雷诺数对大型客机低速气动特性影响的试验研究

在哈尔滨气动院FL-9 增压风洞进行了某大型客机低速高雷诺数半模测力测压风洞试验,来流马赫数为0.2,增压范围为1~4个大气压。基于模型机翼平均气动弦长的雷诺数从2.9×106 到11×106。以此为基础主要分析了雷诺数对机翼纵向气动力特性的影响,结果发现雷诺数对升力线斜率、最大升力系数、失速攻角和失速特性都有影响。相对于增升装置打开后的高升力构型,雷诺数对巡航构型的影响更明显。     

旋转径向孔流动特性计算模型

为满足空气系统一维仿真分析的需要,深入分析了影响径向孔流动特性的主要因素,建立了针对旋转径向孔的计算模型。模型考虑进气预旋和轴向错流的影响,并利用Simulink建立其仿真模型,计算径向孔的流量系数和空气流量。利用文献中的试验数据对径向孔流动特性计算模型进行验证。结果表明:在相同条件下,模型的结果与试验结果的最大误差不超过6.2%,最小误差约为0.3%。径向孔模型准确可靠,可以作为空气系统一维计算中的通用模型使用,能有效地提高建模和计算效率。     

转速对压气机级间篦齿封严影响的实验

对压气机级间篦齿封严进行了实验研究.不同压比下（1.05~1.3）,研究转速（1500~8100r/min）对压气机级间篦齿封严的工作间隙变化、泄漏特性、温升特性和旋流特性的影响.结果表明:随转速的增大,工作间隙减小,流量降低;小压比时流量系数降低,较大压比时流量系数变化微小.系统风阻温升随转速增大而增大,转速越大时,其温升越明显.另外,随转速的增大,出口盘腔同一径向位置的旋转比增大;同一转速下,随出口盘腔径向位置的增大,旋转比降低.      

斜齿行星齿轮传动系统振动模式与动载特性

斜齿行星传动在高速重载场合中应用越来越广泛,其振动模式和动载特性研究对减振降噪设计具有重要意义.针对斜齿行星齿轮传动系统,建立了随动坐标系,推导了含陀螺效应的多自由度间隙非线性动力学方程,求解了系统的固有特性.结果表明:斜齿行星齿轮系统存在3种典型振动模式,即轴向平移-扭转耦合振动模式(重根数r=1),径向平移振动模式(重根数r=2)和行星轮振动模式(重根数r=N－3,N>3);综合考虑啮合刚度、齿侧间隙、综合误差和外载荷等激励作用,研究了啮合相位差和激励方式对动载系数的影响规律,结果表明计入啮合相位差时动载系数有所增大,当刚度波动系数ζ=1.723时,系统分岔为2周期次谐响应,随着激励参数的变化,内啮合较外啮合更快的进入混沌状态.      

面向再入目标跟踪的估计与辨识联合优化算法

准确的弹道系数辨识和精确的目标状态估计是再入目标高精度跟踪与高可靠识别的关键。一方面,状态估计的误差会造成模型参数(弹道系数)的辨识风险;另一方面,模型参数的辨识偏差又会导致模型失配从而降低目标状态的估计精度。因此,需要实现再入目标的状态估计和参数辨识的联合优化。针对再入目标弹道系数未知情形,提出了一种基于期望最大化(EM)框架并采用粒子滤波(PF)平滑器实现的PF-EM联合优化算法。在E步基于粒子平滑器得到目标状态的后验平滑估计,M步采用数值优化算法更新上一次迭代的弹道系数,通过E步和M步的不断迭代,以保证状态估计和弹道系数辨识的一致性。算法仿真对比表明:所提算法的状态估计和参数辨识精度均优于传统的状态增广算法。     

面向民用飞机排故的增强型符号有向图

针对民用飞机故障的动态特性及维修体制,在符号有向图（SDG）模型中引入动态元素,并融合系统结构模型,提出一种结构和参数能随工况变化而调整的增强型有向图（ESDG）模型。进而提出基于故障依赖矩阵的相容根树搜索算法与分层诊断策略,能解决实际排故中常常因部分状态未测量而造成诊断信息缺失的问题。该方法能满足分级维修中不同诊断精度的要求。多个工况的综合诊断进一步提高了推理分辨率。最后以某民机发动机引气系统为实例说明了该方法的有效性。     

涡轮叶片前缘气膜冷却换热实验

针对某型涡轮叶片放大模型的前缘冷却结构气膜冷却效果开展了细致的实验研究,利用红外热像仪测量了叶片表面的温度场分布,分析了前缘的气膜孔倾角、吹风比、主流雷诺数等参数对绝热冷却效率和压力损失的影响.实验中前缘的3排气膜孔倾角变化范围是35°~90°,主流雷诺数变化范围是76112~142624,吹风比变化范围是0.44~2.64.结果表明:气膜孔倾角越小,前缘驻点附近的气膜覆盖效果越好;气膜孔倾角为45°的叶片压力损失系数最小,气膜孔倾角为75°的叶片压力损失系数最大;主流雷诺数增大,绝热冷却效率下降,压力损失系数增加;吹风比增大到1.32时,绝热冷却效率达到最大,吹风比再增大绝热冷却效率反而下降.      

基于时滞分割方法的火箭发动机燃烧过程有记忆反馈控制

液体火箭发动机燃烧室内燃烧过程的动态模型是一不稳定的时滞系统,为了改善闭环系统燃烧的稳定性,针对燃烧室的燃烧过程设计了有记忆状态反馈控制器。首先基于时滞分割方法,通过平均分割时滞区间构造了适当的Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函并结合积分不等式处理方法,建立了保守性更低的稳定性判据;其次在稳定性判据的基础上,设计了有记忆反馈控制器。该方法通过求解线性矩阵不等式(LMI)的可行解得到控制器的参数化表达式。仿真结果表明,该方法扩大了系统稳定的最大时滞上界范围,具有更低的保守性,同时控制器的镇定性能相比现有文献有一定的提高。     

Fuzzy adaptive tracking control within the full envelope for an unmanned aerial vehicle

Motivated by the autopilot of an unmanned aerial vehicle（UAV） with a wide flight envelope span experiencing large parametric variations in the presence of uncertainties, a fuzzy adaptive tracking controller（FATC） is proposed. The controller consists of a fuzzy baseline controller and an adaptive increment, and the main highlight is that the fuzzy baseline controller and adaptation laws are both based on the fuzzy multiple Lyapunov function approach, which helps to reduce the conservatism for the large envelope and guarantees satisfactory tracking performances with strong robustness simultaneously within the whole envelope. The constraint condition of the fuzzy baseline controller is provided in the form of linear matrix inequality（LMI）, and it specifies the satisfactory tracking performances in the absence of uncertainties. The adaptive increment ensures the uniformly ultimately bounded（UUB） predication errors to recover satisfactory responses in the presence of uncertainties. Simulation results show that the proposed controller helps to achieve high-accuracy tracking of airspeed and altitude desirable commands with strong robustness to uncertainties throughout the entire flight envelope.     

非线性模型预测控制的研究进展

近年来,模型预测控制（Model predictive control,MPC）的理论和技术得到了长足发展,随着线性系统模型预测控制的大量成功应用,基于非线性模型的预测控制简称非线性预测控制（NMPC）引起了广泛关注,并取得了丰富的研究成果。文章基于非线性模型预测控制的基本原理,对目前该领域的热点问题和取得的成果进行了综述,指出了研究不确定系统和时滞系统的非线性模型预测控制对进一步发展预测控制理论和拓宽其应用范围的意义。