RNN在降落伞开伞特性研究中的应用

为了对降落伞充气展开过程中的拉力、速度等关键特性进行预测,结合当下机器学习的研究热点,使用循环神经网络对空投试验数据进行学习和训练。文章对原始数据进行了归一化预处理并且采用批量梯度下降的训练方式;试验验证了循环网络方法对充气过程中重要参数进行计算的可行性;并且说明了时间序数索引项在试验中需带入网络参与计算的特点。试验结果表明,使用循环神经网络对训练集数据的开伞速度曲线拟合效果很好;计算结果能够准确反映开伞过程中的拉力变化趋势,峰值误差小于1%,且峰值时刻误差小于2%。     

iSIGHT优化方法在涡轮叶片冷却设计中的应用

针对现有航空发动机涡轮叶片内冷结构的快速改进,在对叶片冷却设计方法集成的基础上,建立了一类冷却叶片的优化模型,并成功将该优化模型应用在航空发动机涡轮叶片设计中。结果表明,在相同冷却空气用量下,叶片表面最高温度降低了72.4℃,叶片温差减小了110.4℃,优化效果明显。同时,将近似技术成功应用到叶片优化设计中,提高了任务分析效率,为现有发动机涡轮叶片快速改进提供了一种有效手段。     

阵风载荷减缓系统故障分析

阵风引起的额外载荷会引起飞机结构疲劳,降低结构使用寿命。采用非定常气动力有理函数拟合方法建立时域状态空间下的动力学系统,设计了阵风载荷减缓系统。研究了阵风载荷减缓系统3种典型故障模式(副翼偏转饱和、舵机卡死、副翼偏转延时)的力学建模方法,并对机翼在阵风减缓系统故障模式下的阵风响应进行分析。仿真结果表明,3种故障模式均不利于阵风载荷减缓系统对阵风载荷的减缓,对于一些特定情况,故障模式下的阵风载荷减缓系统不仅不能减缓阵风载荷,还会带来由副翼偏转不当引起的额外负载。     

考虑柔性气动力的机翼结构优化方法研究

分析研究了大展弦比弹性机翼结构静弹性变形对气动载荷的影响，在传统结构优化方法基础上进行了弹性机翼的结构优化设计方法研究。实现了在真实飞行条件下考虑静气动弹性变形影响的大展弦比弹性机翼的结构优化设计。结构优化设计算例验证了方法的可行性，优化结果表明结构重量收益明显。     

基于一致性融合和神经网络的航空发动机气路系统故障诊断方法

以信息融合为基础,运用GRNN神经网络对航空发动机气路系统进行故障诊断,提出了一种基于一致性融合和神经网络相结合的故障诊断方法。试验结果表明,该方法能快速识别航空发动机气路系统故障,并且对其他机械设备的故障诊断具有一定的参考价值。     

基于损伤检测的飞机结构腐蚀损伤预测方法对比研究

针对飞机结构材料易腐蚀特点,采用 BP 神经网络算法、数据拟合方法、指数平滑预测三种方法,对飞机铝合金结构腐蚀损伤进行预测对比分析。预测结果及其误差以及对比分析图表明,BP 神经网络算法所构建的网络预测模型对一定腐蚀周期内的腐蚀损伤有较好预测能力,指数平滑预测方法和幂函数数据拟合方法对一定腐蚀周期之外的腐蚀损伤预测有较好的外延性。     

基于飞行试验数据的双转子航空发动机 加减速瞬态模型辨识

为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3％,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5％;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3％.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考.     

负游隙对高速高温薄壁圆柱滚子轴承动态性能的影响分析

计算了圆柱滚子轴承径向游隙为负值时的等效径向预紧载荷,并考虑等效径向预紧载荷下的套圈弹性变形,通过求解包含套圈弹性变形接触变形等效径向预紧载荷的非线性方程组,得到负游隙圆柱滚子轴承内部的载荷分布情况,以及负径向游隙带来的套圈周向应力.以此分析了负游隙对轴承承载性能及疲劳寿命的影响.结果表明:负径向游隙能够有效降低轴承打滑率,但同时也会降低轴承疲劳寿命,因此在负游隙设计时需同时考虑打滑率和轴承寿命,选择恰当的负游隙.     

高超声速飞行器自适应神经网络容错控制

针对高超声速飞行器巡航段执行器控制效益损失故障和卡死故障问题,基于高超声速飞行器纵向运动模型,将自适应算法与改进的径向基函数神经网络(RBFNN)方法相结合,设计了一种自适应神经网络容错控制器。所提出的容错控制方法具有无需估计执行器故障值的优点,且设计的控制算法结构简单,无需大量实时计算,可以快速处理故障的发生,确保系统在参数不确定、恒定或时变执行器故障与卡死故障情况下仍具有稳定跟踪能力。最后,仿真验证了该方法的有效性。