民用涡扇发动机高高原起动风险规避试验方法

为了保证民用涡扇发动机在高高原机场首次试飞起动成功,采用建模设计方法,建立了发动机部件级起动模型,包括高 海拔气候条件对起动机特性的影响、旋转部件低转速特性延伸和修正、高海拔燃油雾化及点火对燃烧室效率的影响、发动机附件 阻力和功率损失、风阻和吸放热等模块,设计了民用涡扇发动机高海拔起动控制规律。采用仿真和试验分析技术建立了民用涡扇 发动机起动方案设计方法和试验调试优化方法,详细分析了起动机能力降低、转子运转阻力增大、燃油喷嘴雾化效果差、部件效率 和稳定性降低等4项影响高高原起动成功的因素。按照循序渐进的原则设计了高高原试飞起动风险规避试验流程。试验结果表 明：设计的民用涡扇发动机高高原起动风险规避试验方法有效,确保了飞机首次转场高高原机场降落后成功起飞。     

日将进行可复用运载器试飞

日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）正在实施“可复用运载器试验”（RVT）项目。RVT验证机高约3.6米，呈锥形，带有起落支架，由液氢／液氧发动机提供升力，姿控采用氮气推力器，它的设计方案与美国已下马的“三角快帆”类似，是一种垂直起降，可重复使用运载器。2003年底前JAXA下属的宇宙科学研究本部已组织了RVT-1、2和3试验，可能不久将进行第四次试验。     

U—2自动驾驶仪和大气数据系统（APADS）改型及试飞结果

为了改善U－2S飞机可靠性,简化维护,使退出现役问题最小化和减少总体维护成本,实施自动驾驶仪和大气数据系统计划。该系统取代了老式U－2R飞机的Lear自动驾驶仪、Bendix大气数据系统及其子系统和显示器。试验分两阶段在U－2飞机上进行。第一阶段由7飞行架次组成,目的是通过Lear自动驾驶仪和Bendix大气数据系统产生原始的对比数据。第一阶段试验开始于1992年6月,完成于7月。第二阶段由两部分组成：阶段ⅡA和阶段ⅡB。ⅡA阶段由致力于APADS科研试飞的50个架次组成,于1992年9月至1994年9月进行。ⅡB阶段由4次飞行组成,用于最终的APADS配置与阶段Ⅰ飞行的验收比较,它完成于1994年10月。本次试验之目的的是演示APADS与U－2飞机的Lear自动驾驶仪／Bendix大气数据系统性能是否相当或更好。该目标已经达到。     

基于试飞分析的直升机动力系统边界保护控制方法

涡轴发动机作为直升机等旋翼飞行器动力系统的主要部件,一旦发动机关键参数超限,一般采用降低燃油量及功率的方法进行限制,会暂时降低动力涡轮转速,使其低于正常额定状态约4%～6%。若未及时脱离超限状态,可导致动力涡轮转速继续降低,威胁飞行安全。为解决上述问题,基于对某型直升机从现象到数据的试飞分析,提出一种控制方法,通过设计总距控制律,在发参超限状态下实现动力系统边界保护控制,若未及时脱离超限状态,则自动改出,恢复动力系统正常控制,大幅增强了直升机动力系统控制的鲁棒性及飞行的安全性。通过动力系统建模,并对控制律进行仿真,验证了所提方法的正确性。     

试飞科目的最优排序问题研究

以试飞科目间总的过渡耗油、耗时最省为性能指标,在建立过渡耗油、耗时计算数学模型的基础上,应用“旅行推销员”问题的ＥＡＳＴＭＡＮ解法及最近相邻点启发性解法两种方法对试飞科目的最优排序问题进行了研究。分析了两种方法的适用范围及限制条件,ＥＡＳＴＭＡＮ解法适用于起点和终点为同一科目的问题,最近相邻点启发性解法则是一种适用于开环问题的工程解法。仿真结果表明,通过合理安排试飞科目次序,可节省试飞耗油,耗时,     

基于试飞数据的航空发动机维修性分析优化技术研究

针对我国航空发动机试飞期间维修性与指标要求有一定偏离的现状,引入以可靠性为中心的维修理论和方法,开展基于试飞数据的维修性分析优化技术研究,提出维修性优化方案,并按"试验—暴露—改进—再试验"模式,对优化方案实施结果进行预测,为提升我国航空发动机维修性水平提供技术支持,为新型发动机维修性研制论证提供参考。     

机载拖曳式雷达有源诱饵试飞方法探讨

机载拖曳式雷达有源诱饵是一种在实战中得到检验,可有效对付防空导弹的电子战装备。针对如何对拖曳式雷达有源诱饵进行试飞考核的问题,在分析其干扰机理的基础上,设计了三个试飞剖面,分析了影响飞行试验的若干因素,有利于该设备的后续试飞。     

试飞数据处理方法——升力曲线和极曲线

介绍了一种试飞数据处理的方法,详细介绍了数据处理步骤。并以具体的试飞数据为例,根据提供的方法得出升力系数和阻力系数,进而可得到升力曲线和极曲线。对比了试飞数据和风洞试验的结果,两者基本相一致。在处理大量试飞数据的过程中,编写了相应的程序,提高了工作效率。     

多因素耦合复杂飞行情形风险定量评估方法

多不利因素耦合诱发飞行事故具有隐蔽性强、因素关联复杂及状态"不可逆"性等特点,对其进行定量建模及风险评估研究难度较大。为此建立了典型装备故障和恶劣环境两类不利因素的定量数学模型。基于飞机六自由度全量运动方程、不利因素数学模型和人在环的操纵方式,应用MATLAB/Simulink、C语言和Flightgear软件开发了用于多因素耦合飞行情形研究的虚拟试飞安全性分析系统。建立了基于改进粒子群算法的极值分布风险评估模型,通过广义极值分布参数优化自动找到最为符合的极值分布模型。提出了随机自适应进化粒子群优化算法(RAE-PSO)对拟合过程进行优化,提高了评估精度和收敛速度。建立了多因素耦合复杂飞行情形的综合评估模型,以GJB 626A-2006中的试飞风险科目为例进行风险评估与结果分析,验证了方法的可行性和有效性。