某大负荷涡轮过渡段设计探索

对某大负荷过渡段进行了探索设计和数值模拟。对比分析表明:在支板数很少的情况下,支板厚度分布对主流区的流动影响很小,主要通过叶型曲率分布来影响支板表面逆压梯度和分离。凹曲率和凸曲率搭配可以有效控制轮毂、机匣和支板叶尖的流动分离。可以通过支板周向倾斜改变支板叶型在S1流面的安装角,从而起到改变攻角效应和控制流动分离的作用。在条件允许的情况下应尽可能将支板部分或全部置于主流逆压梯度较小的区域以减小支板表面压力梯度和分离风险。      

航空发动机MTBF的Bayes评估

针对航空发动机的试验样本量和故障数据少,采用传统的数学平均值法对其平均故障间隔时间（MTBF）评估不能反映其真实可靠性水平的问题,基于Bayes理论,把历史试验数据视为先验信息,采用矩等效方法确定先验分布,然后通过Bayes理论综合现场试验数据,建立了一种基于Bayes理论的航空发动机MTBF评估方法。该方法可以扩大MTBF评估所需的信息量。采用所提出的Bayes方法对某航空发动机MTBF进行评估,得到其MTBF评估值为302.68h,比采用数学平均值法约提高了18.7%,评估结果更符合实际。表明该方法可应用于航空发动机MTBF的评估。      

航空发动机主轴承接触应力精确仿真计算方法

采用稳态热分析与动态接触力学分析相结合的方法以提高计算精度,考虑轴承摩擦生热及瞬态冲击效应的影响,得到经热应力修正的轴承应力分布及变化特征。研究表明:最大动态接触应力位于钢球表面,外圈滚道次之,内圈滚道最小;轴承接触应力具有明显动态冲击响应特性,分布及大小具有随机变化性;接触应力由主应力与剪切应力共同构成,随转速及轴向载荷增大而增大。      

变循环发动机稳态控制规律设计的新方法

变循环发动机(VCE)具有较多的可调参数,为了进行变循环发动机的多变量稳态控制规律优化设计,提出了用于变循环发动机稳态控制规律优化设计的一种新方法-逆算法。该方法基于敏感性系数矩阵,采用可调参数替换传统部件级性能计算模型中的独立变量,在给定变循环发动机主要状态参数和部件参数的条件下,实现了可调参数的求解,进一步完成发动机稳态控制规律的优化设计。对比表明,逆算法的计算精度和收敛速度与传统算法一致,收敛性得到了改善。对带有核心机驱动风扇(CDFS)的双外涵变循环发动机亚声速巡航的节流状态控制规律优化后,使得巡航推力下的安装耗油率比定几何的双外涵和单外涵发动机分别下降7.8%和16.4%,而地面安装耗油率最大降低约3.4%。结果表明,逆算法是变循环发动机稳态控制规律优化设计的一种有效途径。     

连续纤维增强钛基复合材料整体叶环设计与分析

为适应未来高推重比航空发动机研制的需要,研究了国内外连续纤维增强钛基复合材料及其结构件的制备工艺特点,以及压气机连续纤维增强钛基复合材料整体叶环的设计和试验情况。以某压气机转子级为对象,开展了整体叶环设计和分析研究,提出了不同结构形式整体叶环设计方案,并从应力、重量、制造可行性和经济性等方面对不同结构设计方案进行了对比分析,结果表明:装配结构复合材料整体叶环应力水平低,制造可行性好,经济性好,并在一定程度上避免了径向载荷作用下的界面失效问题,值得深入研究。     

一种基于O&D市场的宽体客机衍生机型座级航程确定的方法研究

以STP（Segmentation,Targeting,Positioning,简称STP）战略为指导,结合O&D（Origin & Destination,简称O&D）市场需求和制造商供给能力,从市场细分和定位、目标市场选择,尝试为宽体客机衍生机型座级航程分析提供一种不同的角度,探索一种确定座级航程的方法,并以280座宽体客机加长型为例验证该方法的可操作性。     

变控制流供应角度涡流阀固体变推力火箭发动机调节方案

针对涡流阀变推力发动机变控制流供应角度方案,开展了发动机工作特性的数值模拟及实验研究。数值研究结果表明:采用变控制流供应角度可以很好地实现涡流阀变推力发动机的推力调节;涡流阀最大推力调节比超出加质发动机调节比26%;调节比随着控制流供应角度的减小而增大。实验结果表明:变控制流供应角度方案可行,验证了“气 气”调节的优越性。变控制流供应角度涡流阀固体变推力发动机为实现固体发动机推力调节提供了一种技术途径。      

基于灰色补偿反步法的机动指令跟踪控制

基于三自由度飞行动力学模型和运动学模型,提出了一种带有灰色补偿的反步(Back-stepping)控制方法,以实现某些预定的战术机动动作。首先,将飞行动力学模型和运动学模型分解成3个轴方向的相对简单的子系统;然后,针对3个子系统采用反步法分别设计出模型中没有干扰时的控制律,并采用GM(0,N)预测模型对不确定部分的模型参数进行辨识,进一步根据估计出的参数设计灰色补偿控制律;最后,根据3个子系统设计出的控制律解算出同时满足3个子系统渐进稳定的控制输入,这样使得整个系统渐进稳定。仿真结果表明,GM(0,N)预测模型能精确预测不确定模型参数,该算法能够高效实现预定的战术机动动作。     

二冲程点燃式直喷重油发动机小负荷试验

利用燃用轻柴油的二冲程点燃式空气辅助缸内直喷发动机,进行了转速为3000r/min、节气门开度为10%与20%下的小负荷试验,研究了点火及喷油参数对发动机性能的影响。试验结果表明:当节气门开度较小时,采用上止点前30°~40°点火提前角,饱和点火能量,稀混合气（过量空气系数大于1.1）及适度提前混合物喷射结束时刻的策略能够充分改善发动机动力性和经济性。随着负荷增大,点火能量影响程度减小,采用适度推迟点火提前角,偏浓混合气（过量空气系数小于1.0）及提前喷射结束时刻策略,增加燃油蒸发时间来充分发挥发动机动力性能,而采用饱和点火能量,偏稀混合气（过量空气系数大于1.15）能够大幅度改善发动机经济性及HC/CO排放。      

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。