三类气动导纳数值识别方法的适应性研究

针对气动导纳函数的数值识别方法,借助于CFD,在简谐脉动来流、湍流和竖向阶跃来流下对平板断面和箱梁断面的导纳函数函数进行研究。首先,在无断面存在的空流域内详细研究了简谐脉动来流、湍流和竖向阶跃来流的传播特性及其数值计算方法。其次,对有断面存在的情况进行了数值计算。最后,识别得到了平板断面和箱梁断面在三种不同来流下的气动导纳函数。结果表明:对平板断面,三种方法识别得到的气动导纳函数与Sears函数吻合良好,验证了三种数值计算方法的可行性;对箱梁断面,简谐来流和湍流下识别的气动导纳差别不大。相比之下,完全基于线性叠加原理的阶跃来流方法产生了实质性的偏差,表明该法不宜用于钝体断面。计算效率方面,湍流的计算效率适中且对任意断面适用;简谐脉动来流的计算效率最低,适用于气动导纳与风场无关和弱相关的断面;竖向阶跃流方法具有计算时间短的优势,但它仅能用于气动导纳与风场完全无关的断面。     

基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测

提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

优化抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用

为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的 基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩 阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算 法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼 滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模 型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组 合导航系统的滤波精度。     

侧载及加热方位对槽道内临界热流密度影响

为了研究侧载以及加热方位对矩形窄缝槽道内临界热流密度特性的影响,在旋转平台上进行了两相流的超重力实验.以蒸馏水为工质,通过改变质量流速、入口温度、侧载大小以及加热方位,获得了发生临界换热现象时的质量流速、实验段压降和壁温的变化趋势,考察了侧载和加热方位对临界热流密度的影响规律,并对侧载下两相流不稳定性进行了简析.实验表明:发生临界换热时,壁温迅速上升,有效加热热流开始减少,关闭加热电源后,实验段压降下降、质量流速回升较明显;侧载以及不同的加热方位对临界热流密度有明显影响;临界热流密度发生前后,蒸汽回流导致进口温度上升,增加了流动的不稳定性.      

基于L_1自适应的超低空空投抗侧风控制律设计

针对超低空空投过程中侧风干扰与装备投放过程相耦合,影响载机飞行安全和空投任务的完成等问题,提出了基于L_1自适应的控制律设计方法。利用最优控制对系统线性部分做状态反馈并确定匹配参考模型,在此基础上,考虑系统的匹配和非匹配不确定性,设计L_1自适应控制器实现姿态保持,结合外环PID侧向轨迹控制器实现对航迹的稳定和保持。仿真结果表明,控制器具有优良的控制性能,对复杂侧风干扰和系统非线性不确定性具有很强的鲁棒性,且在高自适应增益下能有效抑制输入信号高频抖振。     

固体冲压发动机喷管用C/C-SiC复合材料

采用"化学气相渗透+先驱体浸渍裂解"(CVI+PIP)混合工艺制备固体冲压发动机用C/C-SiC复合材料喷管内层,综合考查复合材料的微观结构、弯曲性能和抗烧蚀性能以及固冲发动机C/C-SiC喷管内层水压和点火实验。结果表明:复合材料的弯曲强度达到197 MPa,且断裂破坏行为呈现典型的韧性模式;复合材料具有优异的抗氧化烧蚀性能,氧化烧蚀200 s后线烧蚀率仅为0.0063 mm·s-1;研制的C/C-SiC复合材料构件的水压爆破压强为6.5 MPa,表明构件具有良好的整体承载能力;C/C-SiC复合材料喷管内层高温综合性能通过了固体冲压发动机点火实验考核。     

美军旋转翼飞机预测性维修中的状态监测和数据分析技术

与基于时间的计划性维修完全不同,视情维修强调基于预测性状态指示器的故障探测。作为实施视情维修的重要手段之一,预测性维修的研究目标是在飞机维修数据分析中引入数据挖掘技术,建立高效的预测系统,使用先进的统计软件对部队级航空后勤系统（ULLS-A）的飞行日志数据、HUMS飞机传感器数据和试验台数据进行定量和定性分析,最终选取有用的数据,增强故障诊断和预测能力,提高视情维修水平。预测内容包括根据实际状况动态预测飞机的剩余使用寿命、预测部件故障以延长维修间隔、寻找剩余使用寿命与部件故障的关系以及维修行为对这一关系的影响、主动计划未来的维修行为等。     

飞机方向舵故障建模与侧风着陆仿真

基于风洞试验数据和CFD数据,建立了某型飞机上、下两片方向舵在松浮、卡滞和脱落等故障的数学模型;针对方向舵脱落故障,在飞行模拟器上进行了人在环的侧风着陆仿真试验,验证了模型的准确性,得到了与实际侧风响应相吻合的故障模型;最后,基于此模型探讨了方向舵故障下的侧风着陆安全性与驾驶员负荷.     

基于PID和LESO的无人机控制

针对四旋翼无人机控制模型耦合程度高、非线性关系复杂,设计了一种基于PID和LESO的控制方法,选取无人机的某个状态变量作为控制量,通过简化模型对状态变量进行解耦控制,进而在控制系统中加入线性扩张状态观测器(LESO),提高模型的抗干扰能力。通过仿真和实际飞行与传统PID方法进行比较,充分验证了自抗扰控制(ADRC)在无人机飞行控制中具有鲁棒性强、精度高、易于实现等特点。     

临近空间动能拦截器神经反演姿态控制器设计

为满足临近空间动能拦截器姿态控制快速性、准确性和鲁棒性的要求,设计了一种自适应神经反演姿态控制器。首先,建立了姿控发动机侧喷干扰模型,并推导了包含质心漂移、参数摄动和外界干扰的三通道强耦合模型;其次,设计了自适应神经反演姿态控制器,为提高控制精度,采用径向基函数（RBF）神经网络对各个通道的不确定项进行估计和补偿,并基于最小学习参数的思想,将神经网络学习参数拟合为一个参数,提高了RBF计算效率,保证了估计的实时性。最后,采用伪速率（PSR）脉冲调制器将设计的连续控制律转化为脉冲控制律,实现了拦截器的变推力控制,并克服了脉冲脉宽调制（PWPF）调制器相位滞后问题。数字仿真表明,所设计的控制器收敛速度快,控制精度高,对强扰动具有鲁棒性。