放宽静稳定性大型客机纵向控制增稳系统设计

针对大型客机放宽静稳定性后纵向稳定性和操纵品质不足等问题,采用LQG/LTR理论及方法设计了一种纵向控制增稳系统,并通过典型重心位置和飞行阶段的仿真,表明该系统具有比经典控制增稳系统更为理想的增稳效果、鲁棒性、抗干扰能力和操纵品质。     

小波神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

针对某型航空发动机构建了转子-滚动轴承动力学仿真模型,并利用该模型构造了三种发动机故障样本.研究中采用松散型的小波神经网络,先对构造的三种故障信号进行小波包特征分析,提取其能量特征向量作为神经网络的输入,再采用改进的BP神经网络分类器进行发动机故障模式识别.仿真结果表明,基于小波神经网络的信息融合技术用于发动机的故障诊断是可行的和有效的.     

颗粒阻尼对直升机旋翼桨叶减振效果的试验

 为探索直升机减振技术的新方法,研究颗粒阻尼技术在直升机旋翼桨叶减振中的应用,设计了直升机旋翼桨叶模型及其相应的颗粒阻尼器形式,利用试验方法研究了颗粒阻尼对非旋转及旋转桨叶模型的阻尼减振效果。试验结果表明：颗粒阻尼可以有效提高非旋转桨叶模型的前3阶阻尼水平,尤其可使桨叶第3阶模态阻尼比提高一个数量级甚至更多;在较低的转速范围内,颗粒阻尼还可以克服离心力作用,使旋转桨叶模型的挥舞和摆振加速度响应水平均得到有效削减,充分表明了颗粒阻尼作为一种振动控制手段应用于直升机旋翼桨叶的可行性。     

宽马赫数范围高超声速进气道转动唇口变几何方案研究

结合简单一维流理论讨论了一种工作于Ma=4～7、采用可转动唇口的变几何二元高超声速进气道设计方案,并利用数值仿真手段对其Ma=4下的自起动性能及其他不同工作马赫数下的性能进行了研究.结果表明:所设计的变几何进气道必须辅以附面层排移措施才能在Ma=4下顺利实现自起动;该变几何方案Ma=4下的流量系数达0.7以上,这为飞行器加速提供了强有力保障;与定几何进气道相比,变几何进气道高低马赫数下的总体性能均得到显著提高;此外,转动唇口的铰接位置对自起动性能有重要影响.      

控制和预测焊接质量的计算机可视系统

介绍了控制和预测熔焊质量的计算机可视系统的结构和技术特性。该系统能在航空、航天、原子能等部门的重要焊接结构的质量保证方面发挥明显作用。     

超高强度钢30CrMnSiNi2A冲击韧性值的探讨

研究和分析了机械加工精度、试验条件及热处理工艺对超高强度钢３０ＣｒＭｎＳｉＮｉ２Ａ试样冲击韧性值ａｋ的影响,对生产出合格的超高强度钢成品零件具有指导意义。     

基于“北斗二代”的卫星星座设计

针对"北斗二代"卫星导航系统,首先,设计适合我国区域导航定位需求的GEO+MEO的星座;在此基础上增加一个倾斜地球同步轨道卫星星座扩充成一个GEO+MEO+IGSO的全球卫星导航系统;进行GDOP值和可见星数仿真,根据仿真结果对星座参数进行优化。     

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

轴流压气机转子尖部三维复杂流动Ⅱ——数值模拟研究

在实验研究和理论分析的基础上,对亚声速压气机转子尖部复杂流动做了数值模拟研究,旨在进一步深入研究叶尖间隙和进口总压分布对转子叶尖复杂流动的影响。首先通过对与实验条件相同的转子尖部复杂流动的数值模拟研究,校验了数值模拟结果,并分析了转子尖部复杂流动速度场、压力场和涡量场分布特性。然后通过改变叶尖间隙尺度和进口总压分布,研究了二者对近叶尖复杂流动的影响。研究结果表明:当叶尖间隙小于1%叶片弦长时角区旋涡的发展是导致转子失速的关键;而当叶尖间隙大于2%叶片弦长时叶尖泄漏涡的发展是导致转子失速的关键;改变进口总压分布可以合理地组织转子尖部流动并扩大转子工作裕度。此外,通过观测近叶片吸力面二维涡线的发展趋势可以判断叶尖复杂流动的发展状态。     

一种MEMS陀螺标度因数误差补偿方法

高动态、恶劣温度环境下,微小型飞行器(MAV)导航、制导与控制系统关键器件微机电系统(MEMS)陀螺受温度和转速耦合影响,其标度因数误差呈强非线性特点,常规方法无法精确补偿。通过分析MEMS陀螺标度因数误差的产生机理,建立了包含温度和转速非线性因素的标度因数误差模型,提出一种基于径向基(RBF)神经网络的标度因数非线性耦合误差补偿方法,解决了常规补偿方法精度差的问题。标定与补偿实验表明:在-10～+55℃温度范围、-150～+150(°)/s输入转速范围内,采用新方法补偿后MEMS陀螺输出平均精度比多项式拟合方法提高7倍;在-20～+20(°)/s低输入转速的误差强非线性区间内,精度提高近20倍,验证了本文方法的有效性和优越性。