环量控制机翼增升及滚转控制特性研究

环量控制作为一种高效的主动流动控制技术,在飞行器的气动改善、姿态控制方面具有巨大潜力.本文设计一套可以实现向下吹气的环量控制装置,并将其应用于飞行器进行气动控制.首先,通过数值模拟选取环量控制参数,同时分析环量控制翼型的气动特性.通过风洞实验,对同尺寸常规舵面模型和带有环量控制装置的模型进行气动力和气动力矩研究;采用粒...     

白车身轻量化设计分析

针对某轿车减重的项目要求,利用有限元灵敏度优化分析技术,基于经试验验证后的有限元模态分析模型建立灵敏度优化分析模型,用MSC．Nastran求解得到灵敏度矩阵和设计变量的迭代历史过程。结合灵敏度分析对基础模型减重,并对减重后的模型进行刚度、碰撞等相关性能的验证,完成轻量化分析研究。     

基于UIO的航空发动机执行机构故障诊断

为了提高航空发动机诊断过程中对噪声干扰和模型参数变化的鲁棒性,应用UIO(Unknown Input Ob-server)理论估计发动机动态系统的工作状态,通过干扰正交投影弱化外界干扰对状态估计的影响,处理了航空发动机执行机构的故障诊断问题。对航空发动机执行机构设计一组UIO观测器,其中每个UIO用于监测估计对应执行机构的故障偏移量,计算系统输出理论估计值与发动机实际测量信号间的残差数据,分析残差队列的幅值特性,实现航空发动机执行机构系统的故障检测和隔离。某型涡扇发动机上的实验结果表明,与Kalman滤波算法相比,UIO诊断方法更能鲁棒地检测和隔离出执行机构故障。     

基于OTHR与纯角度传感器群数据关联的模式辨识与定位精度提升

 天波超视距雷达(OTHR)目标跟踪面临着"三低"(低检测概率、低数据率和低测量精度)和"多径"(多条传播路径)的挑战,因此传播模式的准确辨识与目标定位精度提升是改善跟踪能力的关键。首先利用纯角度传感器群获得目标地理位置的初步估计,然后采用极大似然估计建立了OTHR的传播模式和杂波模式的辨识规则,进而利用最小方差估计准则实现OTHR和纯角度传感器群的量测融合。仿真结果表明,此算法的模式辨识正确率很高,能明显提升方位角的测量精度,但是不能明显提升径向距的精度。     

中国典型区域Es特性研究

利用中国海口、长春和拉萨三个站1976-1986年一个太阳周的观测数据, 对中国典型区域的Es特性进行了研究. 分析了不同强度Es (f₀E_s > 3, 5, 7, 9MHz)出现概率随本地时、季节以及太阳活动的变化规律, 并对电离层Es遮蔽情况(包括全遮蔽和半遮蔽)进行了系统分析. 研究结果表明, 各种强度的Es出现概率均是白天大于夜间, 夏季高于其他季节, 随太阳活动性变化规律不明显, 地区差异较大, 大部分情况拉萨站Es出现概率最高; 对于全遮蔽和半遮蔽特性, 不同站也表现出不同的分布规律.      

用于统计能量分析参数辨识的子空间方法研究

利用统计能量分析法预示航天器结构高频动力学响应时,正确估计各子系统的统计能量分析参数至关重要。论文从实验参数辨识角度,基于子空间法的统一理论框架,提出功率流模型辨识/耦合矩阵修正方法(PMI/CMA)辨识系统的内损耗因子和耦合损耗因子参数。首先利用子空间法直接由时域测试数据辨识功率流模型的等价状态空间模型,然后利用辨识模型特征参数修正初始耦合矩阵。耦合矩阵修正方法考虑了子系统间的耦合信息,并通过寻求耦合矩阵初始值相对误差的最小范数解得到修正参数。最后利用两个实际结构分别对算法进行了仿真分析并与功率流实现/统计能量分析模型修正方法(PRM/SMI)进行了对比,验证了PMI/CMA方法的有效性。     

