涡轮多学科优化中的气动设计技术探讨

通过对涡轮多学科优化的分析,讨论了多学科优化中的气动设计技术.提出了基于叶栅特征参数和贝塞尔函数的二维叶栅参数化造型方法,并结合积叠轴的掠、弯形成三维复杂几何叶片成型技术.通过对气动优化过程中的数学模型分析,给出了一般要求的约束条件,并根据不同阶段的气动设计和约束条件提出了分阶段嵌套优化方法.针对三维气动计算,对商用软件CFX进行了二次开发,实现了三维计算的自动分网、建模、求解和后处理.最后,结合具体算例完成的优化设计结果表明,其涡轮效率提高了约2.3%,工作叶片数减少13.21%,叶片叶身总质量下降8.96%.      

无人机飞行控制系统的自抗扰姿态稳定控制

将自抗扰控制应用于无人机飞行控制系统。论述自抗扰控制的方法原理,并运用该技术设计控制律。首先利用跟踪微分器安排过渡过程,以达到快速、准确跟踪给定信号的目的。然后通过扩张状态观测器实时估计出系统的不确定干扰,并以反馈量的形式引入控制输入,从而起到实时补偿系统扰动的作用,实现姿态稳定控制。数值仿真结果表明,该方法抗干扰能力强,具有控制品质好、精度高、算法简单等特点。     

计算机仿真椭圆钣金件拉深成形技术研究

应用PAMSTAMP数值模拟仿真功能,研究了不同压边力及分步成形对椭圆钣金件拉深成形的影响,解决了拉深成形过程中的缩颈及开裂缺陷,通过计算机仿真,获得了最佳的工艺参数和工艺流程。     

泵前阀开关波纹管组件改进设计

某型号发动机泵前阀在抽典试验中开关腔波纹管组件发生了疲劳失效,经对失效原因及机理进行分析,对波纹管组件进行了改进设计,并对原状态波纹管组件及新设计进行了有限元计算分析和疲劳寿命估计。计算结果表明,新设计波纹管应力分布相对合理,疲劳寿命水平有较大提高。设计改进后生产了试验件并进行了阀门试验,试验与计算结果相当并满足发动机使用要求。     

基于DoDAF的装备保障任务建模与仿真的验证

装备保障任务建模与仿真是装备保障性能分析的基础,针对装备保障任务层次结构复杂、结构动态变化的特点,文章采用美国国防部体系结构框架(Department of Defense Architecture Framework,DoDAF),对装备保障任务建模需求进行分析,选取相应的DoDAF产品进行目标、资源、活动及活动间关系描述,探讨装备保障任务的分解原则,对装备保障任务进行逐级分解,建立保障任务模型,采用Telelogic SA(System Architect)软件构建装备保障任务的仿真模型,并以美国"尼米兹"级航母对岸作战航空保障任务为例,分析其任务成功率,对建立的模型进行仿真验证,证明了模型和方法的有效性。     

某起动机转速切断装置自动测控系统设计

采用高速单片机C8051F020和VNH3SP30单封装全桥电机驱动芯片控制电机上升速度并进行转速等数据采集,设计出某飞机起动机部件-转速切断装置组件地面测控系统。实际使用证明该系统能确保转速上升斜率的一致性,捕捉到的切断转速值可靠,并且工作稳定、性价比高、人机界面友好。     

一种用于空间群目标分辨的滑动窗轨迹跟踪算法

针对大多数现有的微多普勒分析理论难以解决空间群目标的监测与识别问题,本文提出一种基于提取目标运动特征的弹道中段群目标分辨方法。首先建立了多个具有滑动散射中心的旋转对称目标模型并得到其m-D曲线,在此基础上,利用形态学图像处理方法抑制一维距离像旁瓣,然后提出了一种滑动窗轨迹跟踪的方法分离出各散射点相互交叉的m-D曲线,再对分离结果进行经验模式分解(Empirical-Mode Decomposition, EMD),最后通过提取能够反映目标运动特征的固有模态函数(Intrinsic Mode Function ,IMF),实现了群目标分辨。仿真实验校验了所提方法的可行性和鲁棒性。     

飞轮传感器的高斯混合模型故障检测方法

针对闭环控制的飞轮系统,本文采用一种基于高斯混合模型(GMM）的故障诊断方法检测飞轮的传感器故障。姿态机动的反作用飞轮是一个多工况系统。通过飞轮的历史观测数据建立飞轮的GMM模型,它用有限个高斯函数的加权组合来有效地拟合多工况的观测数据,利用基于贝叶斯推理的后验概率（BIP）指标计算新样本偏离GMM模型的程度,该指标能避免由于数据分类不确定而引起的误检测问题。仿真结果表明BIP指标不需要复杂的数学建模就能准确检测飞轮传感器故障。     

基于E脉冲波形综合技术的雷达目标识别方法研究

文章介绍了一种基于波形综合的雷达目标识别技术。通过对雷达目标的瞬态电磁仿真数据,准确提取极点目标,形成完整的E脉冲目标识别理论体系。最后给出了隐身飞机目标(F22、F35)电磁仿真和目标识别率的计算实例。     

交互式多模型粒子滤波优化重采样算法

针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮乏问题,提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法,利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下,利用线性优化方法及模型交互概率将每个模型中拥有小权值的粒子替换成新的粒子。新的粒子既包含本模型中粒子信息,又包含了本模型与其他模型交互后的粒子信息。目标跟踪的仿真结果证明:每个模型新产生的粒子集合可以准确地近似真实状态后验概率密度函数,系统的估计精度与标准IMMPF算法相比有较大提升。