高速运动体微型寄生智能测试研究

通过对现行测试技术的现状分析研究和高速运动体的运动特征和运动学及动力学特性分析 ,经过对测试的仪器结构形式、受力分析、耐温性能、低功耗供电技术、封装技术及触发技术等项研究 ,提出了对高速运动体实施寄生智能实时测试的新型测试技术和方法 ,对该项新技术进行了有针对性的应用研究 ,在发动机活塞 (加速度为 6 0 0 g )的实时应力测量中取得了良好的效果     

液体火箭发动机地面试车故障检测的自适应阈值算法

提出一种自适应阈值故障检测算法,其检测阈值由实时估计的参数均值、标准差及由训练算法得到的带宽系数计算。用某发动机22次点火试验的试车数据进行离线故障检测,结果表明其综合性能优于红线系统和SAFD算法。     

旋转状态下带肋U形通道内换热的实验研究

用实验方法研究了涡轮叶片内带肋Ｕ形通道状态下的前缘、后缘及两侧面局部换热系数分布。结果表明,在旋转状态下此通道的努塞尔数随雷诺数的增大而增大。在进气通道的后缘和出气直通道前缘,努塞尔数随旋转数的增加而增加;在进气直通道的前缘和出气直通道的后缘,努塞尔数随着旋转数的变化出现几次反复。随着浮力数的增加,通道的平均努塞尔数是下降的。Ｕ形通道参旋转状态下的流动换热规律比静态下的复杂的多。     

尖脊(Caret)进气道地面气动特性试验研究

在地面静止状态下试验研究了尖脊进气道气动特性以及唇口厚度对进气道性能影响 ,给出了进气道各侧壁沿程静压分布及其出口总压分布图谱 ,研究了进气口流动特点及其对出口总压畸变流场的影响。试验表明 ,Caret进气道进口存在一大一小的反向旋转涡 ,该旋涡的作用使得进气道高、低压区均旋转了 90°以上。进口下唇口和外唇口厚度对地面静止状态下的进气道总压恢复系数和总压畸变指数有较大的影响 ,为进气唇口厚度的选择提供了依据。     

遗传算法在试飞科目最优排序问题中的应用

以试飞科目间总的过渡耗油、耗时最省为性能指标，应用基于生物界自然选择机制和自然遗传机制的遗传算法，对试飞科目的最优排序问题进行了研究。介绍了遗传算法用于组合优化问题的基本原理和技术方法，根据试飞科目的最优排序问题的特点，构造了适当的适应度函数，对选择算子、交叉算子等进行了改进，充分利用了谝算法的工程性强、应用范围广等特点。仿真计算所得结果表明，应用遗传算法合理安排试飞科目次序，,可节省试飞耗油、耗时、减少试飞成本，提高试飞效率。     

用自适应小波神经网络辨识动态实验数据

在气动动态实验中，往往飞行器气动模型是非线性的，很难对动态系统进行正确建模，因此无法得到准确的气动参数值。而采用自适应小波神经网络，无需对该动态系统建模，就可准确地辨识出气动动稳定特性，同时，精度较高、收敛速度较快。采用该方法对某导弹模型风洞自由飞实验结果进行了辨识与动稳定性分析，结果表明用自适用小波神经网络辨识安全可靠。     

高空台间接加热试验

用同一种发动机在不同模拟状态下，采用技改措施及加热器的火焰筒不同个数进行了试验，获得了模拟温度、气源压力与时间的关系。设备的总压系数为0．67；加热系统的总效率为0．41－0．55。与另一高空台使用同一间接加热系统的总效率（约为0．62）相比有所不同。分析了原因，并指出了解决问题的途径。上述试验方法及试验结果可供类拟发动机试验参考使用。     

头盔硬衬用聚氨酯泡沫塑料的研究

介绍了聚氨酯泡沫塑料的发泡机理，设计了头盔硬衬用半硬质自结皮聚氨酯泡沫塑料配方，筛选出了高活性聚醚／TDI和高活性聚醚／PAPI两种聚氨酯发泡体系，穿透实验和碰撞实验表明，半硬质自结皮聚氨酯泡沫塑料完全可以取代传统的聚苯乙烯泡沫塑料作为头盔硬衬。     

飞机平尾偏转对大迎角动态气动特性的影响

给出了 BJ-1背景机有不同平尾偏角时静态和大振幅俯仰振荡情况下的气动特性。根据风洞实验结果,采用基于三角剖分数据库建模的方法,计算了任意平尾偏角和任意振动频率时的背景机动态气动特性,与实验结果比较表明,提出的有平尾偏角的建模方法能提供任意舵偏时的全机气动特性。在非定常建模的基础上,采用动导数仿真,分析了不同平尾偏角时的动导数,结果表明,水平尾翼偏角主要对零动态阻尼所对应迎角有较大影响,随着舵偏角的增大,该迎角减小。     

模态参数识别的特征系统实现算法:研究与比较

以 GARTEUR飞机模型的飞行颤振和地面共振试验为例,对模态参数识别的特征系统实现算法的4种变形特征系统实现算法(ERA)、快速ERA(FERA)、相关ERA(ERA/ DC)和快速相关ERA(FERA/ DC),进行了深入的理论分析和仿真研究。结果表明:与ERA相比,ERA/ DC的阻尼识别精度在10%和30%噪声下可以提高6～60倍;FERA的识别速度可以比ERA提高4～1 0倍,且精度较高;而FERA/ DC的识别速度可以比ERA/ DC提高 3～5倍,并且精度不会降低。