一种环境探测球形移动机器人的运动控制

 球形移动机器人具有结构紧凑、运动灵活等特点,在环境探测等应用领域具有独特优势。介绍了一种新型的、带有双摄像头的环境探测球形移动机器人BHQ-2的结构与运动原理,并对其运动控制问题进行了研究。由于该球形机器人属于非完整约束系统,其不存在位置级的运动学逆解,因此从速度级上讨论了它的运动控制问题。基于旋量理论推导了该球形移动机器人的速度雅可比矩阵,采用广义逆的解法求得了它的速度逆解,并采用可控性李代数证明了BHQ-2球形移动机器人系统是满秩的,因此该机器人系统是完全非完整的并且是可控的。基于运动学速度逆解对BHQ-2球形移动机器人进行了直线和圆形运动轨迹的仿真和实验,仿真和实验结果验证了该球形机器人的可控性及速度逆解的正确性。     

航空发动机多变量模糊滑模变结构模型跟踪控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模变结构控制和模糊逻辑系统的优点,提出了一种模糊滑模变结构模型跟踪控制方法。采用比例积分型切换超平面设计滑模变结构控制系统,使用模糊逻辑系统自适应调节切换增益,得到某涡扇发动机的模糊滑模变结构模型跟踪控制器。数字仿真结果表明,所设计的控制器不但能使被控对象较好地跟踪参考模型,消除抖振现象,而且对系统的不确定性具有不变性,保证了被控系统在整个控制阶段都具有较强的鲁棒性。     

航空机载谐振膜式密度传感器的研究

针对飞机飞行中燃油量的在线实时测量需求.设计了基于谐振原理的新型谐振膜式液体密度传感器.对谐振膜片进行了数学模型分析,并设计了基于数字闭环方法的谐振膜式密度传感器整体结构.试验结果表明,该传感器测量精度较高,稳定性较好,结构简单,便于加工,能满足航空煤油在线实时测量的需求.     

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

飞机设计中发动机转子碎片非包容性设计

基于一种双发常规布局飞机进行飞机设计中发动机转子碎片非包容失效设计的研究,通过研究相关适航规章,以及相关咨询通告等文件,得出第3节到第7节所描述的对咨询通告AC20-128A适当裁剪的工程方法和步骤,并在实例机型设计中进行验证,缩短了飞机研制周期的同时,也表明在发动机转子碎片非包容失效事故发生后,飞机系统及机体结构等采取的设计措施、防范措施符合相关适航条例要求,也即结构剩余的强度、灾难性事件发生概率等满足AC20-128A第10条c中的定性和定量要求,表明该型实例飞机完全满足相关适航条例的要求,并获得中国民用航空局(CAAC)和美国联邦航空局(FAA)的认可。     

基于误差预测修正的液体火箭发动机故障预测方法研究

为解决液体火箭发动机故障预测这一难题,提出一种基于误差预测修正的故障预测方法。在历史数据的基础上建立小波过程神经网络故障预测模型,同步计算学习样本的预测误差,根据上述误差建立双并联离散过程神经网络预测模型。预测时,将预测误差值实时补偿到小波过程神经网络预测模型以提高预测精度。通过液体火箭发动机地面试验中的涡轮泵数据对该方法进了验证。结果表明,该方法在预测精度和适应能力上较单一的过程神经网络预测模型有显著提高,进行10步预测时,预测值的标准化均方根误差为0.392,预测平均耗时为76ms,能够用于解决液体火箭发动机故障预测问题。     

航天器贮箱变质量流固耦合系统的动力学响应

研究了航天器贮箱变质量流固耦合系统的动力学特性.根据虚拟质量法(VMM),结合边界元法和有限元法构建了系统的动力学模型,建模过程中着重考虑了质量变化对系统的动态影响.通过Newmark直接积分法计算出贮箱变质量系统的振动响应.结果表明:由于系统质量减少,引起了系统振动频率的增大,并产生一个附加负阻尼.系统的振动频率的范围可以通过系统质量的范围确定.变质量引起的附加负阻尼的大小与系统的质量变化率成正比.对于系统的横向振动,质量减少引起的附加负阻尼在整个过程对系统振动的影响比较稳定,对于系统的纵向振动,质量减少引起的附加负阻尼对系统振动的影响随时间的增加而增大.      

涡轮冲压组合发动机模态转换多变量控制研究

为解决串联式涡轮冲压组合发动机在涡轮模态与冲压模态转换过程中的推力及流量连续控制问题,在基于EKF的在线发动机实时模型基础上,提出了基于推力控制的串联式涡轮冲压组合发动机控制规律。通过发动机内推力、总空气流量、风扇空气流量、风扇喘振裕度等多参数的闭环控制,实现涡轮冲压组合发动机的稳定模态转换。仿真分析表明,模态转换过程中推力稳态控制误差不超过2.1%,流量稳态控制误差不超过3%,模态转换过程中推力瞬态波动不超过9%,空气流量瞬态波动不超过7.6%。     

各向异性网格自适应计算在超燃模拟中的应用

采用各向异性网格自适应求解技术,将其应用于DLR超燃冲压发动机燃烧室中的超燃模拟.开展了3个算例,包括采用滑移壁面条件的燃烧室冷流场模拟、采用无滑移壁面条件的冷流场模拟及采用无滑移壁面条件的反应流模拟.模拟中,各向异性网格自适应计算捕捉到了如激波、射流、边界层、火焰面等具有各向异性特征的大梯度区域,并利用各向异性网格进行了很好的加密.对比利用各向同性网格的初始流场计算,各向异性网格自适应计算使基于滑移条件、无滑移条件的冷流计算及反应流计算的网格单元数量分别下降了36.2%,36.4%和36.8%,有效降低了计算规模,而且流场大梯度区域的计算结果更准确,辨析度更好.结果表明:对于像超燃这类具有各向异性特征的问题,各向异性网格系统比各向同性网格系统有更好的计算效率及准确性,同时也表明基于Mach数场构造的各向异性网格系统可以有效应用于超燃计算.      

基于热态叶型的小轮毂比弯掠叶片结构保形设计与优化

发展了一种保持且基于气动设计给定的热态叶型的冷态叶型迭代解算方法,并将其融入叶片罩量调节的优化设计,其中在热态叶型的基础上调节罩量,针对冷态叶型计算变形与应力等,变形后的叶片逼近热态叶型,尽可能减小了对热态叶型气动特性的影响.实现了冷态叶型迭代求解与罩量调节中结构有限元网格的自动更新,并基于iSIGHT优化平台,建立了叶片罩量调节多目标优化设计的自动化分析流程,并以一小轮毂比弯掠风扇叶片罩量调节为例,考查了罩量调节中考虑轮盘与否对优化设计结果的影响.计算分析实例表明:所发展的方法可在保持热态叶型的前提下使叶片最大应力和最大变形分别下降了10.6%和46%.