面向未知区域深度测量的序列图像稠密点特征生成算法

对未知着降区平坦度测量是无人机在复杂地形下安全着陆的关键问题。首先,根据小孔成像原理推导出基于单目序列图像的未知区域深度计算方程;其次,针对稀疏匹配存在深度信息重构误差大而稠密匹配在平滑区域误匹配率高的问题,提出一种基于Delaunay三角剖分的稠密点特征生成算法;然后,分别对序列图像中的2帧图像提取亚像素级Harris角点和尺度不变特征变换(SIFT)特征点,并分别进行特征点匹配;再以2种特征点间的欧氏距离作为约束条件将2种特征点进行融合,生成准稠密特征点;最后,将准稠密特征点进行Delaunay三角剖分,并根据每个剖分三角形上3个顶点像素偏差的方差值制定稠密特征点的生成策略,并结合所提出的深度计算方程计算整个未知区域各点的深度信息。通过Vega Prime(VP)搭建仿真演示验证系统,实验结果表明在机载相机距地面400m处计算高度分别为90m和55m的物体深度信息时,其深度测量相对误差不超过0.89%,具有较高的精度。     

超声速串列静叶积叠优化分析

在进口超声速、气流转折角大的高负荷条件下,静叶通道中激波强度高,激波、附面层干扰引起的损失大,且静叶中三维流动引起的径向载荷分布不均匀,易产生角区分离。叶片积叠优化是提高风扇性能的一项有效技术。采用数值模拟的方式研究了不同积叠形式对优化串列静叶沿展向激波结构,改善叶排间流动匹配的作用。三维流动对比分析可以得出:高负荷串列静叶采用正弓形积叠,叶片展向载荷分布合理,静叶端壁角区分离损失减小,前后叶片排流动匹配较好,风扇性能进一步提高。     

某型国产发动机压力传感器故障分析

从某型国产涡轴发动机压力传感器基本组成和工作原理出发,针对故障现象和特点,开展故障原因分析,得出了相应的结论,并提出了改进的合理建议,有利于提高发动机的可靠性。     

基于Kriging模型的轴承结构参数优化设计方法

轴承的生热率与轴承的使用寿命密切相关,为了减小轴承的生热率,以滚动轴承拟静力学分析和滚道控制理论为基础,求得轴承运转过程中的相关参数,进而得到轴承生热率.将轴承最小生热率为目标函数,通过Kriging模型和粒子群优化算法相结合的方式进行了轴承结构参数优化.对NSK 7016A5轴承的研究结果表明:轴承结构参数优化后,轴承整体和轴承内外圈生热率均变小.Kriging模型和粒子群优化算法相结合的轴承结构参数优化方法取得了良好的设计效果,并且提高了轴承的设计效率.      

攻角与马赫数对进气道起动影响的可比拟性

针对高速风洞变来流马赫数的能力有限,不易获得高超声速进气道起动马赫数界限的问题,本文尝试通过改变进气道模型攻角的方法来模拟来流马赫数的变化,分析定来流马赫数变攻角与定攻角变来流马赫数两种途径下二元进气道起动性能之间的关系,以助于风洞实验获得进气道的起动马赫数界限。结果表明,在Ma∞=5.9来流条件下,进气道不起动和自起动的临界攻角分别在12°~13°和0°~1°。定来流马赫数变攻角与定攻角变来流马赫数两种途径下,进气道不起动和自起动临界所对应的内收缩段入口马赫数基本一致。对于同一内收缩段入口马赫数,当变攻角跨度小于4°时,两种路径下进气道的内部流场与壁面压力分布规律符合较好;当变攻角跨度较大时,两者的差别也增大。对于二元高超声速进气道模型,当常规风洞的来流马赫数在进气道起动边界附近时,在一定的攻角范围内,可以尝试通过攻角机构连续改变模型安装攻角的办法来模拟变马赫数引起的进气道起动特性的演变过程。     

