带CDFS的核心机过渡态数值模拟方法研究

针对带核心驱动风扇级(CDFS)的核心机过渡态数值模拟获得的CDFS加、减速工作线趋势与试验结果不一致的问题,进行了原因解析和模型改进。通过分析影响CDFS加、减速工作线的主要因素,发现引起该问题的原因,是外涵放气系统节流位置随核心机状态改变,容腔容积偏离了物理容积。在分析容腔效应原理的基础上,提出以虚拟容积代替物理容积计算CDFS工作线的方法,并对模型进行了改进。改进后的模拟结果表明:采用虚拟容积计算的CDFS加、减速工作线趋势与试验结果一致,可满足带CDFS的核心机过渡态数值模拟要求。     

涡轴发动机发展与技术趋势

首先,对美国20世纪70年代以来各时期涡轴发动机发展规划及其性能演变过程进行了梳理,并分析了不同循环类型及循环参数的选择,进行了性能统计分析。然后,介绍了直升机/发动机一体化设计理论的基础与方法。最后本文提出新一代超低排放涡轴发动机的概念,指出降低总耗油量的同时提高功重比,才能实现超低排放。     

卫星能源约束检查模型改进及仿真

卫星能源约束检查模型对卫星任务规划有重要参考作用,可防止因能源不足而导致卫星故障或任务不能顺利完成。现有的能源约束检查模型存在部分问题:人为设定计算初始值,导致计算不准确;能源约束检查不通过时未给出符合能源约束的任务调整建议,导致任务不能快速调整;未对计算误差进行校正,导致误差积累。对此,提出了一种改进的能源约束检查模型,在原有模型中加入能源数据库对卫星运行的能源数据进行记录,从而准确获取初始值,并在模型中加入任务调整和遥测校正功能。该模型可实现能源约束计算自动管理及任务自动调整功能,缩短任务规划周期,提升紧急任务的执行效率。对改进的模型进行仿真,结果表明:模型预测结果与预期值相符,任务调整和能源校正功能实现良好,能实际应用到运控系统中进行规划任务能源约束检查和能源管理。     

基于改进遗传算法的机器人动态路径规划

针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划的不足,提出了一种改进的遗传算法。首先,采用栅格法对机器人路径规划进行建模。然后,提出一种生成初始种群的方法和精英策略,设计出自适应变异概率,提高了算法的求解质量。同时,在规划过程中,将全局路径规划与局部路径规划相结合,并且根据机器人与动态障碍物碰撞类型的不同,提出了相应的避碰策略。仿真实验表明:该算法优于基本遗传算法,能够有效地指导机器人在动态环境中实现避障,获得无碰最优或次优路径。     

计算涡扇发动机风车起动特性的辨识模型

针对高空风车条件下涡扇发动机起动性能估算问题, 提出了运用约简遗传规划算法进行模型结构自动选择的思路, 对基于约简遗传规划的风车起动模型进行了研究.以某型涡扇发动机为例, 运用该算法对给定条件下该型发动机的风车起动过程进行了建模仿真, 得到了起动过程的估算结果.将估算结果与试验数据对比, 验证了方法的正确性、可行性.      

航空发动机数控系统中LVDT传感器信号处理及在线故障检测

通过对线位移差动变压器(LVDT)信号处理电路的深刻研究, 给出了芯片发热、温漂、信号精度等问题的一般解决方法, 提出了一种通过软、硬件结合, 在不增加外围器件的情况下对LVDT传感器进行在线故障检测的定值判断法.发动机台架试验结果表明, 所提出的方法是行之有效的.      

微制造隔振试验平台定位系统的轨迹规划

为减小运动部件加减速过程中对整个平台的冲击,在进行运动轨迹规划时,采用了S形曲线对定位系统的运动轨迹进行了平滑处理,有效地降低了运动部件对系统的冲击,有利于系统的减振。     

基于有限元法的飞机蒙皮划痕线损伤分析

在飞机制造或维修过程中,可能会因为施工不当,在增压机身蒙皮上留下一些划痕线.本文介绍了划痕线的产生及由此导致的疲劳裂纹损伤情况.在弹性范围内,应用有限元软件计算了不同深度划痕线结构的应力集中分布,确定了疲劳裂纹可能的形成位置.分析结果可为适航管理部门和飞机维修单位提供划痕线的损伤评估参考.     

无人机航路规划技术研究进展

无人机航路规划问题本质是多约束条件下,多目标函数求极值的优化问题.规划出满足任务要求、导航、安全性等约束的较优航路,对提高无人机的武器系统性能有重要意义.通过对无人机航路规划的研究,对无人机航路规划问题进行了概括和总结,阐述了无人机航路规划的框架结构以及静态全局规划和动态局部规划方法的研究现状.分析了近年来常用的几种规划算法,着重分析了启发式算法以及遗传算法.在此基础上,对今后的研究方向进行了展望.     

危险天气下航班等待与改航的实时集成优化

为了提高航班准点率,降低危险天气对航班飞行的影响,同时考虑等待策略和改航策略,进行实时空中交通流量管理的研究。以改航起始点至改航结束点间的总航行时长最短为目标,安全可行性、技术可行性为约束,建立了数学模型,并设计了两阶段求解算法,先基于遗传算法优化等待时长和改航路径,再基于"化曲为直"和"二分法"的思想调整改航路径,得到了最佳等待时长和改航路径。仿真结果表明,该算法得到的实时优化结果优于几何切线法;相比静态改航,更能提高空域利用率;相比单独考虑等待策略,总航行时长降低了17.04%;相比单独考虑改航策略,总航行时长降低了3.98%;验证了危险天气下航班等待时长与改航路径实时集成优化在实时空中交通流量管理中的有效性。