航空发动机组件化建模技术

提出了使用组件化开发通用航空发动机仿真平台的思想:从发动机结构的角度将发动机模型分解成多个组件;从软件功能的角度将仿真软件的辅助部分也分解成多个组件.在此基础上开发了涡扇发动机的仿真平台,取得了良好的效果.所建立的仿真系统实现了模块化、层次化,易于维护和改进,可扩展性强,提高了代码重用率,体现了该框架的灵活性.      

一种基于数值计算的轴流压气机旋转失速稳定性模型——之一:理论模型及算法分析

本文提出了一个基于直接数值计算结果基础上的旋转失速线性稳定性模型,描述了如何从基本的Navier－Stokes方程出发,把轴流压气机流动稳定性问题转化为一个特征值问题的基本理论框架。对压气机不稳定边界的判断通过计算和检验特征值的方式来实现。本文给出了有限差分法和基于Gauss－Lobatto节点的谱配置方法两种数值离散的方式,并分析了这两种离散方式的收敛特性。     

液体火箭发动机喷管发汗冷却研究

采用SSTk-ω湍流模型对液体火箭发动机喷管发汗冷却进行了全场耦合计算,考虑了不同孔隙率、变物性、可压缩性、多孔介质热弥散效应、微尺度流动以及传质等因素的影响,比对再生冷却分析了不同注入率对壁面温度、冷却效率以及边界层厚度的影响;结果表明平均注入率的增大使平均壁温以更大的比例降低,采用发汗冷却的喷管喉部不再是最高温的部位.将CFD计算结果分别与实验以及一维气动公式计算结果进行了比较,证实计算结果可靠.      

基于联系度的雷达导引头综合能力评估

雷达导引头是反舰导弹的重要组成部分,对其综合能力的评估是一个多因素综合评判问题。文章分析了影响雷达导引头综合能力的主要因素,建立了雷达导引头综合能力评估指标体系和基于联系度的雷达导引头综合能力评估模型,并提出了联系度的比较规则。最后,评估得出了国外几种典型的雷达导引头综合能力的优劣排序。     

高精度火箭橇试验轨道随机不平顺分析

对实测高精度火箭橇试验轨道随机不平顺功率谱密度(PSD)进行B样条插值,得到拟合用PSD平均曲线.对此曲线采用最小X方回归与粒子群优化算法,得到了指数函数形式的PSD函数参数值.基于PSD进行频率采样,利用Monte Carlo法模拟得到随机相位,然后利用Blackman-Turkey法模拟得到试验轨道空间域内的不平顺大小.分析与模拟结果表明:高精度火箭橇轨道随机不平顺具有低频、低幅值和低功率特性.随机不平顺对数PSD值随频率的增加而趋于稳定值.     

航空发动机小波神经网络PID控制

提出了一种基于小波神经网络在线辨识的航空发动机比例-积分-微分(PID)控制算法.网络采用三层前向网络结构,以小波函数作为隐含层的激励函数.采用离线训练的方式训练出网络参数,以网络输出和输入之间的偏导数代替发动机模型输出和输入变量之间的偏导数,用以在线修正PID控制器的参数.阶跃响应测试表明,用小波神经网络整定的PID控制系统动态调节时间小于2s,稳态误差为零,在全飞行包线内均稳定正常工作.      

有、无障碍物爆震管起爆过程的CE/SE模拟

用时空守恒元和解元(CE/SE)法模拟有无障碍物情况下爆震管二维爆震波的形成和传播过程,分析爆震波的不同机理,研究在较低能量下,点火区温度、爆震管管径以及障碍物对爆燃-爆震转捩过程(DDT)的影响.控制方程采取无量纲形式,用拓展的隐式梯形法实现刚性源项积分.研究表明,点火能量与点火压力相关,在较低的点火能量下,可以通过提高点火温度、减小爆震管径及加入障碍物加强爆震过程,减小爆燃-爆震转捩过程DDT时间和距离.为研究爆震波点火和DDT过程提供了理论依据.      

不同结构超声速燃烧斜坡喷注器性能对比研究

为了进一步研究斜坡结构特点对超声速流场混合增强作用,设计了膨胀型和压缩型两种斜坡实验件,并分别进行了火焰传播、纹影及油流谱实验.利用数值仿真的方法对斜坡后压力分布、激波间相互作用以及流向涡的卷起过程进行了分析研究,与实验结果对比一致.最后分析了实验结果与国外相关研究的差异,论证了该设计的两种斜坡喷注器中膨胀型斜坡有更好的自燃及火焰稳定作用.      

无轴承开关磁阻电机平均悬浮力控制策略

 无轴承开关磁阻电机是一个复杂的非线性系统,因此其控制策略的研究非常重要。高速时由于反电势的增加,使悬浮绕组开通时刻电流难以跟踪,导致瞬时悬浮力难以控制,因此有必要研究基于平均悬浮力和平均转矩的无轴承开关磁阻电机控制策略。根据无轴承开关磁阻电机的悬浮原理和数学模型,设计平均悬浮力和平均转矩的控制策略。主绕组电流和悬浮绕组电流均采用方波控制。推导了平均悬浮力与绕组电流之间的关系,以及主绕组电流和悬浮绕组电流的计算公式。给出了超前角和绕组电流的计算流程。针对12/8结构的无轴承开关磁阻电机,设计了以数字信号处理器TMS320C2812为核心的控制系统。通过实验给出了绕组电流波形和转子位移波形。实验结果显示了电机的稳定悬浮,验证了此控制策略的可行性。     

基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。