涡轴发动机整机S2参数化流道造型及数值仿真

建立了一种涡轴发动机整机S2参数化流道造型方法,采用某S2数值仿真软件完成了某涡轴发动机的整机计算.计算表明S2参数化流道造型方法简单、有效,仿真软件对涡轴发动机进行整机稳态计算的精度基本满足计算要求,为涡轴发动机整机多学科设计优化奠定了基础.     

高马赫数无人机概念设计的外形参数化建模

设计出一类推进系统与气动布局一体化的临近空间高马赫数(Ma=3.5)无人机概念方案。为了能对这类无人机概念方案进行快速设计与评估,需要建立一种精确的、简便的表达概念方案的参数化几何模型。应用形函数/类函数、拉格朗日插值多项式和B样条曲线方法,建立了一种能够精确描述该类无人机概念方案的数学模型。基于该数学模型,应用CATIA软件二次开发方法,用VB编程实现了无人机概念方案的三维外形的自动生成。选取双后掠机翼、单后掠机翼和准菱形机翼3种典型的高马赫数气动布局方案作为测试算例,测试结果表明所开发的VB程序能够快速且足够精确地创建高马赫数无人机概念方案的三维外形。     

航空发动机风扇叶片振动适航符合性设计方法

对航空发动机风扇叶片振动适航符合性设计方法开展了研究。采用非均匀有理B样条实现风扇叶片型线的设计,通过各截面型线质心实现风扇叶片积叠成型;建立榫头的草图,拉伸生成风扇叶片的圆弧榫;考虑强度、振动特性,实现伸根段的设计。从振动适航条款CCAR 33.83的要求出发,给出了风扇叶片振动符合性的验证方法,基于建立的风扇叶片模型,采用有限元方法对风扇叶片的振动特性和振动应力进行计算。计算结果表明,在整个飞行包线环境下,该风扇叶片的振动特性和振动应力水平满足振动的适航条款要求,为风扇叶片的振动符合性设计与验证提供了依据。     

变形翼的分布式协同控制方案

搭建了一个基于相互作用的智能体阵列的变形翼模型。针对该模型,提出了一种分布式协同控制方案,以驱动翼面准确平滑地变形至期望翼型。分析变形翼系统在采样通信约束下的稳定性,给出了基于Lyapunov-Krasovskii稳定性理论的稳定性判据。利用锥补线性化方法,提出了控制器设计的算法。最后使用Matlab进行变形翼的仿真,结果证明了提出方法的可行性。     

飞机装配工装组件库与快速装配设计技术

结合航空企业数字化应用的现状,基于飞机装配工装设计中的应用需求,研究工装组件的参数化设计、参数化组件库的构建以及组件的快速装配设计技术。应用CAA在CATIA平台上进行二次开发,实现了飞机装配工装组件库和快速装配设计功能,可提高装配工装设计的效率和质量。     

基于AutoLisp语言的基线转弯飞行程序设计

利用AutoLisp语言在AutoCAD平台上完成了基线转弯仪表飞行程序标称飞行航迹与保护区的设计,解决了基线转弯飞行程序设计中保护区绘制的繁琐、耗时耗力的问题,提高了基线转弯仪表飞行程序设计的精度与速度。并建立了基线转弯飞行程序设计参数的数据库,实现了基线转弯飞行程序参数化的自动存储与自动生成,最终完成计算机辅助的基线转弯飞行程序设计。首次运用数学算法解决了P点问题,为飞行程序设计的参数化自动生成做出初步的研究与探索。     

MBD技术在数字化协同制造中的应用与展望

随着信息技术、先进制造技术、新材料技术的迅猛发展,航空制造技术正面临着重大的变革,处于产业革命的前夜。数字化协同设计制造技术是航空产业革命的关键技术之一,本文探讨了在大型飞机研制中的基于模型的定义(Model based definition,MBD)技术在数字化协同设计制造中应用的一些方式方法以及存在的问题,提出了比较适合于目前国内航空企业实施MBD的一些思路。     

SABRE预冷器结构参数对其性能影响的数值分析

预冷器作为SABRE系统中的核心部件之一,其性能决定了SABRE空气预冷效果。本文利用数值分析方法研究了预冷器外形几何参数和传热管排管紧凑度对其流动和换热特性的影响,结果表明,在工作热工参数范围内,两者对预冷器换热特性影响较小,换热功率相对变化小于7.2%,但对壳侧空气流动阻力影响很大,阻力压降最大可增加2倍以上;减小预冷器轴向高度、增加径向尺寸均有利于提高预冷器的综合性能;通过适当调整传热管束的排管紧凑程度,使预冷器的壳侧空气流动阻力压降满足设计要求。     

动态优先级解耦的无人机集群轨迹分布式序列凸规划

针对无人机集群轨迹规划高维强耦合特征导致计算复杂度高的难题,提出了动态优先级解耦的序列凸规划方法(DPD-SCP),将耦合的集群轨迹规划问题拆分为若干单机凸规划子问题,通过分布式求解提高集群轨迹规划的计算效率与可扩展性.设计飞行时间驱动的动态优先级解耦机制,降低飞行时间短无人机优先级,挖掘其轨迹调整潜力,消除集群相互规...     

网络攻击下无人机信息物理系统的自适应状态估计

针对网络攻击下无人机信息物理系统(CPS)的安全状态估计问题,提出了一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(AVMRE)。通过将针对控制输入和传感器数据的恶意攻击分别建模为状态和量测方程中的未知干扰项,建立了未知干扰解耦状态递推估计器,实现滤波误差中的量测未知干扰解耦,利用滤波残差设计自适应调整因子对估计误差上界进行极小化,应用最小方差估计准则求解出算法中的量测增益反馈矩阵。同时引入事件触发机制,使得系统在保持一定估计精度的情况下节省通信资源。此外,给出了滤波误差指数有界性的充分条件。无人机飞行模型仿真验证了本文算法相比传统算法的有效性和优越性。