人员离机轨迹数值模拟及快速预测研究

离机轨迹研究在分析外挂物分离、导弹投放以及人员空中脱离过程等方面有着重要的参考意义。运用动态嵌套网格技术,通过CFD方法来模拟人员空中离机后的运动轨迹。提出一套基于本征正交分解(POD)方法的人员离机轨迹快速预测算法。将CFD数值模拟得出的离机轨迹作为样本,以飞行马赫数和攻角双参数变化为例,详细介绍POD方法预测离机轨迹的实现步骤。结果表明:POD方法相对于CFD方法可以大大减少计算时间,并且POD预测结果与CFD方法得到的结果吻合较好,为离机轨迹预测在工程应用上提供了一种快速简便的方法。     

数字-自整角机转换器及其在机载电子设备中的应用

介绍了数字-自整角机转换器的组成、工作原理和在某机载电子设备接口电路中的应用．     

高温高压有机工质密度实验测量及预测方法

针对有机工质高温高压下密度的测量较为困难的问题,特别是超临界状态下,设计出高温高压下密度的测量方法,并提出了基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的密度预测方法.该方法首先利用实验手段对有机工质在不同温度、压力点下的密度进行测量,并通过对该离散的实验段数据的学习,利用最小二乘支持向量机方法预测得到T-p面上密度的连续值,尤其是实验手段难以测量的超临界下的密度.基于该方法,以有机工质六甲基二硅氧烷为例,得到了其在T（600~850K）与p（1.3~2.25MPa）范围内的密度值及密度关于温度压力的函数公式,并将其结果与公布的密度数据对比,结果表明:两者的相对误差仅为2.4%,证明了方法的有效性.      

结冰喷水机设计准则研究

首先,简要介绍了国内外飞机防/除冰技术的研究现状,以及结冰飞行试验的有关条例和规范;然后,对人工模拟冰云及结冰过程进行了分析,阐述了国外典型结冰喷水机的性能及特点;最后,总结了研制喷水机需要解决的关键技术,提出了国内结冰喷水机的总体设计准则。     

基于SVR和NSGA-II的钛合金铣削参数多目标优化

对钛合金材料Ti6Al4V铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持向量回归机（SVR）的铣削力预测模型,以材料去除率和刀具寿命为优化目标,提出一种基于支持向量回归机和带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II）的优化方法。结果表明,该方法能够获得满意的Pareto解集,为钛合金铣削参数优化提供一种新的方法,具有良好的推广价值。     

进气畸变对变循环发动机气动稳定性影响分析模型

为了预估变循环发动机气动稳定性对周向进气畸变的响应,建立了进气畸变对变循环发动机气动稳定性影响分析模型.采用带源项的二维非定常欧拉方程描述变循环发动机内部的流动,根据部件特性计算源项,采用时间推进法求解方程组.利用该模型分析了周向进气畸变沿某变循环发动机流路的传递和该发动机的临界畸变指数,计算结果表明:该模型实现了对进气畸变影响变循环发动机气动稳定性的仿真;进气畸变经过核心机驱动风扇级后有显著的衰减;核心机驱动风扇级对进气畸变非常敏感,易发生失稳,是变循环发动机抗畸变的薄弱点.      

飞行甲板多机滑行路径规划

与单机滑行相比,飞行甲板多机滑行建模仿真需要考虑运动舰载机之间的避障、计算效率等问题。建立多机滑行路径规划数学模型,包括舰载机简化模型、舰载机牵引系统运动模型以及目标函数等。设计基于A*的路径优化搜索算法,提出一种简捷办法来保证路径搜索的快速、成功,使舰载机机头对准弹射器跑道方向;启发函数既考虑舰载机以尽量短的距离到达对应弹射器,又兼顾其进入目标点方向的约束条件;碰撞检测不仅考虑单机路径规划中的约束条件,而且在节点扩展的每一步多次对备选路径进行碰撞检测。最后,用一个算例证明了所提出方法的有效性,能保证舰载机机队以合理的滑行路径安全高效地到达弹射起飞位。     

C/C机织复合材料开孔板强度有限元模拟

三维机织复合材料已在航空航天领域得到广泛应用,研究开孔C/C机织复合材料在拉伸和压缩状态下的损伤机理具有重要工程价值。建立开孔C/C三向正交机织复合材料试验件的镶嵌有限元模型,在孔周范围内按照材料的细观结构建立细观尺度有限元模型,采用基于细观力学的强度准则对其拉伸和压缩损伤演化过程进行模拟,并预测其极限拉伸、压缩载荷和拉伸、压缩强度。结果表明:在拉伸与压缩载荷下,由于缝线与纤维束接触区域的应力集中,使得开孔板经纱多处区域出现损伤起始,开孔板损伤区域均呈"X"形扩展。     

航空发动机直通型篦齿径向变形稳健性优化

为了降低参数不确定性对发动机直通型篦齿径向变形的影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和概率分位数区间模型的稳健性优化方法。通过LS-SVM建立参数与篦齿径向变形的响应面近似模型,考虑到参数不确定性分布类型的差异性,采用概率分位数区间方法建立稳健性优化模型,对篦齿结构径向变形进行了稳健性优化设计。结果表明:优化后的篦齿结构径向变形概率分位数区间比优化前减少6%,参数灵敏度分析结果也验证了该优化方法的有效性。     

主成分分析和支持向量机在无刷直流电机故障诊断中的应用研究

针对无刷直流电机(BLDCM)故障诊断问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先对故障时刻无刷直流电机三相电流进行分析,提取故障特征值;再由PCA从提取的故障特征值中选取敏感特征;最后使用SVM对特征值集合进行训练和测试,实现故障诊断与识别。该方法在6种无刷直流电机典型故障中进行了验证,故障诊断准确率高达92%,证实了该方法的有效性。