支线飞机替换战略的经济性分析

随着中国城市化进程的发展,西部地区和三四线城市的航空出行需求快速增加。航空公司通常采用干线飞机投入西部航线和三四线城市航空市场,由于客座率不高且航班频次不足,航空公司经济效益不高,西部地区和部分三四线城市的航空出行需求也未得到充分满足。为解决供需矛盾,采用国产某支线飞机替换部分航线经济效益不好的干线飞机虽被提上日程,但是对于替换战略的经济性缺乏定量描述,航空公司始终处于观望状态,进而制约了支线飞机的市场推广。为解决上述问题,构建支线飞机替换战略的经济性模型,随后进行模型验证与仿真分析,比较支线飞机和干线飞机的航段收益,分析所有权模式和关键费用驱动因子对支线飞机运营经济性的影响规律,进而提出支线飞机的优势区域和提升运营经济性的有效措施。     

多品种变批量产品智能生产线应用框架

为推动智能制造技术在多品种变批量产品生产中的应用,研究了智能生产线的应用框架,提出了智能生产线的应用流程和体系架构,梳理了重点内容和关键技术,对于发展智能制造技术、构建智能生产线和落实智能制造在生产中的应用具有较好的参考价值。     

带有引诱角色的多飞行器协同最优制导方法

考虑我方高价值飞行器面临对方拦截器拦截时,发射两枚防御器对拦截器进行拦截的情形。针对对方拦截器采用扩展比例导引律,在4个飞行器均具有一阶线性动力学特性假设下,基于最优控制理论设计了能在拦截末端施加相对拦截角的显式协同制导律。显式协同制导律将高价值飞行器和两枚防御器三者的协同考虑在内,给出了三者最优控制输入的解析解。仿真结果表明,设计的制导律能使两防御器成功拦截敌方拦截器,且在拦截末端施加一个相对拦截角。通过与只考虑两防御器协同的隐式协同制导律进行比较,可发现显式的协同制导律在控制要求和能量消耗上,要优于隐式的协同制导律。此外,还验证了在不同发射条件下的协同制导律的稳定性。     

基于流形结构重建的多目标气动优化算法

在多目标优化中,Pareto解集是一个分段连续的k维流形,这一规律被传统进化算法所忽略。本文提出了一种基于流形结构重建的多目标优化算法,首先利用流形结构重建方法完成解集分布从目标空间到设计空间的映射,建立解集的概率分布,并在目标空间中扩展流形结构,从而借助解集在目标空间的推进来指导优化算法的快速演化。数值算例表明本文算法对于具有不同特征的Pareto前沿具有很好的适应性,能够极大提高算法的收敛效率。多目标气动优化算例验证,本文算法相比于常规多目标进化算法能够减少约80%的计算量,极大程度缩短了气动设计的周期。     

燃油离心泵多目标优化设计及仿真分析

针对燃油离心泵高效、高抗汽蚀优化设计问题,进行了基于损失模型和SQP算法下的多目标优化设计并进行了仿真应用。首先,考虑叶轮、蜗壳等通流部件内的水利损失、容积损失以及机械损失,建立表征离心泵效率的综合损失模型;结合基于必须汽蚀余量计算下的汽蚀表征函数以确定离心泵多目标函数。进而,利用SQP算法构造合理的适应度函数,结合约束条件确定离心泵多目标优化设计的数学模型。其次,对某型燃油离心泵进行基于SQP算法的优化设计并与其他常用优化算法进行对比。可以看到：各优化算法的最优结果几乎相似,但SQP算法对多维非线性方程组优化求解所用的迭代步数相对较少。最后,利用CFD技术进行仿真及外特性预测,以验证基于SQP算法下燃油离心泵多目标优化设计的有效性。结果表明：相比传统方法设计的原型离心泵,基于SQP算法优化的离心泵内流场压力分布相对均匀,流动损失更低,且进口流动有利于抗汽蚀性能;从外特性结果来看,基于SQP算法优化的离心泵高效工作区域相对宽广,必须汽蚀余量相对较低,抗汽蚀性能有所改善。     

基于IRCMNDE和NNCHC的滚动轴承故障诊断

针对多尺度散布熵（MDE）在粗粒化过程中易发生信息丢失、产生虚假信息,难以全面提取轴承故障信息的问题,提出了基于改进的精细复合多尺度归一化散布熵（IRCMNDE）和最近邻凸包分类（NNCHC）的滚动轴承故障诊断方法。引入精细复合多尺度散布熵（RCMDE）,将其粗粒化过程中平均值替换为最大值来表示数据段信息,以克服传统粗粒化过程的不足并突出故障特征。通过归一化操作减弱熵值计算时不同参数选择导致的熵值波动幅度,得到IRCMNDE。将IRCMNDE作为故障特征,使用NNCHC分类器对故障特征进行分类。经实验验证,该方法可达到98.98%的故障识别准确率,相比基于MDE（故障识别准确率为95.99%）和RCMDE（故障识别准确率为97.60%）的方法,能够更准确地提取滚动轴承的故障特征信息,提高承故障分类的准确性。      