弯扭管道引起的旋涡畸变对离心压气机气动性能的影响

为了研究弯扭管道进气产生的旋涡畸变对离心压气机气动性能产生的影响,采用数值模拟及实验的方法进行研究。首先明确了管道出口截面二次流场结构随扭转角度的演化过程,发现随管道扭转角度增大,旋涡结构在孪生涡和偏置涡之间变化;当扭转角度等于90°时,管道出口近似呈现团涡结构。研究表明,与孪生涡相比,近似团涡的旋涡形式对压气机性能的影响更显著。在设计转速下,当近似团涡的旋涡方向与叶轮转动方向相同时,压气机压比和效率的下降量约达25%,并减小了喘振流量;而旋涡方向与叶轮转动方向相反时,压气机性能无明显变化,喘振流量同时增大。通过阐述不同叶高气流旋涡角度、旋涡强度与相对气流角之间的关联关系,发现叶轮进口气流旋涡在不同叶高位置上的旋涡角度和强度改变了叶片前缘相对气流角,进而对进气攻角产生明显作用。     

基于广义回归神经网络的传感器故障检测

为了研究航空发动机试验中精确数学模型未知的多传感器故障诊断问题,采用基于广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)组的故障检测方法,提炼出传感器之间的约束关系和故障规律,构建了一组多输入多输出GRNN,用于估计传感器输出,与测量值生成残差,通过与门限值比较判断可疑传感器,找到神经网络组中的具有最小可疑传感器数的GRNN。采用可疑传感器的估计信号做为重构信号交叉验证其它GRNN。通过验证即可确定可疑传感器为最终故障传感器。为了控制神经网络的回归精度,将多输入多输出神经网络分解为多个多输入单输出网络。通过仿真数据验证了该方法用于传感器故障检测的可行性。     

涡扇发动机气路传感器故障诊断

为了实现对某涡扇发动机传感器故障的在线诊断,提出并设计了1种基于在线贯序极端学习机的故障诊断算法。其核心思想是在定位某传感器故障后,在线建立针对该故障传感器"预学习"的信号重构算法,解决多故障混叠问题。在线信号重构算法以泛化能力指标为判定条件,利用选择策略对算法网络权值进行选择性更新,提高了故障诊断系统的实时性。以某型涡扇发动机为对象开展了传感器故障诊断与重构仿真,结果表明:该算法能够对发动机单、双传感器故障进行准确地诊断与信号重构,且具有良好的实时性。     

流线曲率法在多级跨声速轴流压气机特性预测中的应用

为研究多级跨声速压气机的分析问题,以通流理论为基础,采用了一系列适用于跨声速压气机的攻角、落后角和损失等经验模型,发展了一套基于流线曲率法的通流计算程序来预测跨声速压气机流场及其工作特性。为提高经验模型的预测精度,考虑到真实压气机中复杂的三维流动效应,针对部分早期模型进行了合理改进,包括改进了落后角模型使其适用于更大弯度范围叶型,以及采用一种更为合理的可变结构激波损失预测模型。针对两台跨声速压气机算例进行了计算校验,并将校验结果与实验值和三维数值计算进行对比。对比表明,设计工况下总压比最大计算误差为4.1%,效率误差为1.1%,在非设计工况特性预测和展向流场参数计算中也能得到和实验值相符的变化趋势,该通流计算方法可为现代跨声速轴流多级压气机特性分析提供具有参考价值的预测结果。     

不同攻角下双孔射流旋涡发生器对高速扩压叶栅端区流动的影响

为了探究不同攻角下单孔以及双孔射流旋涡发生器(VGJs)对高速扩压叶栅气动性能的影响和作用机理,采用数值模拟的方法对栅内气动性能参数以及端区流动分布进行了较为详细的分析。数值结果表明:单孔以及同向双孔射流均具有较好的变攻角特性,随着攻角的增加控制效果先显著增加然后略微降低,在2°攻角条件下,VGJs使得总压损失降低最为明显,单孔射流达到11.0%。反向双孔射流的控制效果较差,在-4°攻角条件下甚至出现了3.9%的总压损失增长。采用射流旋涡发生器,射流旋涡(JV)将通道涡分成两部分,靠近吸力面的次生通道涡(PVⅡ)很快汇入角区,端壁展向涡(SV)消失,吸力面分离被推迟,但吸力面上的展向运动显著增强,叶栅通道内的二次流动得到有效控制。