有无中心锥圆排波瓣喷管引射器内流场模拟与比较

用数值模拟手段研究了中心锥增进圆排波瓣喷管引射器内热混合流场的影响 ,推导了非正交曲线坐标系下有无中心锥圆排波瓣喷管引射器内流场的基本方程 ,采用 SIMPLEC算法和一种完全压力修正方法 ,以物理平面速度分量作为求解变量 ,以逆变速度作为界面流速 ,在同位网格上求解了有中心锥波瓣喷管引射器内的流场控制方程 ,并与实验测量结果和无中心锥的数值计算结果进行了比较。结果表明 ,计算结果与测量值符合较好。有中心锥的低温等值线可以延伸至中心轴线 ,与在没有中心锥的情况下 ,混合管中心轴线处的温度始终保持为高温状态有很大的不同。从而找到了有中心锥的圆柱混合管热混合效率大于没有中心锥的根本原因     

基于三阶累积量的转子振动信号降噪方法研究

本文根据信号分离理论研究了发动机转子系统振动信号的降噪问题。当转子系统发生轻微碰摩时 ,由于振动信号中含有瞬时突变的微弱高频信息 ,这可能与高频随机噪声的频带互相叠加 ,所以利用传统的滤波方法不能有效地去噪 ,为碰摩故障诊断带来了困难。本文利用基于高阶累积量的盲信号分离方法 ,设计了相应算法 ,成功地从被噪声污染的信号中恢复源振动信号 ,从而可确保碰摩故障的检测和诊断能顺利进行     

基于动态RBF网络的发动机起动过程模型辨识

针对航空发动机在起动过程中各截面气流处于亚临界状态 ,难以利用传统的气动热力学方法进行建模的问题 ,本文利用发动机地面试验数据作为学习样本 ,采用动态径向基 (RBF)神经网络的方法 ,建立了航空发动机起动过程动态模型。仿真结果表明 ,利用该方法建立的发动机模型具有动态性好 ,精度高的优点 ,开辟了发动机中小转速建模的新途径     

外端壁收缩与单向倾斜组合涡轮导叶的三维气动力研究

低展弦比涡轮导叶的外端壁收缩与单向正倾斜组合设计是既可减小两端二次流损失又可以满足冲击冷却叶片叶身需平直要求的技术措施。本文简要阐述了组合设计可减小二次流损失的力学机制、流场特征及三维流场设计分析的评价准则。通过三维流场计算 ,详细分析了诸如单向倾斜角度、子午面外端壁轮廓收缩起点、内外曲率半径等主要特征参数对流场品质的影响。给出了组合设计的方法与步骤及评价流场的定性准则。该组合设计方法对低展弦比高温涡轮导向叶片的成功设计具有指导意义。     

某典型振动条件下发动机点火试验研究

以某飞行器主动段飞行故障中屡屡出现低频振动现象为背景,通过设计振动点火试验台,模拟空中飞行的振动环境,进行了低频振动条件下的发动机点火试验,研究了该低频振动对固体发动机药柱结构完整性、发动机内弹道性能以及燃烧室内绝热层烧蚀性能等的影响,研究结果初步证明,飞行过程中出现的低频振动不破坏发动机药柱的结构完整性,对发动机主要内弹道性能也不产生较大影响,但对振动方向上的推进剂燃速与绝热层的烧蚀率产生一定影响。该项研究可为相关的工程问题提供依据。     

振动切削——薄壁零件加工的新技术

采用三维振动试验台,对不锈钢制做的薄壁测试模型进行了加工试验,实验结果表明,振动切削方法能够加工达到薄壁测试模型各项技术要求的零件,是薄壁零件加工的新技术。     

飞机非线性飞行载荷计算方法研究

 以贯彻《军用飞机强度和刚度规范》为目标,提出了一整套使用风洞实验非线性气动力数据进行飞机飞行载荷计算的方法,成功地研制了带有载荷数据库的计算分析软件。该软件已成功地运用于 F××飞机的飞行载荷计算。     

形状记忆合金智能结构的主动振动抑制研究

 从形状记忆合金 (SMA)智能结构用于主动振动抑制的构想出发,建立了含SMA非线性本构关系的智能复合材料结构的有限元模型,并结合试验验证了主动振动抑制的效果。试验和计算结果都表明SMA是振动抑制的有效驱动器,通过主动应变能调整 (ASET)的方法对结构固有频率的影响非常显著,这种影响主要体现在基频 (一阶固有频率 )的改变上,对高阶固有频率的影响逐渐减小。     

基于LMI的一类非线性离散动态系统的鲁棒故障诊断

 针对一类非线性不确定离散动态系统 ,提出了一种新型鲁棒故障诊断方法。该方法不但能够对被诊断系统进行故障检测 ,而且同时能够实现故障的分离和辨识。它首先通过构造一个辅助系统 ,将故障的辨识问题转化为min max问题 ,并且通过巧妙设计辅助系统的输出增益矩阵 ,使得辅助系统与被诊断系统的状态差值方程和输出差值方程稳定 ,然后将min max问题转化成LMI问题 ,最后通过求解LMI问题来实现故障诊断。分析了故障诊断方法的鲁棒性、灵敏度和故障的辨识误差。仿真结果验证了该方法的有效性。     

弹道导弹子母弹头落点散布分析

建立了弹道导弹子母弹落点散布的计算模型，并利用解爆坐标系下的弹道模型，分析了8种主要因素对子弹落点参数和落点散布的影响，给出了估算子母弹落点散布半径的解析式。利用本模型计算的结果与标准值进行比较，证明所建模型是正确的。