新一代歼击机超机动飞行的动态逆控制

 根据反馈线性化理论, 讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离原则, 采用动态逆方法设计快回路和慢回路控制器; 其次提出基于模型逆的神经网络非线性直接自适应控制方案, 设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明, 该控制方案具有较好的自适应能力和鲁棒性。     

多维动态参数的多层Bayes融合估计

在多维动态参数的分层模型下，运用多层Bayes估计方法和离散线性模型状态估计方法，给出了动态参数的Bayes融合估计，并以飞行器试验分析的一些例子，说明方法的运用。     

AR模型在时间序列误差分析中的应用

为检测某火控系统的性能,采用统计量分析和AR模型预测相结合来对火控系统实时解算的数据进行分析的一种方法。根据分析结果可以看出,距离误差和航向误差是两种不同类型的误差,距离误差主要是由随机的量测误差构成的,而航向误差主要是系统误差。     

来流含水对航空发动机风扇/压气机特性的影响

结合大小水滴模型和由大量试验数据得到的损失和落后角模型,采用两相流理论与数值模拟的手段,在来流含水的状态下计算了某型发动机压缩系统的特性;分别研究了来流含水量、水滴尺寸等对压气机性能的影响。结果表明:进口气流中水的含量以及它存在形式均对压缩系统性能有不可忽视的影响,同时也验证了本文方法有效性和应用价值。      

涡扇发动机气动热力模型的Matlab表达

分析了应用Matlab集成涡扇发动机气动热力模型所涉及到的关键技术,并给出了相应的解决方法;通过与实际试车数据比较和闭环回路仿真,验证了在Simulink中构建的模型计算精度较高。     

智能产品数据服务环境

提出了一种支持复杂工程系统多学科协同设计优化的产品数据管理方法,以及一种基于系统优化任务的智能产品模型的数据组织模式。通过工程控制结构模型,定义了产品优化任务,为设计任务自顶向下地进行产品模型控制提供了途径。利用产品主模型技术实现数据的完整性,通过设计任务的语境模型产生数据高保真的分析视图,并通过关联数据环境实现了产品主模型和分析模型的一致性。     

基于滑动滤波技术的激光陀螺评价方法

激光陀螺是一种以量化脉冲的形式输出角增量的数字传感器，量化误差如同白噪声一样影响着激光陀螺的测试精度。为了准确评价激光陀螺的性能，减少量化误差对激光陀螺测试数据的影响，本文应用滑动滤波技术对激光陀螺采样数据进行滤波处理，理论分析及实验结果表明，该方法有效地降低了量化噪声从而实现了对激光陀螺的准确评价。     

平面埋入式进气道的口面参数选择与试验验证

为了提高飞行器的隐身性能和降低其迎风阻力,采用具有平面腹部的低雷达截面外形机身与埋入式进气道的组合是一种良好的解决方案。但迄今尚未有成熟的平面埋入式进气道设计方法可供借鉴,为此对平面埋入式进气道口面参数进行了组合对比研究,旨在通过口面参数的选择来改善进气道的气动性能。在此基础上,选择一组口面参数设计了一梯形进口的平面埋入式进气道方案,并进行了高速风洞试验验证。研究结果表明:(1)进口侧棱决定了所产生的卷吸涡的强度,而前唇口导流角决定了进口段的横向压力梯度,两者均是驱动主流进入进气道内部的关键因素,为此对进气道总压恢复系数和周向畸变指数均有着重要影响;后唇口型线特征参数对进气道出口总压高低压区的分布起着调节作用,为此可以作为控制周向畸变指数的一种辅助措施。(2)合适的口面参数能明显改善平面埋入式进气道的性能。选取23°导流角、4°侧棱角以及30°后唇口型线特征参数组合进行了方案设计和风洞试验验证,在Ma₀=0.7,α＝-2°~8°,β＝0°~2°的范围内,进气道的总压恢复系数在0.920~0.952之间,周向畸变指数在1.142%~2.237%之间,达到了实用水平。(3)研究范围内,攻角的增加有利于改善平面埋入式进气道的总压恢复系数和周向畸变指数,而小角度侧滑时对出口流场畸变的影响不大,不仅未下降,反而稍有增加。     

Detached-Eddy Simulation方法模拟不同类型翼型的失速特性

 应用DES(Detached-EddySimulation)方法数值模拟了3种不同失速类型的翼型的升力特性。DES方法结合了RANS(Reynolds-averagedNavier-Stokes)和LES(LargeEddySimulationapproaches)的优点。基于Spalart-Allmaras湍流模型,在近壁面DES体现为RANS模型的特点而在远离物面处又具有LES的亚格子模型的特性。对此模型使用了LU-SGS隐式格式求解。通过和实验结果对比,显示这种方法可以有效地预测翼型的失速特性。     

飞机航向神经网络PID参数自整定控制器研究

飞机航向操纵的模型参数具有非线性、慢时变特性。飞机航向操纵的传统控制方法的操纵性能不能令人满意。本文讨论一种应用BP神经网络实现PID参数自整定的控制方法。此法能根据飞机动态特性的变化，自动重新整定PID参数，从而改善了飞机航向的操纵性能和鲁棒性。