超声速隐身歼轰机概念设计数值模拟

为了提高军用飞机的空战和对面攻击能力,对歼轰机进行总体设计。采用CATIA软件,设计出隐身歼轰机的三维数字样机和武器挂载方案;基于物理光学法和等效电磁流法,采用自编的RCSAnsys软件,数值模拟歼轰机的数字样机在X、S和UHF波段下的RCS特性和强度分布特性;基于湍流模型的k-ε方程和控制理论的N-S方程,采用Fluent软件,数值模拟歼轰机的数字样机所在空气流场的压强和速度分布云图,得出整机的升阻特性。概念设计数值模拟结果表明：内置弹舱的歼轰机前向±30°的RCS均值≤-4.728 dBsm,超声速飞行时歼轰机的升阻比约等于5.6337。     

基于再入轨迹和气动热环境的返回舱烧蚀研究

针对再入全过程合理预测热防护罩表面材料烧蚀深度和温度的动态变化问题,提出融合再入轨迹、气动热以及Newton-Raphson和三对角矩阵算法（TDMA）构建动态烧蚀的方法。该方法建立直入式和跳跃式三自由度再入轨迹,应用修正的牛顿流体理论估算气动参数,以及修正的Fay-Riddell和Sutton-Grave理论计算驻点区域的热流密度,利用一维非线性热传导方程模拟了热防护材料的烧蚀过程。仿真结果表明：此方法实现了再入全过程热防护材料烧蚀深度和温度连续动态变化的预测,同样适用于更为复杂结构飞行器的动态烧蚀预测,与热平衡积分法（HBI）相比其结果可靠合理,为进一步优化热防护系统（TPS）提供了一定的参考依据。     

机翼对自转旋翼机纵向稳定性的影响

为了研究机翼对自转旋翼机纵向稳定性的影响,针对某复合式自转旋翼机,建立了基于状态空间法描述的非线性全量方程数学模型。该模型包含自转旋翼、机身、螺旋桨、机翼和尾翼的气动模型、动态入流模型和稳定性分析模型。运用该模型对比研究了样例自转旋翼机和样例复合式自转旋翼机的纵向稳定性。研究结果表明：机翼的增加对于浮沉模态和短周期模态稳定性是有利的;对于旋翼转速模态稳定性是不利的,在设计复合式自转旋翼机时可以考虑增加旋翼桨尖配重来提高此模态的稳定性。机翼的纵向位置对自转旋翼机的纵向稳定性有显著影响。在机翼纵向位置能满足配平约束条件下,机翼纵向位置越靠后,迎角稳定性越好,但旋翼转速稳定性越差。在设计复合式自转旋翼机时,机翼纵向位置的选择要综合考虑这两个因素进行折中。     

悬停状态倾转旋翼/机翼干扰流场及气动力的CFD计算

基于一套高效通用的多层运动嵌套网格技术,建立了适合悬停状态倾转旋翼机旋翼/机翼气动干扰特性分析的高效混合计算流体力学（CFD）方法。在倾转旋翼/机翼贴体网格区采用可压雷诺平均Navier-Stokes（RANS）方程作为主控方程,过渡/背景网格区选用Euler方程,湍流模型选用Spalart-Allmaras模型。时间推进上采用双时间推进格式进行非定常求解,并在方法中运用了SPMD（Single Program Multiple Data）模式的并行加速技术。在此基础上,首先分别采用UH-60A直升机旋翼及XV-15倾转旋翼机旋翼作为数值算例,验证了CFD方法的有效性。然后着重对倾转旋翼/机翼的非定常干扰流场及气动力分布特征进行了数值研究,模拟得到与实际情况相符的“喷泉效应”干扰现象。计算结果表明,干扰作用使得倾转旋翼相对于孤立旋翼拉力数值减小了3%,但总的拉力系数损失达到了17%,证明悬停状态下气动干扰对飞行器气动性能有重要影响。     

7085铝合金残余应力及加工变形的数值仿真与试验

毛坯残余应力的测量以及零件的加工变形分析是航空整体结构件数控加工工艺研究的难题。应用MSC.Marc软件对某型飞机主起支撑接头的7085铝合金锻件毛坯的淬火-压缩工艺进行了数值仿真,获得了毛坯残余应力分布趋势;应用X射线衍射法与钻孔法测量了毛坯表层残余应力分布,提出了基于系数修正法的毛坯残余应力分析方法,通过最小二乘法（LSM）拟合仿真值与试验值以获得应力修正系数,并对毛坯残余应力分布的仿真结果进行修正,获得了实际毛坯的残余应力分布;由此进行了主起支撑接头缩比零件加工变形仿真与验证试验。研究结果表明：7085铝合金块状毛坯残余应力数值仿真结果与测试结果的趋势吻合,为应力修正提供了物理基础;相对于未修正的应力分布,基于修正后的应力分布仿真获得的变形结果精度提高了50%;7085-T7452铝合金的毛坯残余应力是导致主起支撑接头加工变形的主要因素。     

