镍基合金薄板不同温度下的弹道冲击行为

为研究航空发动机机匣在高温下的包容性能力,通过实验和数值模拟研究25℃和600℃下GH4169合金薄板受球型子弹冲击后的变形行为。弹道冲击实验通过轻气炮实施,子弹以不同初始速率冲击靶板。分析温度和冲击速率对靶板的变形、临界击穿速率、破坏变形模式以及能量吸收的影响。结果表明:高温下靶板的变形更大,靶板被击穿所吸收的能量更小,临界击穿速率更小;高温下靶板被穿透后由弯曲作用引起的花瓣状变形更明显。数值模拟研究通过有限元软件LS-DYNA实施,数值模拟中选用Johnson-Cook本构模型。采用高温分离式霍普金森压杆(SHPB)实验技术对GH4169高温合金进行测试,获得了材料在高温高应变率下的力学特性并拟合了Johnson-Cook本构模型参数。数值模拟研究的结果和实验结果进行了对比,显示了良好的一致性。     

腐蚀条件下基于Gerber模型的DFR推导及实测

为了研究等寿命曲线模型的选取对细节疲劳额定值计算结果的影响,针对六种典型航空材料对比了Gerber模型和Goodman模型对于高周疲劳数据的拟合精度;推导基于Gerber模型的DFR计算公式、腐蚀折算系数CC的表达式;针对2024-T3铝合金(表面阳极化)进行了预腐蚀0 h、6 h、12 h、24 h、36 h和72 h的疲劳实验并分析预腐蚀72 h的疲劳断口。结果表明:Gerber模型适用于LY12CZ等铝合金,并且在N_95/95>10~5次时,基于Gerber模型的DFR法才能发挥延性材料的潜能;随着预腐蚀时间增长,2024-T3铝合金DFR值下降,基于Gerber模型计算的DFR分别为84.251 MPa、84.721 MPa、79.683 MPa、80.745 MPa、77.026 MPa和74.996 MPa,腐蚀折算系数CC为1.006、0.946、0.958、0.914、0.890,拟合得到DFR随预腐蚀时长的变化曲线是DFR=84.251[lg(t+10)]^-0.15578;断口分析发现预腐蚀产生的蚀坑和材料中的夹杂物会加速疲劳裂纹的形成和扩展,导致结构的疲劳性能降低,但与裸材相比,阳极化过的试件的DFR在腐蚀环境中下降趋势减缓。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

飞行仿真气动力数据机器学习建模方法

基于机器学习思想,提出了一种大空域、宽速域的气动力建模方法。该方法利用飞行仿真弹道数据辨识的气动力数据,采用人工神经网络技术,实现了对高度、速度、姿态和舵偏角等多维度强非线性特性的全弹道气动力数据的高精度逼近。首先,分析了神经网络层数、隐含层神经元个数等对建模误差的影响,通过对典型弹道气动数据的神经网络建模计算,确定了较合适的神经网络层数和较优的隐层神经元个数。进而,利用飞行仿真的弹道数据辨识出沿弹道的气动力,采用神经网络建立了包含多个弹道融合的气动力模型,输出量分别为三轴气动力系数和力矩系数。最后通过气动模型输出量与原样本数据的对比,以及4条未参与训练弹道气动数据的预测,验证了该气动力建模方法具有较高的精度。建模结果表明:采用神经网络方法建立的飞行器气动力模型,对拟合多源耦合输入全弹道非线性气动力是可行的和有效的,在样本覆盖的高度、速度、姿态和控制舵偏角范围内,气动力拟合能力较强,并具有一定的外推性。该项研究可以为基于飞行试验数据的气动建模提供新的方法,并且能为飞行器气动力数据挖掘、飞行仿真和总体性能分析提供参考。     

飞机驾驶舱人-机-环实验平台研究

为了在地面实验室开展系统全面的飞机驾驶舱工效学实验,提出了一套完整的人-机-环闭路仿真模拟实验系统方案.综合分析实验系统的设计指标和功能要求,基于相似理论和模块化设计方法,分别对飞机仿真平台的硬件系统和软件系统、环境模拟舱、飞行员生理和心理测量系统开展研究和方案设计.最后搭建出半物理仿真模拟实验平台,实验平台可用于飞行员工作效率的影响机理研究、飞行员工作负荷评估以及仪表显示界面布局设计等.     

PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.     

碳/碳多孔防热复合材料压缩性能研究

常见高性能热防护材料的力学性能较为薄弱,这成为了飞行器热防护系统发展的瓶颈。因此,如何设计热防护材料,使其具有良好隔热效果同时兼具足够的承载能力,成为当前的研究热点。本文针对碳/碳多孔防热复合材料进行了单轴压缩实验,获得了其压缩应力—应变曲线,研究了其压缩变形特征及相应的失效模式,并通过SEM观测变形前后的材料细观结构,分析了材料内部的细观变形机制,也为进一步建立表征材料内部细观结构特征的有限元模型和进行数值模拟研究奠定了实验基础。实验结果表明:材料内部纤维主要沿面内随机分布,呈现出明显的分层现象。受其结构的影响,该材料面内方向力学性能比厚度方向优越。     

平流层电动机控制器热特性仿真分析和实验

为得到某电动机控制器在平流层低温低气压环境下工作时的热特性,开展了基于软件Icepak的热仿真分析,并通过地面环境模拟实验和平流层飞行实验对仿真模型进行了验证,仿真结果与实验结果基本吻合。结果表明:控制器的热设计可以满足保温和散热要求;在平流层低气压条件下,内部风扇可有效地保持控制器内部温度的均衡;平流层高度的太阳辐射对控制器内部温度分布有较大影响,在进行热设计时应予以考虑。研究结果为平流层电动机控制器的工程应用提供重要的参考依据。      

三维并联式TBCC发动机排气系统设计与实验

为实现三维并联式TBCC排气系统的设计,利用基于二维最大推力理论的密切法设计了圆转矩变截面非对称冲压发动机喷管,并在冲压发动机喷管上壁面为三维曲面的条件下,利用转动加滑动共用面的调节方式实现了涡喷发动机喷管的内型面设计及其喉道面积的调节,从而完成了排气系统设计。随后对设计结果进行了冷流实验验证。结果表明,这种排气系统设计方法具有可行性。在冲压单独工作状态,壁面压力分布的数值计算与实验结果吻合较好,相对方均根偏差低于10.8%;在涡喷单独工作状态及共同工作状态,上壁面压力在激波附面层干扰区域内偏差较大,最大相对偏差可达30.6%。但壁面压力分布的数值计算与实验结果的整体变化趋势一致。      

一种纬度估计算法优化及误差抑制技术研究

在战时,舰船会由于卫星信号受干扰等情况影响而无法获取准确的当地地理位置信息。这就需要船舶能够在行进中估计纬度。为提高纬度估计精度,提出了一种舰船行进中纬度估计算法优化及误差抑制方法。首先利用重力加速度在惯性坐标系的投影,构建几何解析方程求解一定精度的纬度信息。通过选取重力加速度最优积分区间,提高了动基座条件下的纬度估计精度。行进中的舰船易受风浪等因素影响,导致罗经测量的地球自转角速度和重力加速度受到严重干扰,因此纬度估计精度下降。针对该问题,采用最小二乘拟合算法对外部扰动误差进行抑制。仿真结果表明,该方法能够有效提高舰船行进中的纬度估计精度。