固体推进剂燃烧温度的双波长测试方法

利用双波长方法,对发动机工况下不同类型的固体推进剂的燃烧温度进行了测试,获得了高能推进剂的燃烧温度及其随压强的变化。结果表明,双波长方法作为非接触测试手段,可用于超高温测量,并且具有很高的时间分辨率(ns级),获得的推进剂燃烧温度随压强的变化,与理论预示结果相比,吻合较好。双波长测温方法在固体推进剂特别是高能推进剂在恶劣燃烧环境下燃烧温度的实时动态测量中展示了很好的应用前景。     

尾缘锯齿降低叶栅噪声的数值模拟

采用大涡模拟与声类比的方法研究了尾缘锯齿对涡轮叶栅噪声的影响.设计了两种不同的尾缘锯齿,对比了Re=3.3×105(基于叶片弦长与叶栅出口速度)下两种不同结构锯齿尾缘叶栅与直尾缘叶栅的声功率.结果表明:尾缘锯齿可以降低叶片吸力面边界层分离噪声约5dB,降低尾缘涡脱落噪声约10dB.进一步的研究表明,尾缘锯齿可以降低叶片尾缘附近表面的压力脉动幅值约50%,将展向相关尺度较大的涡破碎成展向相关尺度较小的涡,并消除尾缘脱落涡,这三者的综合作用使噪声得到降低.      

基于充气前缘技术的旋翼翼型动态失速抑制

动态失速的发生会在直升机旋翼桨叶和桨毂上产生高的交变扭转振动载荷,并限制直升机高速重载状态下的使用包线。本文利用计算流体力学(CFD)方法对基于充气前缘(ILE)技术的SC1095旋翼翼型动态失速抑制进行研究,分析了ILE抑制动态失速的控制机理,获得了ILE结构布置和充放气方式对动态失速的影响规律。研究表明:ILE可以有效抑制动态失速的发生;ILE最大膨胀程度越大,其抑制动态失速的效果越好,但膨胀程度过大后抑制效果开始减弱;ILE在翼型上仰至最大迎角时恰好达到最大膨胀状态,其对动态失速的抑制效果最好;ILE保持最大膨胀状态的时间长短对抑制效果影响不大;在翼型上仰至不同迎角时开始对ILE充气会对动态失速抑制有较大影响;ILE整流段与翼型连接位置对动态失速抑制有很大影响,整流段越长,抑制效果越好。     

航空发动机控制软件质量量化控制的应用

为实现安全关键软件的零缺陷泄漏的目标,依据航空发动机控制软件的特点,采用能力成熟度模型集成(CMMI)4级量化管理的方法,设立量化控制模型,定义过程性能指标。在项目中利用蒙特卡洛模拟来预测和控制质量目标实现情况的应用,进行航空发动机控制软件的质量量化控制,能够在项目研制过程中,基于过程质量的符合性,预测缺陷泄漏的概率并实施有效控制,为研制高质量的控制软件提供了可靠保障。     

新一代RLV再入弹道模糊控制研究

基于阻力与能量的关系,优化并设计了再入参考弹道。利用模糊控制技术,在线推导了轨道控制器的各项参数。仿真结果表明,基于阻力与能量关系剖面设计的再入轨道满足各项约束,成功地导引飞行器到达TAEM终端,而模糊PD控制器则能排除干扰,实时跟踪参考弹道。     

分数阶Fourier域非均匀采样Chirp信号的频谱研究

文中提出了一种自适应非均匀采样方法,并利用分数阶Fourier变换对这类非均匀采样信号在分数阶域的频谱进行了分析和研究,得到了这类非均匀采样信号在分数阶域的数字谱表达式;进一步得到了非均匀采样Chirp信号的分数阶频谱表达式;最后,通过仿真验证了结论。     

流向涡与斜激波相互作用的试验研究和数值模拟

为研究流向涡与斜激波相互作用在超声速燃烧中的应用,进行了由翼产生的流向涡与楔块产生的二维斜激波相互作用的燃烧室冷流试验研究.在不同激波强度下,纹影仪捕捉到了强、中、弱不同的涡/波作用现象.仿真与试验结果符合得较好.试验结果表明:对马赫数为2.3流场,在翼攻角10°时,能产生强流向涡,此工况下,锲角越大,涡/波作用越强.仿真结果表明:马赫数对涡/波作用影响较大,总压影响不明显,总温可影响亚声速回流区的尺寸.      

面向非合作目标抓捕的机械臂轨迹规划方法

文章针对非合作目标抓捕问题设计了基于误差反馈系数的机械臂轨迹规划算法.考虑到空间机械臂在轨服务要求,采用反作用零空间方法来规划机械臂运动轨迹以实现机械臂与航天器之间的协调运动.为避免在规划起始阶段位姿误差较大可能导致机械臂关节速度过大的问题,引入了位姿误差反馈系数.为对空间机械臂抓捕非合作目标的轨迹规划技术进行验证,搭建了地面半物理仿真系统.试验结果表明,通过合理选择位姿误差反馈系数,设计的轨迹规划算法能够使固定基座机械臂末端执行器以较为均匀的速度逼近非合作目标,并能以较高精度实现对非合作目标的抓捕.该试验可以为空间机械臂抓捕非合作目标的轨迹规划提供参考.     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的航班战略冲突解脱研究

设计了一种改进的非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ, NSGA-Ⅱ）解决战略阶段轨迹规划大规模优化问题。在经典的NSGA-Ⅱ的框架下,采用一种自适应交叉算子与自适应变异算子加快算法的收敛速度并提高解的质量,同时给出衡量Pareto解集优劣的评价指标。大规模四维航迹的引入不可避免地增加了问题的复杂性,本文提出了一种有效的战略冲突解脱模型,旨在最小化潜在的冲突数量和冲突解脱成本。采用中国航路网络繁忙时段1 472架航班进行实例验证,并所提算法与经典的NSGA-Ⅱ算法及MOEA/D进行对比。实验结果表明,改进的NSGA-Ⅱ算法具有更好的优化效果,能够有效地解决航空器之间的冲突并产生较小的航空器航迹调整量。     

基于深度学习的日间逐小时地表PM2.5浓度反演

以长三角地区作为研究区域,提出了使用深度学习算法来实现主被动遥感数据结合反演地表PM2.5浓度的方法。基于MPL观测数据,使用雾霾层高度(HLH)替换了边界层高度(BLH)特征,对已有的基于气溶胶光学厚度(AOD)结合大气BLH来反演PM2.5浓度的算法进行了改进。为提高数据覆盖率,对研究区域内的MAIAC AOD进行了填补与评估。利用多种机器学习算法实现了日间逐小时的PM2.5浓度估算,模型验证相关性最高可达0.87。该方法能够为观测气候变化、应对大气污染提供有效帮助。