智能结构在微型飞行器中的应用与研究

与传统的飞行器相比微型飞行器具有体积小、重量轻、成本低等优点,在军事及民用等方面都有着广泛的应用,但由于微型飞行器本身存在着较低的升阻比、机翼展弦比小以及受扰动不稳定性等缺点,限制了它的实际应用,为了更好地改善其气动性能,本文介绍了设计制作依靠智能材料驱动变形的柔性机翼,通过模型的气动计算研究微型飞行器的气动性能变化,并通过柔性机翼的主动形状改变使得微型飞行器的气动性能得到改善。     

解决一体化设计

通过风洞实验,人们发现:二维矢量喷管向下偏转后,除了可以产生预期的推力分量和俯仰力矩外,喷流的转折往往还能在扁宽的后机身或机翼等部位诱导出超环流,形成附加的气动升力,其数值随喷口偏角的增大而增大。此种情况在采用三维喷管的飞机上基本上是见不到的。三维矢量喷管偏转后,一般只能通过推力指向的变换,为飞机提供所需的纵向或方向操纵力矩,对外界气流的影响相对较小。     

问与答

yaysyby-m 问请问苏-47金雕属于什么布局,这样的布局有什么好处?答:从气动布局看,飞机采用串列三翼面结构。与常规布局的战斗机相比,它能在亚声速飞行时保持最好的气动性能;与推力矢量控制系统综合使用,能使飞机在空战中保持绝对优势。该机在试飞中能以90度迎角飞行,完成各种高难度机动动作。机身扁平,表面缝隙较少,还采用了雷达吸波材料。采用前掠机翼布局,布置有机翼翼根     

高超声速战术导弹精确制导律设计

高超声速战术导弹以其固有的特点在高速目标拦截上应用前景巨大.如何针对高超声速战术导弹高速度、高不确定性的特点设计精确的制导律是导弹能否摧毁目标的关键.针对高超声速战术导弹和高速机动目标建立了相对运动模型,利用自适应滑模控制理论,设计了导弹的自适应精确制导律,并进行了仿真分析.结果表明,该制导律具有较好的控制效果.     

飞行器控制分配技术研究现状与展望

综述了现代飞行器控制分配技术的研究和应用状况.首先简要回顾了线性控制分配方法,然后着重论述了非线性控制分配技术的最新研究成果,包括截距修正法、分段线性规划法、非线性规划法及包含神经网络计算、遗传算法和模糊逻辑在内的智能控制分配技术,最后讨论了有待于进一步完善和深入研究的若干问题.     

一种三维弹性机翼气动优化新方法

基于控制理论方法和有限元分析软件,通过将网格生成、流场计算、有限元分析、粘性伴随方程数值求解、梯度求解和拟牛顿优化算法等几方面的有效结合,研究与发展了计及静气动弹性影响的三维机翼气动优化设计方法,其中,雷诺平均Navier-Stokes方程为主控方程,气动载荷和结构静弹性变形量由气动/结构方程的耦合迭代求解得到,目标函数梯度信息由共轭方程数值求解得到。典型大展弦比机翼气动减阻设计结果表明：研究及发展的计及静气动弹性影响的三维机翼气动优化设计方法是有效的,能够有效考虑静气动弹性的影响。     

某高超飞行器流道冷流特征及气动力特性研究

对一种类似于X-43A的吸气式高超声速一体化构形全流道开展了风洞实验和数值模拟研究,分析了不同来流总压、飞行攻角以来流Ma数下全流道的流场结构和气动力特性.研究结果表明:(1)飞行攻角对全流道的流动结构和升力系数有着显著影响,但阻力系数的影响并不明显;(2) 研究范围内来流马赫数的变化对全流道的流动结构和全机气动力特性有着一定影响;(3) 前体横截面上存在显著的展向压强梯度,使得经过预压缩的气流偏离了进气道进口,但同时也减少了进入内通道的边界层气流,提高了进口流场的品质.     

一种计及静气动弹性变形影响的跨声速机翼气动优化设计方法研究

耦合流场控制方程和结构静平衡方程求解得到大展弦比跨声速弹性机翼气动性能,分析研究了结构静弹性变形对气动载荷的影响.在此基础上以机翼典型剖面外形和机翼型架外形为设计变量进行了基于控制理论的跨声速弹性机翼气动优化设计方法研究,实现了在真实飞行条件下考虑静气动弹性变形影响的大展弦比跨声速弹性机翼一体化优化设计.优化设计算例结果表明所发展的方法是成功的,优化得到的弹性机翼在满足升力系数约束条件下提高了升阻比.     

高超声速飞行器后体喷管三维构型设计

为研究高超声速飞行器后体喷管三维构型的设计,以NASA半壁喷管试验为参考,进行了二维及三维内外流相互作用的数值模拟计算,分析了后体喷管三维流场的特点.从高超声速飞行器机身推进一体化的角度,构建了后体喷管三维构型,进行了不同构型设计对后体喷管性能影响的参数研究.结果表明:后体喷管的三维效应不可忽视,后体喷管侧壁的存在及下壁面长度对性能影响较大.      

一种新的蚁群算法及其在飞行器设计中的应用

尝试将蚁群算法引入飞行器优化设计领域,为此建立了适用于高维、多目标、多约束优化问题的连续空间蚁群算法,并以高超声速飞行器气动布局的多目标优化设计为例进行了验证.优化设计结果与采用遗传算法得到的优化结果进行了对比,指出了蚁群算法的优点.该研究可为蚁群算法应用于复杂、高维的大规模飞行器设计问题提供参考.