交付量创十年新高 全球公务航空重回高速发展期?

"通用航空制造商协会(GAMA)最近发布的2019年度交付统计显示,全球喷气式公务机共交付809架,比2018年增加了106架,同比增长15%,达到近10年来最高值。特别是最近连续3年的强势增长,让全球公务航空业都有理由为之一振。"在GAMA的《2019年年度数据报告》中可以看到,进入新世纪以来,全球喷气式公务机交付量在2007年和2008年达到高峰,分别交付了1137架和1317架,是近25年来仅有的交付超过1000架的年份。     

预冷型组合循环发动机技术

预冷型组合循环发动机具有工作速域宽、比冲高和推重比大等优点,在未来空天领域有广阔的应用前景。本文首先回顾了LACE、SABRE和ATREX等主要预冷型组合循环发动机的工作原理、技术特点和研究情况,对各型发动机热力循环中面临的难点问题进行了分析。其次,针对发动机预冷器、压气机、涡轮和燃烧室等关键部件,建立了热力循环计算模型,研究了预冷和燃烧对冷却剂的流量需求问题、预冷器与压气机性能参数匹配问题和压气机与涡轮共同工作问题等。结果显示,1.0～2.0倍当量比的氢在马赫数0～4.5速域内能将空气冷却51～476 K,而相同流量的甲烷在马赫数0～4.0速域内仅能将空气冷却24～182 K;熵函数用于表征预冷器和压气机在热势差效应和功热转换过程中的能量损失总和,根据发动机性能需求,在熵函数图上可设计不同的当量比-压比（φ-π_c）协同工作线;涡轮总功率是影响预冷发动机压气机压比的主要原因,与传统涡轮相比,驱动涡轮的工质（冷却剂）流量小,要求涡轮单位功率高,给涡轮设计带来挑战。最后结合评估结果对预冷型组合循环发动机的未来发展提出了一些建议。     

高频噪声场中薄壁结构响应的预估

本文用统计能量分析(StatisticalEnergyAnalysis简称SEA)法研究了在高频宽带随机噪声场中板及加筋板(航空航天器用蒙皮)的加速度响应。发现,在高频段同样外场激励情况下,加筋板的响应大于光板的。本文解释了这一用质量定理无法解释的现象,并用叠加法确定了复杂结构加筋板的模态密度、辐射阻抗和输入功率。     

局部应力应变法寿命预测应用研究

一、局部应力应变法寿命预测系统　　图 1所示为构件局部应力应变法寿命预测系统 ,适用于承受应变疲劳载荷的构件。基本图 1　低循环疲劳寿命预测体系上分为四部分 :分析预测 ;材料试验 ;部件试验 ;确定寿命。分析预测 上半部是通常的弹塑性应力分析。得到构件危险部位应力—应变谱后 ,即可进行 L CF寿命估算。材料试验 是将构件的应变历程施加到一组光滑圆柱试样上 ,在试验机上作控制应变的 L CF试验。所得寿命数据经统计处理 ,即可确定构件寿命。在进行构件 L CF试验的情况下 ,借助于材料数据确定的疲劳散度系数来间接确定构件的…     

平均应变效应的循环粘塑性描述

提出了一个考虑具有平均应变循环变形行为的粘塑性本构模型,在该模型中,引入了可以计及平均应变效应的应变幅值记忆参数,构造了相应的背应力演化方程,定义了恰当的非比例度;还提出了对先前加载历史循环变形行为衰减记忆的各向同性变形阻力演化方程。模型用于１Ｃｒ１８Ｎｉ９Ｔｉ不锈钢的平均应变效应的本构描述,结果表明模型合理。     

箔条云团的后向雷达散射截面积

用矩量法计算了３种箔条云团模型的后向雷达散射截面积。计算结果表明平均间距较大时（大于２λ）互耦对ＲＣＳ影响不大,后向散射截面积的概率分布无论考虑互耦与否都满足指数分布,只是其数学期望有所不同。     

基于循环神经网络的惯导重标期预测

现阶段,由于惯导标定技术研究主要集中在误差参数估计方法、惯导标定精度分析方面,较少涉猎惯导的标定周期,导致业内简单地将惯导的标定可靠性作为重新标定的周期.本文以循环神经网络技术为基础,对惯导关键数据进行分析,预测激光捷联惯导重标需求的方法.通过对多台惯导历史数据的回归验证发现,通过使用基于循环神经网络技术等人工智能手段...     

一种新的鲁棒非线性卡尔曼滤波

Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率.基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失了无味变换的精度.从Huber方法的数学意义出发,对观测信息(观测值或观测噪声)进行重新构造,然后对精确的非线性观测方程进行标准的无味卡尔曼滤波,这种新的基于Huber方法的无味卡尔曼滤波无需对非线性观测方程进行线性近似,在保持鲁棒性的前提下提高了滤波精度.通过一个具有混合高斯分布观测噪声的简明实例,验证了新算法在鲁棒性、滤波精度以及估计一致性方面的优势.     

基于EEMD和BiLSTM的航班准点率预测研究

航班准点率问题是民航业最为关心的问题之一,准确地预测出航班的准点率能够有效降低航班延误所带来的不利影响、提高乘客满意度。为解决普通深度学习预测模型存在的航班准点率数据挖掘程度不足、预测准确度较低的问题,提出一种基于集合经验模态分解法(EEMD)和双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的机场短期航班准点率预测模型。模型使用EEMD算法将准点率时间序列进行分解,采用BiLSTM结构作为预测模型,使模型能够更深层、高效地处理航班准点率数据,提高预测准确度。实验数据为2018年上海虹桥机场航班准点率及天气数据,实验建立了多个参照模型与所提模型进行对比分析。结果表明：提出的EEMD-BiLSTM模型相较于一般模型预测误差更小,准确度更高。     

基于有限体积法和SNBCK模型的红外辐射特性计算

耦合求解流场、组分浓度场、基于SNBCK模型的气体辐射传输/能量方程以求准确模拟飞行器排气系统气动热力及红外特性.窄带模型参数由HITEMP逐线计算数据库计算得到.通过CO₂4.3μm波段吸收率计算,圆柱炉膛辐射换热特性计算两个算例验证了所采用程序求解辐射传输/能量方程的准确性.最后计算了两种二元喷管的红外特性,结果表明大宽高比二元喷管地面和空中状态红外辐射特性差异巨大.