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81.
为了满足机载航空推进系统模型对精度、实时性及数据存储量的苛刻要求,提出了一种机载模型建模方法.对传统的机载稳态模型建立过程中使用的相似准则进行了充分讨论,得出了一种具备更高建模精度的相似准则.在新的相似准则基础上,建立了包含泰勒展开式中非线性2阶项的高精度稳态变量模型,有效解决了分段线性稳态变量模型在大包线、变状态条件下精度难以保证的问题;为了解决超声速状态下安装推力与发动机净推力差别较大的问题,建立了考虑外流特性的简化进气道模型,给出了一种计算安装推力的方法,即由简化发动机模型计算安装推力中符合相似准则的部分,由进气道模型计算溢流阻力、放气阻力及发动机推力中不符合相似准则的部分.仿真结果表明:基于新的相似准则所建立的机载模型具有大包线、变状态适应性,输出参数误差均在0.5%以内. 相似文献
82.
当飞机发生非对称结构损伤时,飞机的质量、重心位置和气动特性都会发生突变,飞机机体的对称性遭到破坏,致使飞机的横纵向间运动产生强烈的耦合。针对飞机发生非对称结构损伤时导致的飞行控制问题,建立了非对称结构损伤飞机的损伤模型,并基于一种新型鲁棒容损控制策略,采用非线性扩张状态观测器和非线性动态逆相结合的方法,对飞机的姿态控制器进行了设计,兼顾了飞机系统的性能和对损伤的鲁棒性。最后,基于NASA的通用运输机模型,对所设计控制器的控制效果进行了仿真验证。仿真结果表明,设计的姿态控制器有效地抑制了非对称结构损伤给飞机控制系统带来的不确定性和扰动,具有较好的控制性能。 相似文献
83.
飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。 相似文献
84.
飞行试验测量数据中存在过程噪声和测量噪声,导致飞行数据之间不相容,国内目前常用的输出误差法不适用于耦合严重的直升机飞行数据相容性检验。采用增广卡尔曼滤波方法进行状态估计,大幅度地消除测量值中的误差;再用输出误差法对增广卡尔曼滤波估计的结果进行相容性检验,并将其应用于直升机四阶纵向等效模型辨识中。结果表明:提出的这种方法既解决了单独使用增广卡尔曼滤波进行数据相容性分析时由于初期收敛过程造成的滤波误差问题,又克服了单独使用输入误差法进行数据相容性时需手动修改时间延迟问题和测量值中误差过大时输出误差法无法收敛问题,使得检验效果与计算效率大幅提升。 相似文献
85.
针对三种不同结构的过载自动驾驶仪进行了对比研究,推导了驾驶仪控制回路的闭环传递函数,并对闭环稳态误差进行了分析.基于极点配置方法,设计了自动驾驶仪控制参数.在此基础上,研究了各驾驶仪控制回路对执行机构动力学延迟、非线性环节以及测量噪声的响应特性,并进行了对比分析,为飞行器过载自动驾驶仪的选型和设计提供了依据. 相似文献
86.
87.
88.
研究地效飞行器及其驮运负载飞行器巡航状态的气动特性,对大型地效飞行器的研发具有重要意义。采用求解N-S方程的有限体积法,分别针对地效飞行器巡航状态及其驮运负载飞行器巡航状态进行数值模拟分析。结果表明:综合考虑升阻比与阻力的大小,地效飞行器巡航状态机翼的最佳安装角为5.5°;综合考虑升阻比与巡航飞行的安全性、操纵性,地效飞行器巡航状态的最佳飞行高度为8 m;综合考虑巡航经济性以及从巡航状态过渡到分离状态的安全性与可靠性,两机驮运巡航状态下负载飞行器的最佳迎角为3°。 相似文献
89.
90.
基于接触状态分析的叶冠阻尼评估与改进设计 总被引:3,自引:0,他引:3
采用基于接触状态分析的干摩擦阻尼结构设计方法,针对某型带冠涡轮叶片进行了阻尼评估与改进设计.接触状态包括接触形式和接触参数,通过接触形式从结构上判断结构设计的合理性;通过接触参数从力学性能上评价叶冠的阻尼效果.对叶片的动力特性、接触状态和振动响应进行综合评估分析,找出叶冠结构设计不足之处,并指出具体的改进措施,使叶冠的接触状态及振动响应得到一定的改善,并找到叶冠弦宽稳定工作范围.接触状态能够细致反映出叶冠工作状态下真实的接触情况,为叶冠结构设计和阻尼效果判定提供了更准确、详尽的参考依据. 相似文献