某型飞机铝合金LY11螺旋桨腐蚀损伤试验

在疲劳试验机及电磁激振试验台上,对不同腐蚀情况的某型飞机螺旋桨桨叶模拟试件进行试验,分别得到了腐蚀损伤面积比随低周循环数N的变化规律,振动频率随损伤深度比、损伤长度比及损伤面积比的变化规律.试验表明,在载荷、温度相同条件下,材料性能、喷丸强化措施和使用环境是影响螺旋桨腐蚀损伤的重要因素;腐蚀损伤的面积比、腐蚀深度比对螺旋桨桨叶振动频率影响较大并获得最大深度比为0.14,模拟试件损伤深度最大允许值为0.7 mm,损伤面积比为0.015,损伤面积最大允许值为3.006 mm2.      

武器舱气动噪声主动流动控制技术风洞试验研究

针对飞机弹舱高强度气动噪声、内埋武器分离安全性等问题,以高速风洞动静态压力测量技术为研究手段,开展了基于脉冲射流激励器（Powered Resonance Tubes,PRTB）的武器舱气动噪声抑制技术试验研究。试验结果表明,试验模型具有典型的开式空腔流动特点,武器舱内部非定常流动引起的声载荷可达到150dB。PIV 试验结果研究表明空腔前缘布置主动脉冲射流激励器对剪切层施加激励,会改变武器舱上部剪切层的流动特性,对这种高强度的声载荷起到一定的抑制作用。     

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.      

某型三叶螺旋桨的设计及性能试验

根据飞行速度、需用拉力、螺旋桨转速等参数,设计了某型飞机的三叶螺旋桨,获得了弦长和桨叶角沿着径向的分布.制造了三叶复合材料螺旋桨（直径为1.75m）,在螺旋桨试验台上测试了不同转速下螺旋桨的拉力.为了获得螺旋桨的动态性能,制造了螺旋桨的缩比模型（直径为0.96m）,在西北工业大学NF-3风洞的三元试验段测试了螺旋桨的气动性能数据,包括:拉力、扭矩、功率、效率.结果表明:螺旋桨最大效率为85.63%,所设计的三叶复合材料螺旋桨适用于螺旋桨需用功率为70kW左右的发动机（比如Rotax912）,提出的螺旋桨设计方法具有较好的应用价值.      

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。     

一种基于历史标校数据的移相值预测方法

地面测控设备在执行测控任务前,需要对和差接收通道的相位差进行标校(简称校相),以满足测角分系统的目标自跟踪要求.针对因标校设备故障而无法进行校相的问题,通过使用数理统计的多元回归分析方法,对积累的历史标校数据进行分析,确定了设备工作的环境温度对跟踪接收机移相值有显著影响.在此基础上,利用滑动窗口多项式拟合方法得到拟合移相值,并与最近一次的标校移相值进行时变加权,可以得到基于历史标校数据的移相值预测方法.仿真试验表明该方法具有较好的预测精度,可将预测移相值作为跟踪接收机参数,提高测控设备应急测控能力.     

基于自然激励技术的颤振边界预测

为了预测紊流激励条件下机翼的颤振边界,基于自然激励技术提取紊流响应的自由衰减信号,采用矩阵束方法识别模态参数,最后通过Z-W(Zimmerman-Weissenburger)方法计算稳定性判据,拟合判据变化曲线并外推颤振边界.对平板机翼模型进行了数值仿真分析,对单独机翼模型风洞颤振试验数据进行了计算.结果表明:采用自然激励技术与矩阵束方法能够较准确地识别紊流激励响应的模态参数,频率识别误差小于6％,阻尼比识别误差小于30％,结合Z-W方法能够在较低风速较早地预测颤振边界,有助于提高试验的安全性.     

基于确定学习理论的轴流压气机系统分岔预测

针对轴流压气机系统中的分岔预测问题,基于简化的Moore-Greitzer 3阶压气机模型,分析了该系统中存在的分岔现象;利用最新发展的确定学习理论,对压气机系统随着γ参数变化出现的几种典型模态的相关系统动态进行辨识,并将所学知识保存成常值RBF神经网络以构成模式库;利用该模式库构建1组嵌入了常值RBF神经网络的动态估计器;将测试模式与估计器相比,得到1组残差,并利用动态模式识别方法的残差最小原则实现了对Pitchfork分岔的预测。     

基于速度剖面拟合的航空器场面滑行4D轨迹预测

为提高机场的整体运行效率和综合保障能力,提出了一种基于速度剖面拟合的航空器场面滑行4D轨迹预测方法。构建了航空器的滑行动态模型,进而引入标称速度剖面的概念。将DSW算法应用到速度剖面的拟合中,得出一种标称速度剖面的生成方法,并通过建立平均速度修正参数修正不同机型对滑行速度的影响,基于动力学平衡方程,构造了标称速度到瞬时速度的映射,结合BADA数据实现对瞬时速度的修正。在上述分析的基础上得到航空器场面滑行4D轨迹预测模型。案例表明,与基于动力学的方法相比计算结果更加准确,使平均误差降低47．3％,能够有效地预测航空器的4 D轨迹。     

基于约束预测控制的飞行失控包线保护研究

风切变等大气扰动现象严重威胁飞机起降飞行安全。在受到随机风切变干扰下,离线设计的最优控制器无法保证飞行状态始终处在正常包线内。在大型民机线性变参数模型的基础上,从预防飞行失控的角度研究风切变下飞机进场着陆的预测控制方法。将飞行失控包线量化为状态约束,在此基础上设计在线模型预测控制器。仿真结果表明,利用预测控制的滚动优化策略,可使飞机在进场下滑阶段遭遇风切变时进行良好的下滑道捕获和跟踪,且将飞机状态始终约束在安全包线内。