RLV燃料贮箱低温泡沫隔热材料导热分析

针对RLV燃料贮箱使用的泡沫塑料,建立了闭孔匀质泡沫材料的传热模型,给出了利用泡沫材料结构参数计算热导率的方法.算例计算结果与实测值吻合较好,证明了模型的可信性和方法的可行性.最后利用对该模型的分析讨论了泡沫不均匀性的影响.     

基于粒子群优化的航路规划算法研究与仿真

文章将粒子群优化方法应用于飞机低空突防航路规划技术研究,提出了利用一组正弦波曲线来构造一个粒子,并在适应度函数设计巾加入处罚函数,使该方法得到的飞行航线严格经过起始点和目标点,而且满足飞机的机动性能要求,以及起始航向角与目标进入角的要求。仿真结果表明,所用方法简便可行,粒子能较快地收敛于全局最佳航路。     

旋转对固体火箭发动机燃烧室燃气流动的影响

采用RNG k-ε湍流模型,计算了某管状装药旋转固体火箭发动机在不同旋转速度情况下的燃烧室喷管统一流场,着重分析了不同转速情况下燃烧室内燃气流动的特点,得到了该发动机燃烧室内旋流切向速度沿径向分布趋势以及旋流涡核半径在不同转速情况下的变化特点,对燃烧室前封头局部区域的流场结构也进行了较为细致的分析.     

BVF在吹气控制压气机叶栅分离流中的应用

结合边界涡量流(BVF),对叶片开缝吹气的方法控制扩压叶栅流动分离进行了数值模拟.结果表明,叶片开缝可有效的吹除附面层内的低速气流,从而弱化或消除流动分离,提升性能.对叶栅开缝位置、开缝角度及缝隙宽度等影响因素的组合研究,获得了最佳开缝方案.BVF气动分析显示,叶片吸力面上高的BVF正峰值是大尺度分离发生的预兆,最佳开缝位置在BVF正峰值之后,分离点前后的一段区域,通过选择合适的位置,可取得在最大工况范围的最佳效果.      

无人机在恶劣气象条件下的自主决策技术

无人机(UAV)在实际战场环境中受恶劣气象条件等许多不确定因素的影响,因此必须不断提高其自主决策能力。主要研究无人机自主探测恶劣气象并进行自主决策的问题,首先介绍了影响无人机飞行的典型恶劣气象条件,然后提出了利用机载传感器获取气象信息并建立恶劣气象数学模型的方案,并提出了采用专家系统理论解决无人机遭遇恶劣气象时的自主决策问题。最后,对无人机在风切变、雷暴和紊流3种常见恶劣气象下的自主决策过程进行仿真。经分析,决策结果合理,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

车用跨声速离心压气机设计

随着内燃机功率密度的提高,需要更高的增压压比.采用全三维气动设计技术,设计了最大压比为4.0的车用跨声速离心压气机(可应用于微型燃气轮机),并将此应用于某型增压器的改进.针对跨声速流动特征,分析了相应的设计原则和方法.与某型发动机的配机试验结果表明,采用新设计的离心压气机后,在额定功率下,油耗下降4.1 g/(kW.h),涡轮进口温度下降35 K.      

重复使用运载器基于轨迹线性化的俯仰角控制

为了改善重复使用运载器末端区域能量管理段的控制系统性能,提出了一种基于轨迹线性化的俯仰角控制回路结构,该结构由伪逆模型前馈和反馈控制组成.根据瞬时平衡的定义,沿轨迹剖面线性化,获得了伪逆模型的设计方法,形成俯仰控制结构.以高空超声速飞行为例,进行了俯仰角控制设计,并与常规反馈控制相比较.结果表明,基于轨迹线性化的俯仰角控制,可以改善控制系统的动态性能,减小反馈回路的负担,降低积分饱和的可能性.      

随机响应面法在结构随机响应计算中的应用

传统的响应面方法以一般多项式逼近结构的随机响应,但这种方式并不能保证收敛性.以随机多项式为基础的随机响应面方法,可以弥补这一不足.两个数值例子和一个发动机轮盘实例来验证这一方法的有效性.结果表明:随着随机多项式次数的增加,随机响应面所得到的响应概率密度曲线愈加趋近于由蒙特卡罗方法所得到的概率密度曲线.      

基于物理规划的高超声速飞行器滑翔式再入轨迹优化

 轨迹优化是新型高超声速滑翔式再入飞行器方案设计的关键技术之一。物理规划方法能够以较低的计算代价获得设计者偏好的多目标优化问题的折中解。基于该方法研究滑翔式再入最优飞行轨迹。首先介绍物理规划方法求解多目标优化问题的数学模型,然后将考虑射程最大、热载最小、热流密度峰值最小和弹道最稳定4个目标的再入最优轨迹问题纳入物理规划的框架求解。以某带翼锥形再入飞行器为例,通过计算并分析单目标优化结果,确定具体的偏好结构,采用遗传算法求解了考虑热流、过载、动压和终端条件约束的多目标最优轨迹。优化计算结果验证了物理规划方法的有效性。分析了沿最优轨迹飞行的物理原因和基本迎角控制规律,可为滑翔式再入飞行器的最优轨迹方案设计提供依据。     

利用神经网络规则提取方法获取转静碰摩故障诊断知识

 获取易于理解的航空发动机转静碰摩故障诊断知识规则对于深刻认识碰摩故障机理、有效诊断碰摩故障具有重要意义。鉴于此,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络（NN）规则提取方法,介绍了连续属性离散、训练样本产生、神经网络训练、示例样本产生及规则提取等关键算法,并用Iris数据对方法进行了验证。最后,通过航空发动机转子实验器获取碰摩故障样本,利用神经网络规则提取方法从故障样本中提取了碰摩故障诊断知识规则,并对其进行了验证分析,验证结果充分表明了该方法的正确有效性。