航空事故人为因素多模型集成分析与控制策略

人为因素是现代航空事故最主要的致因因素,分析航空事故中人为因素的特点,进一步提出预防措施,有利于提高飞行安全水平,实现本质安全。提出多模型集成的航空事故人为因素分析与控制流程,将事故树分析方法( FTA)和人因分析及分类系统( HFACS)相结合,寻找事故的直接原因和深层次原因,全面识别航空事故中的人为因素、事故机理及事故演化过程;运用定量方法找出关键因素,针对性地提出避免由人为因素导致航空事故的策略;根据关联危害性分析法,挖掘事故的潜在不安全因素,实现主动的事故预防。     

基于全局灵敏度分析的侧向气动导数不确定性对侧向飞行载荷的影响

考虑飞行载荷计算中使用的气动导数存在不确定性,利用基于方差的全局灵敏度分析(GSA)方法,结合偏航机动的动力学模型,分析了侧向气动导数不确定性对侧向飞行载荷的影响。以某型飞机为例,运用该方法得到侧向气动导数的全局灵敏度排序。结果表明:侧滑角、阻尼贡献的垂尾侧向载荷及垂尾侧向总载荷受全机侧力系数对侧滑角导数的影响最大,受航向静稳定导数及方向舵操纵效能的影响次之;方向舵偏度贡献的垂尾侧向载荷只受全机侧力系数对方向舵偏度导数的影响;无尾飞机侧向载荷主要受航向静稳定导数、方向舵操纵效能及无尾飞机侧力系数对侧滑角导数的影响;偏航阻尼导数基本不影响各侧向飞行载荷。同时也验证了方法的有效性,对提高飞行载荷的计算精度有一定的指导意义。     

一种鲁棒的概率核主成分分析模型

大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元 t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这 3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。     

三浮陀螺伺服测试误差系数估计方法

为了更好地解决工程实际中三浮陀螺极轴伺服测试时误差系数估计问题,采用了Kalman滤波和递推最小二乘的方法.试验结果证明,Kalman滤波方法能够有效地估计出极轴伺服测试时的陀螺误差系数.用统计检验的方法分析了该模型以及各系数的显著性,结果显示对Dvz和Dzz的估计是显著的.     

煤油两相连续旋转爆震燃烧室工作特性试验研究

为了深入分析煤油燃料两相连续旋转爆震燃烧室的工作特性,采用富氧空气或氧气为氧化剂,通过试验得到爆震波的时域、频域特征,对两相连续旋转爆震燃烧室中爆震波的起爆过程和稳定后的传播过程进行研究。利用基于激光散射相位多普勒分析(PDA)技术对雾化流场进行了测量,得到喷注器出口不同平面处煤油液滴速度与直径的统计分布。试验结果表明当煤油流量为78g/s,氧气流量为224.0g/s,空气流量为72.5g/s,当量比为1.083时,燃烧室在单波模态下工作,爆震波传播频率为0.904k Hz,平均转速为649m/s。使用氧气作为氧化剂,当煤油流量为81.8g/s,氧气流量为231.8g/s,当量比为1.222时,燃烧室在双波模态下工作,爆震波传播频率为5.882k Hz,平均转速为1848m/s,传播过程中表现出很强的非定常性。在当量比为0.805~0.908的富氧工况下,随着氧化剂中含氧量的增加,爆震波的速度逐步增大,最终达到2440m/s;在当量比为1.057~1.220的富燃工况下,随含氧量的增加爆震波速度呈现线性增长的特征。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

AHPSO-SVM预测超声内圆磨削ZTA陶瓷的边界损伤

为解决普通加工方式易出现工程陶瓷边缘碎裂的问题,本文对超声内圆磨削工程陶瓷边界损伤预测系统进行了研究。在35 kHz轴向超声磨削与普通磨削两种条件下独立进行试验,运用支持向量机研究工艺参数与边界损伤影响规律,采用改进的粒子群算法优化支持向量机,建立采用混合核函数的AHPSO-SVM预测模型。研究结果表明,超声激励下试件边界损伤降幅为10.05%～21.23%,AHPSO-SVM预测模型MSE为0.378 4、平均相对误差为1.369 0%、30次适应度值标准差为0.020 2。相比于普通磨削,超声磨削可使ZTA陶瓷边界损伤值显著降低;建立的AHPSO-SVM模型具有较好的学习能力、泛化性能与良好的稳定性。     

航空发动机空气系统和热分析的耦合计算与试验验证

针对航空发动机空气系统设计和热分析计算分开进行且不考虑发动机部件对空气系统换热影响的特点,结合热分析计算实际,通过计算空气与热端部件之间的热量交换,建立了空气系统和热分析的耦合计算方法,并通过试验予以了验证。计算结果和试验结果的对比表明,耦合与非耦合计算的腔室压力基本相同,但耦合计算的腔室温度更接近试验结果,耦合计算相比于非耦合计算与试验的温度误差减小9.7K,耦合计算方法有利于减小空气系统温度计算误差。     

平板阀液动力分析及结构优化

对平板阀的液动力进行理论分析以及液动力计算公式的推导;对常规平板阀进行流场仿真计算,得出平板阀稳态液动力力矩的分布规律,根据压力场的分析,优化平板阀的结构,使得平板阀稳态液动力力矩减小,达到优化效果。     

航空发动机适航安全分析条款要求及 验证方法浅析

介绍航空发动机适航规章安全分析条款的演变历程,结合条款咨询通告对条款要求进行解析,明确了规章要求的航空发动机不期望事件及概率要求。结合ARP 4761的系统安全性评估流程,明确航空发动机安全性评估3个阶段及适用的安全分析方法,并构建了航空发动机安全分析条款符合性工作流程,可为安全分析条款的符合性提供指导。