仿真技术在飞机起落架可靠性分析中的应用研究

起落架所承受的动载荷较大,造成系统工作环境复杂,出现故障较多,因此对起落架系统可靠性的研究显得迫切和重要。以三维辅助建模软件CATIA、有限元分析软件NASTRAN、多体动力学分析软件LMS Virtual．Lab和液压控制仿真软件AMESim等为工具,采用自动仿真求解策略针对某起落架典型失效模式进行仿真分析,得到仿真...     

NACA4412翼型分离涡计算的混合网格策略研究

以NACA4412翼型为例,针对低速大攻角含有分离涡的复杂流动,提出了一种采用推高局部附面层网格的方法来改善分离涡模拟的新网格生成策略。数值算例表明,这种推高各向异性单元区域总层高的混合网格能够较合理地捕捉到分离流动涡区的位置和大小,数值实验和分析表明,这种网格生成策略是合理有效的。     

某航空企业MES实施战略

ERP、MES综合生产管理系统作为企业综合业务管理系统,主要包括控制物料、设备、人员、流程指令和设施在内的所有工厂资源来提高制造竞争力,提供了一种系统地在统一平台上集成诸如计划管理、文档管理、生产管理、质量管理等功能的方式,从而实现了实时化的EPR/MES/过程控制系统的集成一体化     

F-22A的航炮集成飞行试验

F-22A战斗机采用了内置航炮舱的设计,这种设计虽然隐身效果好,但也带来了诸多的安全隐患,特别是弹药发射产生的易燃易爆气体在航炮舱中聚集对飞机构成了潜在威胁。为此,F-22A的联合试飞队进行了航炮集成专项飞行试验,由于这类试验难度大、风险高、技术复杂,F-22A采用的数据采集方法、试验方案以及经验教训均有较大的参考价值。     

头盔伺服系统的主动柔顺控制

 对头盔伺服系统(HMDPM)主动柔顺控制策略的主要内容——轨迹规划和控制方法进行了研究。首先,采用基于力反馈和滑动杆动力学模型的头部运动预测法进行轨迹规划,该方法利用并联机构(PM)分支杆长与运动平台位姿间的映射关系,通过力反馈信息和6-3UPS并联机构滑动杆动力学模型对头部运动进行预测,为头盔伺服系统的位置控制提供期望轨迹;然后,基于头盔伺服系统的动力学模型对系统的惯性项和非线性项进行了计算,设计了惯性项和非线性项补偿控制器,在进行头部运动跟踪的同时,实现了头盔显示器与头部间接触力的控制;最后,采用SimMechanics模块建立了HMDPM—人交互模型,并进行了相关验证实验。仿真结果表明,基于力反馈和滑动副滑动杆动力学模型的头部运动预测法能实时地、较为准确地预测出头部运动位置;基于动力学模型的惯性和非线性项补偿控制器不仅可以较为准确地跟踪头部运动,而且还能有效地减小头盔显示器与头部间的接触力,降低执行机构的刚度、减少系统摩擦力等非线性因素对使用者的干扰。     

航空燃料的新成员

汉莎航空宣布,2011年4月起,该公司一架往返于法兰克福与汉堡的空客A321型客机将使用生物混合燃料试飞6个月,这是全球首条使用生物燃料的民用航线,汉莎航空将为此投入约660万欧元。在目前波音的试飞中,生物燃料与传统燃料的比例为5:5,未来可提升到     

交流阻抗谱法评价热障涂层的热腐蚀行为(英文)

本文利用交流阻抗这种无损检测的方法研究了热障涂层在质量分数为25%NaCl+75%Na2SO4混合盐体系中的热腐蚀行为。实验结果显示,热腐蚀条件下,在陶瓷层和粘结层界面处形成TGO层为混合氧化物层,成分为Cr2O3、(Ni,Co)(Cr,Al)2O4和NiO,其厚度增长符合抛物线规律。热障涂层在110个循环腐蚀之前时,TGO层的电阻值随其厚度的增加而增加;110个循环后,虽然TGO层的厚度还是在增加,但由于TGO层孔隙的增多而导致其电阻值有所下降。陶瓷层的电阻值随着陶瓷层中裂纹的萌生和扩展而不断增大。等效电路中得到的参数可以用来表征热障涂层的失效行为。     

超声速尾迹-剪切流的混合增强

超声速条件下燃料和空气之间的高效混合是超然冲压发动机技术上的主要挑战。基于大涡模拟和流动稳定性分析,针对超声速尾迹-剪切流动开展了混合增强方法研究。尾迹的存在改变了混合层流动的速度剖面,对流动稳定性产生了重要影响,使混合层由三维最不稳定变为二维最不稳定,最不稳定扰动波频率和增长率增大。基于流动稳定性结果引入扰动的混合增强方式依然有效,根据稳定性结果设计了波纹隔板。数值结果表明：二维波纹壁引入的扰动未能增长,不具备混合强化效果,而三维波纹壁引入的扰动能够快速增长,具有混合强化效果,且波纹壁参数越接近最不稳定扰动波参数,混合强化效果越明显。     

基于 Stacking集成学习的飞行模拟器设备故障预判

为精准研判飞行模拟器故障问题,提升飞行模拟器故障应急处理能力,提出了 1种基于 Stacking集成学习的设备故障预判方法。首先,针对设备故障数据具有高维度和时序性的特点,采用正态分布法,对采集的原始故障数据进行缺失值和异常值处理,获取归一化数据,并基于核主成分分析法,提取数据的特征并降低数据维度;然后,构建以 CNN、RF、BP神经网络为基分类器,XGBoost为元分类器的 Stacking集成学习模型,采用交叉验证训练策略,对设备的故障类型作出预判;最后,构架典型案例。仿真结果表明,所提方法可正确有效地识别设备的多种故障状态。     

翼面结冰过程中的冰晶运动相变与黏附特性

冰晶的运动、相变、黏附现象广泛存在于航空发动机内部结冰过程中,开展相应的计算方法研究,系统分析冰晶运动相变与黏附特性是研究发动机内部结冰、保证飞行安全的迫切需求。针对冰晶运动相变及黏附特性计算,建立了拉格朗日框架下冰晶运动-传热传质耦合的数值计算方法,分析了基于Monte Carlo方法的冰晶撞击与黏附收集系数计算方法,基于NNWICE平台开发了相应的计算程序。以NACA0012翼型为对象,计算研究了扁椭球状、六角平板状和长椭球状3种非球状冰晶颗粒与球状冰晶的运动、传热传质过程,系统分析了来流温度等参数对冰晶黏附特性的影响,得到了冰晶形状对冰晶运动轨迹和融化过程的影响规律及来流总温与液态水含量/总水含量（LWC/TWC）对冰晶黏附特性的影响规律。相关工作为进一步分析混合相结冰数值模拟计算奠定了工作基础。