二元多段翼型试验技术研究

ＮＨ－２风洞在国内首次开展了二元多段翼增升装置试验技术研究。本文主要研究了试验装置的尺寸选择，二元性的确保及沿壁干扰修正，尤其是侧壁干扰修正方法等方面的问题。结果是有价值的。可应用于多段翼增升装置的选型试验。该试验技术经ＧＡ（Ｗ）－１模型的考核，证明与国外资料结果吻合较好，并应用于南昌飞机制造公司所承担的Ｎ５飞机增长升装置的选型，该机试飞满意。     

含共线分布多裂纹板的剩余强度

采用各向异性体平面弹性理论中的复势方法，应用保角映射技术和Faber级数展开，导出在任意载荷作用下多裂纹板应力场的级数解，引入当量屈服应力修正裂尖塑性区，并利用Swift韧带屈服准则建立舍共线分布多裂纹结构的剩余强度分析模型，计算结果与试验结果吻合较好。文中还讨论了各裂纹参数对结构剩余强度的影响。计算结果表明，本文以当量屈服应力代替材料屈服应力，避免了复杂的弹塑性分析，思路简单有效。便于工程应用。     

基于响应面法的跨声速翼型气动优化设计

基于响应面方法进行了跨声速翼型的气动优化设计。流场计算采用雷诺平均N-S方程。响应面模型采用二次多项式来构造，试验点的选取满足D优化准则。设计结果表明该方法只需通过较少流场计算就能对翼型的单个或多个设计点、在多约束条件下进行气动优化设计，设计质量较高，有较大的工程应用价值。     

基于非定常气动模型的翼型动态响应计算

基于附着流状态下的旋翼非定常翼型气动模型,给出了计算该状态下的翼型非定常升力、阻力和俯仰力矩的数值计算方法。该方法采用半经验指数响应公式,将响应分为环量和非环量载荷部分,利用数值离散来得到非定常气动响应。应用该方法,分别进行了法向力、弦向力和俯仰力矩等的算例计算,并与可得到的试验数据进行了对比,验证了方法的有效性。同时,还对缩减频率和马赫数对法向力和俯仰力矩的影响进行了计算和分析,得出了一些结论。     

一种快速的有约束气动CFD优化方法

提出了一种快速应用型罚函数法来求解有约束气动优化问题。多设计变量的优化算例表明：新方法与传统罚函数的序列极小化(SUMT)技术相比，避免了SUMT技术选择罚因子序列的问题，能在约束边界和不可行域进行计算，鲁棒性好，且求得约束最优点的效率高于SUMT技术，能减少30％～40％的计算量。本文分别将之与高分辨率Euler方程和N—S方程数值解相结合，进行了两个气动问题的优化。在二维无粘跨声速翼型的优化设计中，得到了升阻比明显提高的新翼型；对某型无人机高亚声速三维进气道设计，也获得了性能优秀的设计方案。     

确定警告值的时间序列数据分析法

民用航空器的故障率警告值在民用航空器可靠性维修中起着重要的作用,本文提出了一种确定民用航空器故障率警告值的时间序列数据分析方法,这一方法可以较好地处理那些故障率由于受气候、环境等影响而发生周期性变化的零部件或系统,为它们的故障率预测和可靠性维修提供一种宏观的分析方法。文中最后根据某航空公司三种机型各自的重要事件的数据统计,给出了用该方法计算得到的故障率的估计值和实际值的比较,并对下一个月的故障率的警告值进行了预测。结果显示:用该方法获得的故障率的警告值是比较合理的     

Matlab在光纤陀螺随机漂移建模中的应用

光纤陀螺随机漂移是捷联惯导系统的主要误差源,对其建立一个精确的、适用的模型有利于减小光纤陀螺漂移,提高系统精度。本文根据时序建模理论,利用Matlab中的自带函数,建立了光纤陀螺随机漂移模型。Matlab在光纤陀螺漂移建模中的应用,避免了传统编程建模的繁琐,简化了建模的计算过程,大大减小了工作量,提高了建模效率。     

L波段全向天线研究与设计

在实际应用中,有时需要全向天线在水平面以上覆盖较广的空域,针对这一需求,文章提出了两种工作在L频段的波束上翘的全向天线。其中一种为使用同轴转平行双线结构进行馈电的串联印刷偶极子天线,且加入反射板保证波束上翘,实测结果表明该天线在工作频段内,电压驻波比(voltage stanting wave ratio,VSWR)小于1.5,水平面增益大于2dBi,俯仰角0°~70°(定义水平方向为0°)增益大于-7dBi,不圆度小于2dB。另一种为双锥天线,使用上下锥体不对称结构保证波束上翘,同时引入固定套环保证天线的稳定性。实测结果表明该天线在工作频段内,VSWR小于2,俯仰角0°~20°增益大于1dBi,俯仰角0°~70°增益大于-7dBi,不圆度小于2.5dB。该天线结构稳定,性能优良,可应用于车载通信或其他通信场景中。     

基于模型预测控制的非线性飞行控制系统研究

应用泰勒级数展开方法设计了飞行器六自由度非线性模型预测控制器.通过对控制向量和输出向量的有限泰勒级数展开,确定闭环形式的控制输入.仿真结果表明:该方法能够适应控制项不完全或缺少控制项的病态情况,适当选择控制器的泰勒展开阶数可得到最优的控制结果,所设计的模型预测控制器具有很好的跟踪效果.     

利用试验设计法建立翼型气动特性的人工神经网络模型

建立了翼型气动特性预测的BP(Back Propagation)神经网络模型,重点研究了3种选取训练样本的试验设计(DOE)法:完全析因法、正交设计法和均匀设计法,对BP神经网络预测精度的影响,利用所建立的BP神经网络对FX63-137翼型几何型线进行了优化设计。研究结果表明:在因素数和水平数较少时,完全析因法、正交设计法及均匀设计法的平均测试误差分别为0.002%、0.029%、0.023%;在因素和水平数较多时,完全析因法的样本规模太大而不再适合,正交设计法和均匀设计法的平均测试误差分别为0.42%和0.15%,均匀设计法的预测精度更高,更适合于翼型气动特性预测的人工神经网络模型。优化后翼型的升阻比在迎角为0°~18°范围内均高于原始翼型,在迎角为1°、4°和15°时升阻比分别提高了4.38%、1.38%和5.51%。该研究方法及成果可以应用于翼型的多参数优化设计。