直升机气动噪声研究进展

对直升机气动噪声的研究进展进行了综述,内容包括试验技术、理论分析方法和噪声抑制技术。声学风洞试验是直升机气动噪声研究的基本手段,其中非定常载荷测试、流场显示和声源定位等先进测试技术已实现应用;飞行试验在直升机噪声适航标准完善和噪声控制技术研究等方面已成为必不可少的研究和验证手段。直升机气动噪声的理论体系不断完善,包括声类比法、Kirchhoff/CFD 混合法等旋翼气动噪声分析方法都已形成分析程序,成为直升机研发的有效工具。直升机气动噪声的抑制仍然以旋翼桨尖设计为主,飞行轨迹优化、旋翼噪声主动控制等新技术已实现飞行验证,但尚未进行型号应用。在用户和市场需求的推动下,在新型直升机的研发中,引入气动噪声的抑制技术将是必然的发展趋势。     

高精度光纤陀螺过采样技术分析与应用

数字闭环光纤陀螺中，采用AD转换器将模拟信号转换为数字信号，AD转换中的量化噪声将直接影响光纤陀螺的零漂指标。过采样是一种降低量化噪声的技术，过采样过程将噪声功率平均分布到以采样频率为截止频率的频带内，有效降低了直流到奈氏频率中的噪声功率。本文对高精度光纤陀螺中的噪声特征进行分析，针对高精度光纤陀螺中噪声低的特点，设计了适用于高精度光纤陀螺的过采样方案，为解决由于噪声低带来的均值误差，该方案在被测信号中叠加了正态分布的噪声。通过在陀螺中进行实验，证明设计的采样方案对于降低陀螺的零漂性能是有效的。     

表面热流可辨识性初步分析

表面热流的可辨识性分析可用于飞行器防热层内温度测量精度和测温点位置的确定,在工程上有较强的实用意义.从无量纲分析和仿真辨识出发,根据防热层材料热物性系数、测点位置、表面热流的频域特性等参数对表面热流辨识结果的影响规律,总结出了表面热流辨识问题的相似参数:基于表面热流频率参数的傅立叶数.此后,以这一傅立叶数为判据,针对不同测量误差值的情况初步建立起了表面热流可辨识性的准则和分析方法.     

轴流风扇/压气机管道周向声模态的测量

利用管道内部周向均匀分布的麦克风阵列对某单级风扇在高背景噪声和较大硬壁反射条件下的管道周向声模态进行了实验测量.利用与参考信号互相关(CC)模态分解技术和传统的方均根(RMS)模态分解技术得到了主要的周向声模态振幅.通过与Tyler和Sofrin的理论分析对比,发现在高背景噪声和较大硬壁反射条件下,两种模态分解技术都能获得较为理想的模态分解结果;并且发现CC模态分解技术获得的模态振幅较低,初步分析这是由于和RMS模态分解技术相比,CC模态分解技术可以降低随机噪声对模态振幅分解结果的影响.此外,周向麦克风个数大于所要分解周向声模态阶数的4倍时,使用CC模态分解技术获得的模态振幅误差可以控制在1dB之内.      

小波去除噪音算法研究

介绍了小波变换滤除噪音的机理和与傅立叶变换相比的优越性,其中包括确定性噪音和随机噪音。讨论了增强去噪效果的几种改进方案并提出一种试验估计去噪方法,对工程应用有一定的实用价值。     

尾缘锯齿降低叶栅噪声的数值模拟

采用大涡模拟与声类比的方法研究了尾缘锯齿对涡轮叶栅噪声的影响.设计了两种不同的尾缘锯齿,对比了Re=3.3×105(基于叶片弦长与叶栅出口速度)下两种不同结构锯齿尾缘叶栅与直尾缘叶栅的声功率.结果表明:尾缘锯齿可以降低叶片吸力面边界层分离噪声约5dB,降低尾缘涡脱落噪声约10dB.进一步的研究表明,尾缘锯齿可以降低叶片尾缘附近表面的压力脉动幅值约50%,将展向相关尺度较大的涡破碎成展向相关尺度较小的涡,并消除尾缘脱落涡,这三者的综合作用使噪声得到降低.      

基于自适应滤波的引信噪声调幅干扰抑制

噪声调幅干扰是一种有效的压制性干扰,可压制近炸无线电引信对目标信息的获取。为提高连续波多普勒无线电引信抗噪声调幅干扰的能力,将单频率自适应陷波器应用到连续波多普勒引信中,对噪声调幅干扰进行抑制。分析了噪声干扰抑制原理,并对噪声干扰抑制效果进行了仿真。仿真结果表明：SJR=-10dB时,仍然能达到很好的噪声调幅干扰抑制效果。     

回转体流噪声相似律的实验研究

介绍了回转体流噪声实验的方法,并对实验测得的回转体流噪声声功率谱的谱特性进行了分析。测量结果表明：在高频段,回转体流噪声功率谱按６ｄＢ／倍频程衰减;且其声功率谱与流速的７次方成正比。基于本实验,验证了回转体流噪声相似律理论。     

背景噪声和脉冲干扰下的SDH误块性能

误码性能是光纤数字传输系统的重要性能指标,而通常光同步数字传输系统(SDH, Synchronous Digital Hierarchy)又以误块性能来衡量其误码性能.通过分析光同步数字传输系统在背景噪声(用泊松分布来描述)和脉冲干扰(用A型传染病分布来描述)影响下的系统误块性能,推导出了泊松分布和传染病分布下误块率的一般关系式.      

星敏感器低频误差与陀螺漂移离线校正方法

获取高精度事后姿态数据是提高遥感平台成像质量的必要条件之一,离线处理可有效降低敏感器测量误差,从而获得更高的姿态确定精度。基于滤波的校正方法中,星敏感器低频误差(LFE)与陀螺漂移将产生耦合影响导致校正精度低,本文针对该问题推导了耦合误差的数学模型,并设计了一种两步双向平滑事后处理算法,将陀螺漂移与低频误差分两步校正,通过反复滤波剥离陀螺漂移与低频误差。同时,针对低频误差参数收敛速度慢、噪声参数调节困难的问题,利用一种基于极大似然估计(MLE)的固定窗口自适应双向滤波算法进行处理以获得更好的噪声估计,提高了收敛速度和收敛精度。文中仿真工况下,离线姿态确定精度可达到0.8″(3σ),低频误差参数完全收敛时间不超过4个轨道周期。