面内弯曲载荷作用下两边简支两边固支复合材料层合板的屈曲

为扩充航空复合材料结构稳定性设计手段,基于Levy形式级数和有限差分法,提出了面内纯弯曲载荷作用下两边简支两边固支（SSCC）复合材料层合板临界屈曲载荷的数值解法。首先,应用有限差分法将挠度函数进行离散化处理;然后利用边界条件扩充方程组,最后将临界屈曲载荷的求解转化为广义特征值问题。通过数值算例分别在各向同性板和复合材料层合板上验证了本文方法,并与有限元方法（FEM）进行了比较。结果表明,本文方法具有很高的精度,为复合材料层合板的屈曲分析开辟了新的途径。     

Determination of thermal expansion coefficients for unidirectional fiber-reinforced composites

In the present work, the coefficients of thermal expansion（CTEs） of unidirectional（UD）fiber-reinforced composites are studied. First, an attempt is made to propose a model to predict both longitudinal and transverse CTEs of UD composites by means of thermo-elastic mechanics analysis. The proposed model is supposed to be a concentric cylinder with a transversely isotropic fiber embedded in an isotropic matrix, and it is subjected to a uniform temperature change. Then a concise and explicit formula is offered for each CTE. Finally, some finite element（FE） models are created by a finite element program MSC. Patran according to different material systems and fiber volume fractions. In addition, the available experimental data and results of other analytical solutions of CTEs are presented. Comparisons are made among the results of the cylinder model,the finite element method（FEM）, experiments, and other solutions, which show that the predicted CTEs by the new model are in good agreement with the experimental data. In particular, transverse CTEs generally offer better agreements than those predicted by most of other solutions.     

月地返回轨道误差分析和第一次中途修正时机

分析了月地返回飞行过程中的误差因素和量级采用蒙特卡洛法和统计理论,定量分析了月地返回轨道入轨时刻误差、入轨状态误差、入轨控制误差、转移段定轨误差、中途修正控制误差等各种误差对轨道终端参数的影响。给出了月地返回轨道中途修正的计算步骤,然后以预期再入时刻和目标再入点为修正目标,采用微分改正法计算中途修正所需的速度增量。结合误差分析结果和测控条件,给出第一次中途修正时机的建议和一个具体算例,计算结果表明所提中途修正方法和策略可以修正入轨误差、定轨误差和控制误差的影响,使月地返回轨道可以按预期的再入时刻返回预定再入点。     

存在观测站位置误差的转发式时差无源定位

无源定位中,由于观测站安放在运动平台等原因造成的观测站位置误差会影响无源定位精度性能。另外到达时间差(简称时差)(TDOA)的转发式测量需要将不同观测站截获到的辐射源信号都转发到同一位置,如主观测站。针对这两个问题,提出了基于约束总体最小二乘(CTLS)的无源定位算法。首先将转发式时差的非线性定位方程转化为不需要中间变量的直接线性方程,再基于CTLS算法依次转化为约束优化问题和无约束优化问题,最后推导给出定位近似闭式解。仿真实验表明在观测站误差较大时,该算法与其他算法相比定位精度性能较好。     

基于改进HOG特征的空间非合作目标检测

传统的非合作目标检测方法大都基于一定的匹配模板,这不仅需要预先指定先验信息,进而设计合适的检测模板,而且同一模板只能对具有相似形状的目标进行检测,不易直接用于检测形状未知的非合作目标。为降低检测过程中对目标形状等先验信息的要求,借鉴基于规范化梯度的物体区域估计方法,提出一种基于改进方向梯度直方图特征的目标检测方法,首先构建包含有自然图像和目标图像的训练数据集;然后提取标记区域的改进方向梯度直方图特征,以更好地保持局部特征的结构性,并根据级联支持向量机训练模型,从数据集中自动学习目标物体的判别特征;最后,将训练后的模型用于检测测试集图像中的目标。实验结果表明,算法在由4953幅和100幅图像构成的测试集中分别取得94.5%和94.2%的检测率,平均每幅图像的检测时间约为0.031 s,具有较低的时间开销,且对目标的旋转及光照变化具有一定的鲁棒性。