航班延误预警指标体系与预警量级构建

为了对机场航班延误状况进行有效评价,考虑了航班延误的影响规模、影响程度、影响范围,采用了六个预警指标即延误率、平均延误时间、受影响航班架次、受影响航空公司数、受影响目的地机场数、延误旅客人数,构建了航班延误预警指标体系。由模糊层次分析法（FAHP）得到各指标权重,利用模糊综合评判法对航班延误状况进行综合评价。评价结果表明：预警指标能较准确地反映航班延误状况,评价结果客观,可作为机场航班延误预警参考使用。     

旋转光滑及带肋U形通道的局部换热特性

用实验方法研究了旋转状态下光滑及带肋U形方截面通道的换热特性。带肋通道中,90°直肋对称布置在前后缘,肋片高径比为0.143,节距比为7。在实验雷诺数及旋转数范围分别为6100~25100和0~0.26下,对比分析了光滑及带肋通道的旋转换热特性。结果表明,带肋通道的换热明显好于光滑通道;旋转强化了第1通道后缘及第2通道前缘的换热,但削弱了第1通道前缘及第2通道后缘的换热;旋转效应对带肋结构的第1通道前后缘换热的影响最为明显;光滑通道中,弯道效应对其下游换热的影响较为显著。     

旋转盘换热研究准则系统的确定

通过引入特征温差qrR/λ_D,对控制转静系旋转盘腔内流动与换热的微分方程组进行了无量纲化,得到了研究转静系旋转盘腔内换热研究的准则系统。确定了涡轮盘冷却研究的主要研究内容和影响因素:除盘面对流换热的努赛尔特数外,还应包括反映涡轮盘总体温度水平的无量纲过余体平均温度和反映转盘径向热应力大小的无量纲径向温差,借助于涡轮叶片冷却效果的概念,给出了涡轮盘冷却效果的表达式。      

轴向通流多级旋转盘腔内的稳态换热特性

针对航空发动机多级压气机盘腔的冷却问题,对具有轴向通流的三腔模型进行了系统的研究,通过对局部换热特性与平均换热特性的分析,可以表征旋转盘的热应力水平和相对冷却效果,结果表明表征旋转盘热应力水平的局部换热特性在旋转盘的半径上呈多峰分布,表征相对冷却效果的平均换热特性与旋转雷诺数Re_w、进气雷诺数Re以及格拉晓夫数Gr有关,当Re及Gr增加时,平均努塞尔数 u随之增加,而Re_w的增加使之减小.      

纳米/微米粉体填料对推进剂浆料特性的影响

高性能固体推进剂配方中往往需要引入纳米或微米级粉体材料。为了获得各种超细粉体对推进剂浆料特性的影响，分别研究了粉体填料的粒度大小、品种、组合使用以及表面包覆处理等对推进剂浆料的粘度、分散性及机械感度的影响。结果表明，粉体填料的粒度减小，浆料的粘度增大；粉体填料的种类不同，对浆料粘度的影响也不同，其中超细高氯酸铵对浆料粘度影响最大；粉体填料的表面经适当包覆处理后对浆料的粘度、机械感度及分散性都有明显改善。     

横肋变截面回转通道不同肋高的流阻特性

以某型航空发动机的实际涡轮叶片内部的带肋变截面180°回转通道为研究对象,采用实验方法研究了4种不同肋高的流阻规律,并做了比较。实验模型中,矩形肋对称布置在上下两个面,肋间距为15mm,肋宽为2mm,肋与流体流向夹角为90°。定义了沿程有效压力系数,并得到了其沿程分布。实验表明,对于带90°直肋不同肋高的矩形回转通道沿程有效压力的分布趋势基本一致,由于流道截面积的不规则变化,导致有效压力有沿程逆增现象。试验还发现高径比越大的其阻力系数越大,即沿程的阻力越大。      

不同肋间距变截面回转通道内的流阻和换热特性

实验选取航空发动机涡轮叶片中段内部冷却通道为研究对象,对横肋变截面回转通道内不同肋间距的气流流动阻力和换热特性进行了实验研究。通道进口雷诺数在7000到60000范围内。实验结果表明,随着雷诺数的增加,不同节距比通道阻力系数降低;不同节距比对通道阻力系数和通道平均努塞数的影响呈多峰分布。      

基于迁移学习的四旋翼无人机性能驱动的故障检测

致力于解决四旋翼无人机的故障检测问题.考虑到无人机模型是一个非线性强耦合的模型,提出一种基于神经网络的性能驱动故障检测方法.然而,当无人机进入新的重力场时,已建立的故障检测系统无法适用.为了解决这个问题,进一步提出一种基于迁移学习的故障检测方法.通过子空间迁移方法和布雷格曼散度度量方式,将源域与目标域对齐,并实现了神经网络的参数迁移以及阈值设定.在四旋翼无人机系统中验证了本文所提出的方法的有效性.     

基于分段FOX方法的民航LTO黑碳质量排放清单计算分析

根据民用航空发动机压比提出分段FOX(formation and oxidation)方法,估算民用航空发动机LTO(landing and takeoff)循环黑碳(BC)颗粒质量排放指数,结合航空发动机机场实际运行时间和燃油流量修正,编制了2018年国内某国际机场某周国内民航航班黑碳颗粒质量排放清单。结果表明:考虑燃油流量修正的分段FOX方法对民用航空发动机慢车、进近等低工况的黑碳颗粒质量估算精度较FOX方法提高1~2倍,爬升、起飞等高工况估算值更接近实验值。考虑民航实际运行时间和燃油流量后,2018年此国际机场国内民航进出港LTO循环黑碳颗粒质量周排放量约300 kg,其中B737、A320等中型机离港(起飞和爬升阶段为主)阶段排放贡献超70%。      

基于角速度估计自适应的IMM目标跟踪算法

为了解决目标强机动时目标跟踪算法模型集不匹配的问题,提出了一种基于角速度估计的自适应交互式多模型算法。通过对角速度的估计,在目标的不同运动模式下选取最优模型集,角速度估计精度高时,通过角速度估计值构造模型集,减小模型间竞争;角速度估计精度低时,采用标准IMM算法的模型集,提高模型集的覆盖范围,从而提高跟踪精度。仿真结果表明该方法能够明显提升目标跟踪性能,对强机动目标的跟踪效果尤其显著。