双馈风机接入对系统极限切除角的影响

风电场的大规模接入对电网暂态稳定性造成的影响不容忽视。以含双馈风电机组的扩展两机系统为例,建立了双馈风机等值模型,将两机系统等值成单机无穷大系统,依据等面积法则详细推导了风电接入后系统极限切除角的解析式,进而定量分析了极限切除角随风电比例、风机并网位置、故障位置和负荷接入位置等4个影响因素的变化趋势,总结出4种影响因素对暂态功角稳定性的影响规律。在BPA和FASTEST中分别建立含双馈风机的扩展双机系统的仿真模型,对理论分析工作的正确性进行了仿真验证。     

基于优化智能网络的发动机推力指令模型

针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题,提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法.其中子模型Ⅰ采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数,其输出作为子模型Ⅱ的输入;子模型Ⅱ采用优化极端学习机(ELM)算法,输出为额定发动机推力,并以此推力为性能蜕化缓解控制指令.为了减小ELM网络规模,提高推力指令模型实时性,采用微分进化算法(DE)优化ELM初始网络参数.数字仿真验证表明:各飞行包线内推力指令模型预测值最大相对误差小于4‰,远优于单一神经网络最大8.17％和单一极端学习机最大14.5％的误差,模型推力指令计算时间仅需0.64ms,实时性好,验证了该推力指令模型的有效性.     

涡扇发动机气路传感器故障诊断

为了实现对某涡扇发动机传感器故障的在线诊断,提出并设计了1种基于在线贯序极端学习机的故障诊断算法。其核心思想是在定位某传感器故障后,在线建立针对该故障传感器"预学习"的信号重构算法,解决多故障混叠问题。在线信号重构算法以泛化能力指标为判定条件,利用选择策略对算法网络权值进行选择性更新,提高了故障诊断系统的实时性。以某型涡扇发动机为对象开展了传感器故障诊断与重构仿真,结果表明:该算法能够对发动机单、双传感器故障进行准确地诊断与信号重构,且具有良好的实时性。     

基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制

针对涡轴发动机控制系统设计,提出了1种基于在线滚动序列核极限学习机的非线性模型预测控制方法。综合考虑直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速、涡轮级间温度和压气机喘振裕度等信息,设计具有较好实时性、精度和泛化能力的多输出在线滚动序列核极限学习机作为预测模型,引入预测模型输出与发动机输出的误差进行反馈校正,利用序列二次规化算法在线求解包含限制约束的预测控制问题。在某型直升机/涡轴发动机综合平台的仿真环境中进行了直升机大幅度机动飞行仿真验证,结果表明:该模型预测控制器相比于传统串级控制具有更好的控制品质,可显著降低动力涡轮转速超调/下垂量。     

采用双模压缩态的光子纠缠光纤陀螺仪研究CSCD

对采用双模压缩态的光子纠缠光纤陀螺仪进行了理论研究,采用角动量理论首次推导了双模压缩态输入的光子纠缠光纤陀螺仪的相位检测灵敏度,并证明了当光子数足够大时,可以达到海森堡极限。针对采用双模压缩态的光子纠缠光纤陀螺仪的二阶符合计数探测方案远未达到海森堡极限的情况,通过考察光子纠缠光纤陀螺仪各输出态的二阶符合计数对总的二阶相关光强的贡献,发现二阶符合计数探测方案存在量子增强信息的抵消,也即其中一个接收端光子数为偶数的输出态和光子数为奇数的输出态的二阶符合计数形成互补的倍频干涉条纹,进而相互抵消。因此,需要优化探测方案,提取完整的量子增强信息,才能实现海森堡极限的相位检测灵敏度。     

单/双轴预拉载荷对碳纤维复合材料高速冲击性能的影响研究

针对发动机工作时受预载荷的叶片受到外物冲击的情况,设计一种面内单轴及双轴预加载装置,开展单轴与双轴不同大小预拉载荷下碳纤维/环氧树脂复合材料（T700/TDE-86）的高速冲击试验,探究预拉载荷对复合材料抗冲击性能的影响,并结合超声C扫描分析预拉载荷对损伤面积的影响。结果表明：面内初始载荷对复合材料层合板抗冲击性能和分层损伤面积有显著影响;预拉载荷会提高靶板的抗弯刚度,减少靶板吸收的能量,减小弹道极限,且在双轴预拉情况下更明显;弹体击穿靶板后分层损伤面积几乎不变,而预拉载荷会减小分层损伤面积,且在双轴预拉情况下更明显。     

改进的翼型积冰数值模拟方法

基于微团概念,以雨滴运动的基本假设出发,对翼型积冰的拉格朗日方法进行了改进.新方法克服了原方法计算效率低、冰形同雨滴分布密度及网格密度相关的缺点,继承了原方法的鲁棒性,不存在欧拉方法的收敛性问题.为验证方法的正确性,计算了NACA0012翼型在0°和4°攻角下的霜冰积冰情况、表面水收集量和局部撞击系数.结果表明新方法减少了计算量,预测的冰形和实验结果一致,并分析了积冰对气动性能的影响.      

抗离群值的鲁棒正则化贯序超限学习机

针对离群值环境下的在线学习问题,提出一种鲁棒正则化贯序超限学习机(Robust regularized online sequential extreme learning machine,RR-OSELM)。RR-OSELM以增量学习新样本的方式实现在线学习,并在学习过程中基于样本的先验误差进行逆向加权计算以降低学习模型对于离群值的敏感性;同时RR-OSELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强了其在实际应用中的稳定性。实验结果表明,RR-OSELM具有较同类算法更好的鲁棒性和实用性,对于离群值环境下的在线建模与预测问题是积极有效的。     

硬38CrSi平头弹斜撞击45钢靶侵彻特性研究

利用有限元软件Autodyn,建立硬38CrSi平头弹斜撞击45钢靶板模型并验证其模型和参数的有效性,研究了平头弹不同撞击角度(30°、45°和60°)对靶板弹道极限、弹体剩余动能和靶板失效的影响。研究结果表明:弹道极限随撞击角度的增加而增加;弹体剩余动能随撞击角度的增加而减小;撞击角度增大,靶板破坏面积增大,破坏区域从三角形转化为与弹身纵截面近似的长条形。     

高温结构可靠性分析的时变响应面法

高温条件下结构的本构方程和承载能力都随时间变化,传统的结构可靠性模型在分析这种时变结构可靠性问题时效率较低.提出一种可用于高温结构可靠性分析的热响应与响应量阈值均随时间变化的时变响应面法.首先,通过引入结构各基本变量与时间的交叉二次函数并结合Box-Behnken试验设计建立结构热响应量的时变模型;进而,以温度为中间变量,建立结构响应量阈值与时间的函数关系,据此得到用随机过程表示的时变极限状态函数.具体给出了基本变量服从正态分布情形下的结构时变可靠度计算方法.算例分析表明该方法切实可行,能够在保证计算精度的基础上大幅提高计算效率.