和对系统参数大范围剧烈变化以及严重不确定性的适应能力,可满足高超声速飞行器飞行控制的需求。 相似文献
295.
基于航空活塞式基础样机的结构特点,自主研制了单缸低压直喷全透明光学发动机,并利用高速摄影对缸内混合气形成进行试验研究.分析了不同燃烧室形状、燃油启喷时刻以及发动机转速等条件下低压直喷发动机缸内的混合气形成规律.研究结果表明:新设计的偏心碗型活塞顶面能够有效地引导燃油喷雾形成向燃烧室顶部卷吸的运动,从而使得燃油液滴聚集在双侧火花塞附近;燃油喷射时刻对混合气形成影响很大,当进气门开度较小且活塞与上止点距离较为适中时喷射燃油,混合气形成质量最好;进气运动较强烈时,发动机转速提高会加速燃油液滴的蒸发,但同时活塞顶面对喷雾的引导作用被削弱,混合气形成质量变差;当进气运动变弱时,发动机转速提高会增强活塞顶面对油束的作用,即引导作用变强. 相似文献
296.
297.
对某型涡扇发动机风扇,建立进气畸变下的准一维气动稳定性分析模型。利用该模型的计算结果,训练一个基于BP神经网络的畸变估算模型,并嵌入到0维发动机实时仿真程序,以实现进气畸变容限控制。结果表明:在无畸变或小畸变情况下,通过收缩喷口来提高风扇工作点挖掘发动机潜力的作用有限;放开喷口临界面积能有效容忍高畸变指数进气;主燃油与主控制器强烈耦合,使得其难以稳定控制风扇裕度。 相似文献
298.
299.
基于飞行包线划分的航空发动机T-S模糊模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航空发动机在建立Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型时运算耗时长和过分依赖学习数据的问题,提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机T-S建模方法.通过飞行包线划分和标称点求取确定T-S模型的前件结构;计算各标称点的状态空间模型,将其作为T-S模型的后件;最后通过对航空发动机发参数据的机器学习完成对模型前件参数的辨识.仿真对比结果表明:该方法缩短了航空发动机T-S模糊模型的建模时间,并使得高压转子和低压转子转速的绝对误差分别小于0.25%,0.10%,保持了辨识精度. 相似文献
300.
基于RVM回归误差补偿的航空发动机分布式控制系统多步预测控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对具有随机有界双侧时延的航空发动机分布式控制系统,提出了一种基于多步预测和关联向量机(RVM)回归误差补偿的控制方案.首先建立航空发动机分布式控制系统(DCS)的神经网络非线性自回归滑动平均(NARMA)模型,利用当前的系统输出和控制量对N步之后的系统输出进行预测;其次用改进的RVM回归多步预测算法估计NARMA模型的的预测误差,并对预测结果进行误差补偿;最后利用补偿之后的预测值和设定值对控制参数进行滚动优化,设计系统的神经网络逆控制器实现系统的自适应控制.仿真结果证明该控制策略能够避免随机有界双侧时延对控制系统的影响,实现对设定值的稳定跟踪,且控制器具有较好的实时性和鲁棒性.低压转子转速阶跃响应的稳态绝对误差小于0.04%,响应时间小于0.3s. 相似文献