双级延伸喷管动特性数学模型的建立

讨论了双级延伸喷管的动特性,确定了贮气瓶内压强、放气时间与延伸喷管运动参数之间的关系,建立了通用的数学模型,为供气系统和延伸喷管各部件的设计提供了理论依据。     

基于交互多模估计策略的故障检诊方法

针对多模自适应（ＭＭＡＥ）故障检诊（ＦＤＤ）方法的局限性,提出了一种基于交互多模（ＩＭＭ）估计策略的动态系统中多重故障的检诊方法。交互多模估计是针对包含有结构以及参数的系统的一种效率较好的自适应估计技术,它提供了故障检测、诊断和状态估计的集中框架。通过对在传感器和作动器中含有多个故障飞机的仿真。结果表明,所提供的方法比其它方法能够更快、更可靠地检测和隔离出多重故障。     

某型涡喷发动机使用寿命的评定方法

给出了可修系统使用寿命的定义, 根据涡喷发动机的试车数据, 提出了应用ＡＭ－ＳＡＡ－ＢＩＳＥ模型评定使用寿命的步骤与方法, 并用数值例说明了这些方法。     

利用微气囊扰动进行流动控制的数值模拟研究

探讨一种可以用来模拟“三角翼上分布微气囊，从而控制流动获得滚转力矩”的数值方法。为微型飞机的气动设计提供一种工具。研究的内容包括：考虑微气囊的三角翼网格生成、流场NS方程计算、微气囊不同布局对流动的扰动等。     

航空航天结构复合材料湿热老化机理的研究

通过研究T300／5405和T300／NT9200复合材料以及基体树脂5405和NY9200的浇注料在80℃水浸中的吸水动力学，红外光谱，动态力学性能和表达形态的变化，分析了复合材料的湿热老化机理，结果表明：在80℃水浸的加速湿热老化条件下，两种复合材料的老化机理主要是吸入水分对基体的塑化／溶胀作用以及因树脂与纤维湿膨胀的不匹配所产生的内应力引起的微观开裂。     

人工神经网络在航空发动机中的应用

人工神经网络是一个十分热门的交叉学科,在许多行业都得到了应用。介绍了其在系统建模、模型辨识、控制及其在航空发动机上的应用情况和最新发展,并对各种应用状况进行了归纳和分析。同时对最新神经网络模型作了介绍,并对将来神经网络在航空发动机上的应用作了预测。     

大迎角非定常气动力建模与模型比较

应用系统识理论,以６００ 三角翼纵向俯仰运动为例,在频率域内建立了基于Ｆｏｕｒｉｅｒ变换法的非定常气动力数学模型及非线性代数模型,在时间域内建立了基于Ｆｏｕｒｉｅｒ反变换法及数据库法的阶跃函数模型。用大振幅非定常实验数据进行模型参数辨识。本文主要对Ｆｏｕｒｉｅｒ变换模型初值的选取进行讨论,并对所建立的几种数学模型进行比较。结果表明,基于Ｆｏｕｒｉｅｒ变换法的数学模型,有明确的表达式,拟合结果较好;非线性代数模型表达式简单,便于应用,但对于不同实验模型,表达式不同;基于Ｆｏｕｒｉｅｒ 反变换法的阶跃函数模型,表达式复杂,而且当时间趋于零时,计算误差较大;基于数据库法的阶跃函数模型没有明确表达式,但其精度较高,可以用于对其他模型结果的比较。     

直升机飞行动力学高阶线性系统建模

针对常规单旋翼带尾浆直升机,从复杂的飞行动力学非线性数学模型入手,采用数值方法在平衡点处求出线性模型;该线性模型包括传统的６自由度刚性机体模型,还包括主桨和尾浆动力入流、主桨和尾桨挥舞自由度,其状态空间形式具有２５个状态变量（５简称２５状态模型）。以某型直升机为例,对线性模型与非线性模型的时域动态响应,及２５状态高阶线性模型和传统６自由度９状态模型的特征值进行了比较,验证了建模方法的可靠性和精度。     

基于RBF网络的航空发动机辨识模型

利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。      

降落伞充气过程的数值模拟

 基于降落伞的重要应用与设计的实际需要，降落伞的数值模拟开始得到越来越多的重视，而充气过程是其中最为复杂的一个阶段。本文建立了平面圆形伞主充气过程中的CFD（Computational Fluid Dynamics）与结构动力学的MSD（Mass Spring Damper）之间的耦合模型。流场求解采用稳定性较高的标准k-ε模型，在多块贴体坐标下，获得某时间节点处的流场，并将该流场中的压力数据引入MSD模型，以获得下一时间节点的伞衣形状，最终获得主充气过程中伞衣形状和流场之间的动态关系。数值计算结果和实验结果及经验值比较，均有较好的一致性。充气过程的数值求解有助于提高对降落伞充气过程机理的理解。