带后缘小翼的旋翼振动载荷计算

建立了考虑弹性桨叶、刚性小翼的旋翼气动弹性分析模型和旋翼载荷计算方法.以广义质量和广义力的形式描述小翼惯性力和气动力对系统的影响,以非定常/动态失速模型计算剖面气动力,结合基于实验数据修正的组合气动模型计算带小翼部分的剖面气动力,集成大变形桨叶模型考虑弹性变形的非线性,以力积分法计算桨叶剖面振动载荷.通过计算分析与实验结果相比较,验证了建立的气动弹性模型和载荷计算方法.结果表明:建立的桨叶结构模型精度很高,气弹模型能够准确预测旋翼的振动载荷,挥舞弯矩平均误差控制在9.1%,使用修正的小翼气动模型能有效提高小翼运动时桨叶振动载荷的计算精度.      

高超声速飞行器舵面作动器舱环境设计及应用

针对高超声速飞行器热结构区域作动器舱环境控制相关技术进行研究,包括耐热结构可重复使用防热设计、外部热结构的作动器舱热防护构型设计和作动器舱动密封设计等。根据舱体的不同部位采用隔热式、辐射式和热沉式的防热构型,而作动器与舱体的运动间隙密封则采用一体式动密封构件。通过隔热特性分析、承载能力分析和热设计仿真分析等手段,优选出合理的热防护系统的适用参数。     

一种鲁棒的概率核主成分分析模型

大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元 t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这 3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。     

高马赫数层流摩阻数值计算精度

飞行器在高空高速飞行时黏性效应显著,摩阻预示精度对飞行器的关键气动性能意义重大。目前,摩阻预示主要依赖数值计算,但高马赫数层流摩擦阻力计算与试验测量结果仍存在差距。以具有高速飞行器典型部件特征的球锥、三角翼为对象,结合风洞试验摩阻测量结果,使用国家数值风洞（NNW）数值计算软件和自研CFD程序研究了数值计算中影响摩阻计算精度的格式数值耗散及壁面温度边界条件等重要因素。研究结果表明：数值耗散越小,表面摩阻的计算精度越高;在速度较低的边界层近壁区内关闭熵修正,将有助于提高表面摩阻的预示精度。此外,在高马赫数流动问题的数值模拟中,壁面温度条件对表面摩阻计算同样具有重要影响。最后,基于分析结果和工程需要提出了对高精度摩阻数值预示的研究需求。     

定时器串口通信在准实时半实物仿真中的应用

在准实时半实物仿真试验中,要求操作系统必须具有精确的时间和可预测性,在普通的Windows环境下多串口通信的可靠性和稳定性很难达到试验要求。为了满足仿真信息的实时性要求,介绍了在Windows环境下基于定时器和串口卡的多线程串口通信技术,重点说明了设计方案的实现方法和编程要点,给出了串口在准实时半实物仿真中与远程终端进行精确定时通信方法。结果证明,可以满足实时性和数据同步可靠性的要求,并在相关领域具有重要的参考价值。     

飞机水平尾翼水滴撞击特性及防冰热载荷计算

建立了利用欧拉法求解水滴撞击特性的方法,并基于Messinger质量和能量守恒方程建立了热载荷计算模型,以某型飞机三维水平尾翼为研究对象,展开了撞击特性和热载荷的计算.结果显示水平尾翼的局部水收集系数极值从翼根到翼尖逐渐增加,不同截面水滴收集系数的分布为设计防冰系统范围提供了依据.驻点附近及机翼上、下表面各存在一个热载荷较大的区域,进而确定该尾翼电加热防冰分为3个区域:中间连续加热区和上、下表面驻点附近的各一个间断加热区.      

铣削参数对薄壁叶片铣削振动的影响

针对TC11薄壁叶片在数控加工过程中存在振动问题,采用单因素试验法进行薄壁叶片的铣削试验,建立铣削参数对振动加速度的影响模型,分析各铣削参数对铣削振动的影响规律,运用工艺参数区间敏感性分析方法,优选了铣削工艺参数区间。     

电气化飞机电力系统智能化设计研究综述

能源危机和环境问题推动了绿色航空的发展,飞机电气化是绿色航空的主要实现手段,已经成为航空技术发展的重要方向。本文介绍了飞机电气化的发展历程,阐述了电气化飞机电力系统的关键技术及其研究现状,分析了先进飞机电力系统设计的关键技术,指出了飞机电力系统综合化、智能化的发展特点。在分析飞机电力系统设计存在的问题的基础上,文章初步提出了电气化飞机电力系统智能化设计平台的理论框架、功能和特点,分析了支撑电力系统智能化设计平台的关键技术,指出了航空智能化设计的研究方向。     

一类具有时变和分布时滞的 神经网络系统的时滞相依全局稳定性分析

通过构造一个新的增广Lyapunov-Krasovskii泛函,对时变时滞函数的下界和定常分布时滞同时使用时滞分割,获得了一类同时具有时变时滞和分布时滞的神经网络系统以LMI形式表达的时滞相依全局渐近稳定条件,并通过数值实例表明本文方法的有效性和稳定条件更低的保守性。     

Real-time object tracking via least squares transformation in spatial and Fourier domains for unmanned aerial vehicles

This paper addresses the problem of real-time object tracking for unmanned aerial vehicles. We consider the task of object tracking as a classification problem. Training a good classifier always needs a huge number of samples, which is always time-consuming and not suitable for realtime applications. In this paper, we transform the large-scale least-squares problem in the spatial domain to a series of small-scale least-squares problems with constraints in the Fourier domain using the correlation filter technique. Then, this problem is efficiently solved by two stages. In the first stage, a fast method based on recursive least squares is used to solve the correlation filter problem without constraints in the Fourier domain. In the second stage, a weight matrix is constructed to prune the solution attained in the first stage to approach the constraints in the spatial domain. Then, the pruned classifier is used for tracking. To evaluate proposed tracker's performance, comprehensive experiments are conducted on challenging aerial sequences in the UAV123 dataset. Experimental results demonstrate that proposed approach achieves a state-ofthe-art tracking performance in aerial sequences and operates at a mean speed of beyond 40 frames/s. For further analysis of proposed tracker's robustness, extensive experiments are also performed on recent benchmarks OTB50, OTB100, and VOT2016.