电传飞行控制系统的余度设计技术

余度设计是提高电传飞行控制系统安全性与任务可靠性的一种重要手段。对电传飞行控制系统中的余度设计内容进行了介绍,探讨了这一领域的一些重要问题。主要内容包括相似余度,非相似余度,解析余度,功能冗余设计技术。对其核心技术和研究难点进行了分析,为进一步研究打下了基础。     

无压浸渗制备Si3N4／Al复合材料的界面反应研究

研究Si3N4多孔预制体的表面氧化程度对无压浸渗制备Si3N4/Al复合材料界面反应以及复合材料性能的影响是复合材料优化设计的基础.不同氧化程度的Si3N4多孔预制体在相同的浸渗工艺下无压浸渗制得Si3N4/Al复合材料,利用EDS,XRD和洛氏硬度计分别测定陶瓷多孔预制体的成份,复合材料的相组成和硬度.结果表明:Si3N4/Al复合材料组成相包括Al,Si3N4,AlN以及少量的Si,Mg2Si,MgO,MgAl2O4;随着氧化程度增加,复合材料内AlN相减少,MgO含量增加,并逐渐出现MgAl2O4相;复合材料的硬度随预制体的氧化程度增加而线性下降;预制体的氧化造成Si3N4和Al之间的反应减弱是硬度下降的重要原因.     

非比例加载下GH4169高温多轴疲劳行为研究

利用薄壁管拉扭疲劳试样, 在高温控制应变循环加载下研究高温合金GH4169的多轴疲劳行为.高温多轴疲劳试验采用比例与非比例加载路径.在试验过程中,利用数据采集系统全程记录拉与扭的应力响应值以研究比例与非比例拉扭加载下的循环特性.研究结果表明,高温拉扭非比例加载下,疲劳寿命有明显降低;拉与扭应力响应多为循环软化,无明显的循环稳定现象.在低频加载下,由于高温蠕变效应加大,使循环软化速度加快,表现为曲线下降明显.在整个疲劳过程中,扭转应力响应分量均显示循环软化现象,而拉压应力响应分量的硬化与软化特性取决于应变加载参数.     

TiAl合金的真空钎焊

研究了工艺参数为950℃×15min的条件下,采用Ti-15Cu-15Ni钎料真空钎焊TiAl合金的接头界面微观结构和力学性能.使用SEM、EDX分析了界面微观结构,通过拉伸试验对接头力学性能进行了评定.研究表明,当α2相层连续并均匀布满整个中心区域时,接头具有较好的力学性能.     

基于小波变换的非平稳信号趋势项剔除方法

分析了空间飞行器遥测信号处理传统趋势项剔除方法的优势和不足,提出了基于小波变换的非平稳信号趋势项剔除方法。这种方法通过滤波器组将信号分解与重构,实现趋向性信号与零均值平稳随机信号的分离。仿真实验表明,该方法简单、高效,适用于非平稳随机信号的处理,是一种实用的趋势项剔除方法。     

一个面向5轴曲面加工的实时NURBS曲面插补器

提出了一个实时非均匀有理B样条(NURBS)曲面插补器,论述了5轴平头刀加工方法运用Taylor展开和坐标变换方法分别推导并实现了NURBS插补、刀具有效加工半径、刀具补偿以及逆运动变换等算法。与传统自由曲面加工不同的是,所提出的插补器能根据刀触点进给率而非刀位点进给率实时生成计算机数控(CNC)机床运动指令。对实例零件曲面进行演示与仿真分析结果表明该曲面插补器可以应用于5轴曲面加工中。     

高负荷跨声速压气机动静叶干扰下叶片气动负荷研究

通过数值方法模拟了某型高负荷跨声速压气机在工作点的非定常流场，对级内动静叶的气动干扰进行了深入分析。通过气动力和力矩的变化对动静叶干扰下的叶片非定常气动负荷进行了详细的分析，研究了尾迹和势流干扰下叶片气动负荷的变化规律，结合频谱分析进一步认识了气动负荷各周期分量，研究结果有助于对高负荷压气机内动静叶非定常气动干扰的认识。     

基于非结构动网格的非定常气动力计算

对用于非结构动网格生成的弹簧近似方法进行了研究。通过采用顶点弹簧方法,分析研究了弹簧倔强系数的取值,同时通过引入挤压倔强系数和边界修正,对标准弹簧近似方法进行了改进。改进后的方法可以大大提高网格变形能力和网格质量。应用本文发展的非结构动网格生成方法耦合求解基于Arbitrary Lagrangian-Eulerian(ALE)描述的欧拉方程,计算了谐和振动NACA0012翼型及矩形机翼的跨声速非定常气动力,计算结果与参考文献提供的结果及实验结果吻合良好。     

BTT导弹的大系统变结构控制方法

将BTT导弹控制系统表示成具有非匹配不确定性大系统的形式，利用反演设计方法处理系统中的非匹配不确定性．用变结构控制方法来改善系统的性能，然后，利用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的信号最终一致有界且系统的状态指数收敛于滑模超平面。最后．仿真验证了所提出方法的正确性和有效性。     

广义时变ARMA序列预测方法

提出一种广义时变ARMA序列预测方法,给出时变序列和广义时变序列的预测公式及其均方误差。该方法能够对均值、方差、自回归系数和滑动平均系数都随时间变化的广义时变序列(或信号)进行分析和预测,可广泛应用于气象、通信、自动控制、结构响应分析和故障诊断等领域。大量计算表明,本文方法与传统方法相比,具有更高的预测精度。