大展弦比飞机运动稳定性建模及分析

随着飞机设计技术的提高和新型材料的应用,现代飞机气动弹性效应越来越显著,刚体运动和弹性体振动互相解耦的关系不再明显,在分析弹性飞机相关问题时,应该综合地、统一地考虑飞行动力学与气动弹性力学问题。本文在一般体轴系下综合考虑了飞机刚体运动自由度和弹性振动自由度,建立弹性飞机刚弹耦合运动的方程,通过在配平状态下引入小扰动运动假设,以及利用有理函数拟合技术将偶极子格网法计算所得到的频域非定常气动力转化为时域形式,建立了大柔性飞机刚弹耦合小扰动状态空间方程,并对纵向运动稳定性进行分析计算。针对文中构型飞机,运用本文所采用的方法计算所得结果与传统的线性及刚体计算所得结果进行对比分析,非线性计算方法所得颤振速度更小,而且失稳模态亦发生变化,对于飞行力学模态而言,长周期模态稳定性变差,在计算速度范围内出现失稳的现象,由此说明机翼大变形对飞机稳定性所带来的影响。     

天基强银河背景下的空间碎片探测试验及分析

本文设计并完成了银河背景下碎片探测试验,数据分析表明,强的银河背景会降低探测器对暗弱碎片的探测能力,但对碎片的天文定位精度影响不大。本文验证了采用基于探测概率的极限探测星等方法表征探测器极限探测能力的合理性,以及基于仿真的方法增加数据完备度的可行性。本文的工作将为后续天基探测器的设计及探测试验的开展提供依据。     

新型柔索式杆束结构压紧释放装置

针对空间机械臂、空间可展开天线等空间机构在收拢状态的杆束结构压紧与释放问题,提出一种基于柔性索捆绑压紧与热刀释放的新型压紧释放装置。建立了柔索式压紧释放装置锁紧状态的力学模型,分析了静态压紧和考虑惯性载荷情况下的绳索预紧力变化情况,得到了满足可靠压紧的绳索预紧力设计值。基于质量和刚度等效,设计了机械臂杆束结构力学等效件,并进行了正弦与随机振动力学试验。试验结果验证了所设计的柔索式杆束结构压紧释放装置的可行性,并可以推广到具有复杂包络的杆束结构压紧释放中。     

用于痕量气体检测的宽调谐外腔量子级联激光器研究

研究基于闪耀光栅的Littrow外腔量子级联激光器,设计一种改进型Littrow外腔腔型,实现了小型化样机研制。测试结果表明,输出激光波长调谐范围1317cm^–1(7.593μm)至983cm^–1(10.173μm),最大平均功率17.7m W,激光线宽小于1cm^–1,功率稳定性优于0.5%(4h),波长稳定性优于0.12cm^–1(5.4h)。样机激光头尺寸76mm×54mm×50mm,部分技术指标优于国外商业产品。     

一种实时测控集群数据处理进程软件控制方法

在基于集群架构的实时测控系统上,通过软件设计实现一种满足数据处理实时性和系统高可用的集群数据处理进程控制方法。计算节点运行的数据处理进程采用多线程设计,对时间驱动线程和数据驱动线程分别设计了工作信号处理流程。实践证明方法不但能够保证计算节点完成数据处理任务的实时性和可靠性,还能动态完成集群节点的任务迁移和故障恢复,提高了测控集群系统的实时性和可用性,从而有效发挥集群系统架构在测控系统中应用的优势。     

某火箭发动机故障检测及诊断算法设计分析

针对某型号液体火箭发动机故障检测及诊断软件存在瞬态段（起动段、关机段）故障检测功能缺失、故障诊断无法给出故障量大小的问题,在原软件故障诊断算法——余弦相似度分类的基础上,通过引入故障因子定量给出故障量大小,实现发动机故障诊断的定性定量分析。同时,采用基于统计学基础的包络线算法,通过Python语言对发动机瞬态段故障检测算法进行设计开发,使原软件实现发动机瞬态段故障检测功能。通过仿真试车数据对软件算法进行验证,结果表明优化后的故障诊断功能可实现故障量大小计算,基于包络线算法开发的故障检测功能提高了发动机故障检测效率。     

基于数值模拟的翼身融合布局飞机上悬式发动机布置技术

发动机进排气对飞机气动特性具有重要影响。为了评估翼身融合布局（BWB）飞机上悬式发动机不同布置方式对全机气动特性的影响,首先开展了发动机短舱进排气与全机流场耦合的数值模拟技术研究,验证了计算方法的正确性。在此基础上,针对发动机安装于翼身升力面之上的BWB运输类飞机,开展飞机巡航飞行条件下,发动机不同支撑高度下沿流向及展向不同安装位置的进排气与全机流场耦合数值模拟,评估发动机不同布置方式对全机气动特性的影响,形成发动机不同布置方式影响的规律性结论。     

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。      

耦合热、动载荷的超超临界汽轮机迷宫密封动力特性

密封汽流激振严重影响超超临界汽轮机的安全运行,采用DEFINE_CG_MOTION和DEFINE_PROFILE控制宏建立转子的涡动方程,通过Workbench流固耦合方法计算热、动载荷下密封齿形变,根据快速傅里叶变化得到机组运行时的密封动力特性,并对转子稳定性进行分析。结果表明:蒸汽可导致密封齿膨胀变形,温度对密封齿长度变化影响可达1%~1.5%,压力和离心作用对其影响较小。热、动载荷使迷宫密封直接刚度减小,直接阻尼先增加后减小,交叉刚度先减小后增加,动力系数的最大变化为原来的2倍。35~55 Hz内转子稳定裕度急剧下降,转子对密封汽流激振更敏感。热、动载荷引起的压力波动集中在低频范围,密封周向压力波动可增高18.5 kPa。密封高压区的压力波幅剧增是汽流激振显著的主要原因。      

基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断

针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。