无人机总体与起飞性能匹配性设计优化

首先,提出了一种小推重比的低速螺旋桨无人机总体参数与起飞性能匹配性设计优化方法;其次,对该无人机起飞阶段的动力学和运动学特性进行了分析,明确了该无人机总体参数与起飞性能之间的最佳匹配关系,以实现无人机起飞性能的最优化;最后,通过分析得出结论:小推重比低速螺旋桨无人机总体设计参数的选取直接影响到起飞性能的优劣,“平衡”总体设计需求来发挥平台更佳的起飞性能是总体设计优化的重要内容.     

水滴撞击特性的粒子统计法研究

基于水滴撞击特性研究的拉格朗日方法,提出了适合于考察非定常情况的粒子统计法.通过统计非定常流场中不同时刻撞击在防冰表面上不同区域的粒子数,获得防冰表面上粒子浓度分布随时间的变化情况,与基于染色法水滴撞击试验获得的色度分布具有直接对应关系;采用基于染色法的动态图像测量方法对某型发动机帽罩缩比模型开展了水滴撞击特性试验,对所提粒子统计法进行了验证.基于拉格朗日方法的粒子统计法获得的计算结果与试验结果符合较好,与采用拉格朗日轨迹法获得的结果具有较好的一致性.粒子统计法所模拟的物理过程与试验过程一致,在处理湍流随机性和来流液态水含量分布不均等方面具有优势.     

航空常用铝合金动态拉伸力学性能探究

利用分离式Hopkinson拉杆设备对五种航空常用铝合金2A12-CZ,2A12-M,2024-T351,7050-T74,7050-T7451进行了室温动态拉伸力学性能探究,并利用电子万能试验机对这五种材料进行了准静态拉伸力学性能测试,得到了五种铝合金在不同应变率下的拉伸真实应力应变曲线。试验结果显示:7050系列铝合金有较高的屈服强度,2A12M抗拉强度则最低。五种航空铝合金都表现出不同程度的正的应变率敏感效应,其中2A12-CZ敏感性最强,7050T7451敏感性最弱。五种铝合金动态拉伸失效应变明显大于准静态拉伸失效应变。2A12M与2024T351有较高的动态拉伸失效应变。在试验结果的基础上,选择Johnson-Cook本构模型,Cowper-Symonds本构模型来拟合这五种材料的动态本构,模型预测与试验结果吻合较好。     

变转速旋翼气动特性分析及试验研究

直升机旋翼以固定不变的转速工作,仅能使有限状态的旋翼效率达到最优,而通过旋翼转速的变化,可以实现不同飞行状态下的旋翼效率最优.为了研究不同旋翼转速时的旋翼气动特性,首先建立了适合旋翼在低转速飞行情况下的气动特性分析模型,该模型包含了Leishman-Beddoes非定常动态失速模型与适合于低马赫数(Ma＜0.3)分析的Sheng失速修正模型;其次,在低速风洞2.5m旋翼模型试验台上试验研究了模型旋翼的悬停效率及前飞需用功率与旋翼转速之间的关系.试验与计算结果的对比表明:所建立的气动分析模型能够准确地计算旋翼在低转速情况下的气动特性;通过优化旋翼转速,增大了桨叶剖面迎角,提高了桨叶剖面的升阻比;并且当旋翼以最优转速旋转时,模型旋翼的悬停效率最大可以提高32％,前飞需用功率最大可以降低22％.     

氢动力冲压发动机冷却分析

在氢动力航空器上以低温燃料氢为冷却剂,对冲压发动机进行多级冷却,通过与以往的方案对比,确定了多级冷却加涡轮做功的方案,这种方案的优势在于不仅对发动机热部件提供了冷却,而且输出了功率。在此基础上进行数学建模,通过理论分析,推导出燃料热沉降率、燃料节省比以及输出功率三个参数与涡轮级数和总压比的关系。通过给定的状态,分析了各个参数的变化范围,由此确定出总压比和涡轮级数最优的参数选取,作为对新型氢燃料航空器冲压发动机的冷却系统设计的参考,以节省不必要的时间和技术浪费。     

基于Matlab／Simulink的航空发动机部件级建模与分析

借助Matlab搭建完整的双轴涡轮风扇发动机模型,对各部件进行封装,利用Simulink显示模块观察仿真结果。在动态仿真时,引入容积动力效应,避免反复迭代过程,提高模型实时性。与GSP仿真软件结果进行对比,结果表明：所建立的模型具有较高精度,可以准确捕捉航空发动机的动态响应和稳态响应。     

力臂自动调节装置智能综合测试系统的设计

为了解决力臂自动调节装置型号多、测试方法繁杂、测试精度低的问题,研制了以工控机为核心的自动测试系统,从硬件设计、软件设计入手,分析了测试过程中的工作环境模拟仿真与自动加载、系统控制信号和数据的共享、大气参数的测量、力臂值随机快速精确测量及抗干扰设计等问题,对改善力臂自动调节装置的维护手段、提高测试设备的自动化程度、使检测设备向综合化和智能化方向发展,具有重要的推动作用。     

基于奇异值趋势分解和LS-SVR的航空发动机性能指数组合预测

发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。      

飞行动态信息自动化管理的实现

阐述了空中交通管理行业中对飞行动态管理的一种方法,介绍了飞机动态信息计算机管理的网络结构,重点说明整个系统所实现的动态显示、动态查询等功能。     

遗传算法在气动力参数辨识中的应用

将遗传算法推广用于气动力参数辨识，以取代通常采用的梯度类优化算法。通过采用遗传模拟退火算法对某型飞机的纵向气动力参数进行辨识计算及分析后，可以看到：(1)遗传算法是气动力参数辨识的一种新的有效方法，该算法不受参数初值选取的影响，具有较好的全局寻优特性；(2)遗传算法的计算效率受种群规模、遗传算法构造本身等因素的影响比较大。并且还有相当大的进一步完善与改进的空间。