机翼结冰生命周期的数字孪生软件系统

飞机巡航中的机翼结冰情况是关系到飞行安全的重大实际问题之一,如果能够实时监测甚至根据环境提前预测机翼结冰过程和状况,对改进机翼防除冰设计、规避飞行危险都具有重大意义。数字孪生技术作为5G信息时代中新兴的技术,为物理过程的虚拟呈现提供了新的思路与解决方案、同时数字孪生技术结合人工智能等技术,同样可以应用于飞机巡航中机翼结冰物理过程,对实时监测与预测提供了新的技术保证。从数字孪生的角度出发,以机翼结冰神经网络模型为切入点,设计实现了一款基于数字孪生和人工智能技术的巡航中机翼结冰二维过程快速呈现软件系统。软件获取飞机巡航结冰参数与飞行参数,运行结果能够利用动态显示方式,呈现飞机巡航中机翼结冰全生命周期。     

飞机新牵引滑出方式下前起落架动响应分析

现行民航飞机离港时,需由牵引车推出泊位后再依靠飞机自身发动机动力进入跑道。为使机场更安全高效运行,人们正在探索一种全新的飞机滑出模式——牵引滑出,其无需发动机动力、即从飞机推出直至跑道端等待起飞均依靠地面的外部动力移动,由飞行员控制牵引车牵引的离港作业方式。其有助于实现高效、绿色、经济的机场运营目标。前起落架作为承载飞机重量和实现地面牵引滑行的关键组件,其动力学特性直接决定着飞机的高速牵引滑行安全,也影响着结构的后续飞行安全及全生命使用周期,故针对新一代牵引滑出方式的飞机前起落架力学行为开展研究十分必要。以某型民航飞机前起落架为研究对象,考虑减震支柱及牵引车轮胎的缓冲性能,研究了承受满载、高速牵引滑行时的前起落架的动特性、动响应行为,并给出了跑道随机不平度激励对前起落架随机响应的影响,获得了不同承载、不同牵引速度下前起落架动力学响应特性。结果表明,在前起落架满载高速牵引滑行中,牵引载荷在阻力臂的变形及振动响应中起主导作用。本文的研究结果可为新型牵引方式下前起落架的设计以及现役飞机的安全运行保障提供重要参考。     

反推力装置结构优化设计

根据叶栅式反推力装置结构及其工作原理,建立了反推力装置运动学与动力学数学模型,以此为基础,取反推力装置对作动系统的最大负载力极小化为目标函数,装置各运动机构满足几何关系为约束条件,建立反推力装置结构优化模型。通过反推力装置运动学及动力学仿真,并分析在不同结构参数下反推力装置运动学及动力学特性,验证了所建立模型的合理性与正确性。在Matlab环境下采用惩罚函数法对反推力装置进行结构优化设计,结果表明：优化后的反推力装置正向最大负载力下降了24.5%,负向最大负载力下降了16.3%,且各个机构运动不出现干涉,整个反推力装置可正常工作。论文建模方法与优化结果可为反推力装置结构设计提供参考。     

并联混合动力齿轮传动涡扇发动机建模与性能分析

为对比探究未来大推力航空混合动力系统与传统航空发动机的优劣,本文依托某概念型齿轮传动涡扇(Geared turbofan,GTF)发动机,设计了一个并联航空油-电混合动力系统(hybrid GTF,hGTF),在Matlab /Simulink数字仿真软件中建立相匹配的电动力模型以及氮氧化物NOx排放和噪声预测等性能参数计算模型,并在稳态和飞行任务剖面下初步分析了电动力系统的引入对原基线GTF发动机的性能改变状况。稳态仿真结果表明,大推力等级的并联油-电混合动力系统中,至少需要兆瓦级的电动力系统进行匹配;当电动力系统处于电动模式时,可能会带来低压压气机喘振的隐患;当电动力系统处于再生模式时,电能源相当于经过了电能到机械能再到电能的二次效率损失,不建议采用。飞行任务剖面动态仿真结果表明,相比于传统GTF发动机,hGTF推进系统的燃油消耗率最高下降15%,总燃油消耗节省8.3%, NOx总排放量减少18.8%,各部件起飞噪声总声压级减少1.5~3.3dB。分析结果表明采用并联混合动力系统具有显著提升省油、减排效果的能力,同时也具有一定的降噪潜力。