涡轮螺桨飞机性能试飞换算方法研究

涡轮螺桨发动机的无因次性能参数是三个变量的函数，在详细地讨论了涡轮螺桨发动机性能方程中的第三个变量之后，本文叙述了涡轮螺桨飞机的性能试飞换算方法，包括无因次图解法及微分修正量法，最后，简要地讨论了上述两种方法的特点及其适用性。     

1553B总线ICD辅助设计管理软件的设计与实现

1553B总线ICD辅助设计管理软件为1553B总线ICD的设计、维护、管理、统计和分析提供了重要手段，能够完成总线表的生成、设计冗余分析，并具有为1553B总线监控器提供源文件的功能。介绍了1553B总线ICD辅助设计管理软件的组成、开发、设计和应用，并给出了具体实现方法。     

涡扇发动机燃烧室部件故障分析

针对高压涡轮导向叶片烧蚀现象，分析了燃烧室非正好工作导致的故障，找出了故障产生的原因，并提出了火焰后移判断、控制起动超温等排除燃烧室故障的技术措施。     

涡轮叶片外换热系数计算方法和比较

从工程实用观点出发，引入考虑主流紊流度影响的经验关系式，对McNally程序的前驻点、层流区计算方法和转捩模型进行了改进；引入“紊流度粘性”和间歇因子的概念，并综合考虑压力梯度、紊流度和进、出口雷诺数等因素对转捩的影响。对STAN5程序的层流区和过渡区计算方法进行了改进，采用相似解方法计算前驻点区的流动和换热，作为STAN5程序的初始条件。用改进的程序，对C3x、MKⅡ、Turner、Daniels和VKI叶型，在多种工况下的二维外边界层流动和换热进行了计算研究，分析和比较了程序中积分法和差分法的特点，总结出一套适用于工程设计计算的方法和程序。     

带肋和双排出流孔通道的流动特性

研究了通道进口雷诺数和总出流比对带肋和双排出流孔通道流量系数和压力分布的影响。实验研究的通道入口雷诺数为3×104~1.5×105,通道总出流比为0.09~0.22。结果表明:通道总出流比较小时,流量系数沿流向减小。通道进口雷诺数增加,流量系数先增加,之后基本不变;通道总出流比较大时,流量系数基本不变;各工况下总压系数沿流向依次经历迅速减小、基本不变、继续减小的过程;沿流向各位置上的总压系数在通道进口雷诺数为6×104~9×104时最小;出流比增大,沿流向各位置上的总压系数随之增大。     

旋转同心双轴间流动的热态实验

某型发动机高、低压涡轮轴间环形气流通内的流动可以简化为两个独立旋转同心双轴环道内的流动问题。对其控制方程以及边界条件进行无量纲化，得出了实验准则，设计并建立了实验台，以实验方法研究了具有轴向通流的独立旋转同心双轴环道内的流动规律。结果表明，随着冷气雷诺数增大，阻力系数总体趋势减小；冷气雷诺数的影响远大于内轴和外轴旋转对流动的影响。     

涡轮发动机聚氧减重探索

本文在聚氧提高航机部件性能，总体性能的研究基础上，进一步探索航空发动机聚氧减重的规律，提供聚氧缩短压气机、燃烧室、涡轮轴向尺寸、减少发动机直径、减轻上述核心机部件和发动机总重量的理论依据，可供航机预研参考。     

对国军标GJB241—87《航空涡轮喷气和涡轮风扇发动机通用规范》的一些修改

通过回顾国军标ＧＪＢ２４１－８７《航空涡轮喷气和涡轮风扇发动机通用规范》实施七年来，在结构完整性方面碰到的一些问题，并在国外军用发动机最新标准，美国的ＭＩＬ－ＳＴＤ－１７８３《发动机结构完整性大纲》和英国的ＤＥＦ ＳＴＡＮ ００－９７１《航空燃气涡轮发动机通用规范》对比分析的基础上，对国军标提出了一些修改补充建议。     

基于解析及特征造型的涡轮冷却叶片参数化设计

基于数学解析与特征造型技术相结合的方法,建立了基于构造过程的复杂涡轮冷却叶片的参数化设计技术。用五次多项式描述叶身型线,根据壁面厚度函数求解冷却通道外形,定义冷却通道隔板位置及厚度等参数,计算得到叶身及冷却通道各截面造型数据;以特征造型方法完成对涡轮冷却叶片转弯流道、缘板、榫头及叶片相关特征的参数化设计;利用CAD系统的二次开发接口,实现了多腔回流式涡轮冷却叶片的自动建模。     

燃气涡轮发动机人工智能实时诊断和预测

定义有感知的发动机状态监控（COEHM）系统采用的方法，采用这些建立在真实和模拟发动机数据基础上的方法可以精确地预测燃气涡轮发动机工作状况（总体完整性），性能变化（降低）和部件寿命（氏疲劳循环，高疲劳循环及蠕变）损耗，发展一套COEHM系统需要应用诸如数字滤波，多项式，模糊逻辑，专家系统，概率系统，神经网络这样的工具，这还不是全部，还需要应用一些新颖的方法使得系统具有精确预测被监控事件结果的能力，COEHM系统可以提供快速而精确的诊断和信息预测（以减少维修时间），无故障和周转时间，改进的临界寿命管理方法可以减少发动机的寿命周期费用，所以，COEHM系统的发展大大地减少发动机的使用费用，增强了工作能力，克服了由于人员减少而引起的技术经验损失。