带渐消因子的Quadrature卡尔曼滤波

为了解决无源传感器机动目标跟踪系统非线性较强、传统的跟踪滤波方法不稳定容易发散的缺陷,提出了一种带渐消因子的QKF（FQKF）算法。该算法通过引入时变渐消因子来实时调整状态预测误差协方差阵、量测预测误差协方差阵及状态预测误差和量测预测误差之间的互协方差阵,利用公式推导得出渐消因子实际上是对状态传播积分点和量测传播积分点进行渐消,进而达到实时调整滤波器增益矩阵的目的。并通过算法的机理分析和仿真实验表明FQKF算法具有强跟踪滤波器（STF）的优良性能,能够克服QKF算法的缺陷,对于无源传感器机动目标跟踪中系统的突变状态具有较强的跟踪能力,较QKF算法稳定性有所提高,并且计算量适中。     

基于自适应动态逆的高超声速飞行器姿态复合控制

考虑高超声速飞行器再入过程中存在气动舵低效的问题,提出了质量矩/气动舵复合控制方式,研究了这两类执行机构的复合控制分配问题,并针对高超声速飞行器强非线性和不确定性的对象特性,基于神经网络方法设计了自适应动态逆姿态控制系统。首先给出了质量块配置原则以及质量矩/气动舵复合控制模型;其次,为获得良好的控制分配精度并保证较小的执行机构能耗,基于二次规划方法设计了质量矩/气动舵复合控制分配策略;再次,利用神经网络权值的自适应调整来逼近系统中存在的不确定性,补偿动态逆误差,设计了基于神经网络的自适应动态逆控制器。最后,通过仿真验证了文中控制分配策略和自适应动态逆方法的有效性。     

空间发动机羽流研究技术发展综述

首先介绍了目前进行空间发动机羽流研究的必要性,同时说明地面试验和数值模拟方法都是研究空间发动机羽流特性的有效手段,两者缺一不可。在此基础上,总结了国内外羽流地面试验关键技术和发展状况。然后,分别总结了国内外最具代表性的空间发动机羽流试验台的组成、真空抽吸方式、主要技术指标和特点,包括美国的J2-A试验舱和CHAFF-IV试验舱,欧洲的CCG羽流污染试验舱和STG低温氦冷羽流试验舱,中国的KM系列空间环境模拟器和PES地面羽流试验台。最后,介绍了与羽流地面试验相关的数值模拟技术的发展,总结了进行羽流数值模拟的模型,重点介绍了常用的DSMC方法的典型应用和基于此方法所开发软件的情况,并针对大密度羽流场和电推进发动机羽流场的特点分别总结了其进行羽流场计算的方法。     

转捩模式与转捩准则预测高超声速边界层流动

对原始的k-ω-γ转捩模式和"层流+转捩准则"模型进行了改进,在2种方法中分别增加了横流模态时间尺度和横流转捩准则用于预测横流失稳诱导转捩。通过对网格预处理可并行计算获得边界层外缘信息以及边界层内横流速度。采用不同雷诺数条件下的0°攻角尖锥以及HIFiRE-5外形对2种方法预测高超声速边界层转捩的性能进行了比较分析。研究结果表明,2种方法均能正确反映高超声速边界层转捩起始位置和转捩区长度随雷诺数的变化趋势,但不能捕捉转捩区热流峰值;"层流+转捩准则"模型计算得到的传热系数在全湍流区较k-ω-γ转捩模式偏高。对于同时存在流向不稳定和横流不稳定的HIFiRE-5外形,改进的k-ω-γ转捩模式和改进的"层流+转捩准则"模型相比于原始的模型均能更加准确地预测中心线两侧横流失稳诱导形成的转捩;对于中心线附近因速度剖面拐点引起的边界层转捩,"层流+转捩准则"模型由于与边界层厚度相关,预测得到的转捩位置较试验结果靠前,k-ω-γ转捩模式与试验结果吻合很好。