3-DOF转动柔索驱动风洞机构正向运动学解析解

运用3个罗德里格参数描述3-DOF转动柔索驱动风洞角度机构的旋转矩阵,基于并联机构的基本理论将机构的正向运动学用罗德里格参数表达为3个二次方程的解析形式.通过数学处理消除其中的两个变量.得到关于—个变量的八次正向运动学方程,求解出机构的八组解,最后应用反解算例验证正向运动学分析结果的正确性.研究结果表明,本文的研究方法对该类机构是有效的.     

跨声速风洞颤振试验模型激振与数据处理方法研究

简述了几种主要激励方法在颤振实验中的优缺点,分别用瞬态激励、有限带宽白噪声激励和单频激励进行地面模态实验,测量机翼模型的振动响应,并用STD、ARMA和复指数模态参数识别等时域方法识别固有频率和模态阻尼,通过与软件计算结果对比分析得知,实测的固有频率与计算结果吻合很好.     

车辆前轴的可靠性灵敏度设计

将可靠性设计理论与灵敏度分析方法相结合，讨论了前轴的可靠性灵敏度设计问题，提出了可靠性灵敏度设计的计算方法，给出了可靠性灵敏度的变化规律，研究了设计参数的改变对前轴可靠性的影响，为前轴的可靠性设计提供了理论依据。     

基于模糊神经网络的升温超塑性成形工艺参数优化

为了解决恒温超塑性成形工艺效率低的问题，本文提出了一种升温超塑性成形的新工艺方法，并用模糊神经网络对升温超塑性胀形成形的工艺参数进行优化，得出了优化后的TC4钛合金升温超塑性胀形成形工艺的加载曲线，利用优化后的成形工艺参数进行了某航空器用TC4钛合金薄板盒形件的升温超塑性胀形成形试验。试验结果表明：与恒温超塑性成形相比，此工艺可以显著地缩短成形时间，在本文试验条件下每个零件可以缩短成形时间10min，并可改善材料的成形性，获得厚度分布均匀（厚度分布不均匀率〈8％）的成形零件。基于模糊神经网络方法进行成形工艺参数优化的升温超塑性成形方法可在实际生产中应用。     

连接面刚度对于升力面动力学特性影响研究

折叠空气舵折叠机构以及舵轴处连接的设计对于折叠空气舵动力学特性有很大影响,基于折叠空气舵模态试验测得模态参数,对折叠空气舵进行动力学有限元建模以及校准,以此为基础,调整折叠机构以及舵轴与舵机的连接等多处连接刚度对应有限元模型参数,研究舵系统模态频率随各连接面刚度对应有限元模型参数调整的变化趋势,并得出具有参考意义的结论,用以指导折叠机构以及舵轴处连接等的结构优化设计。     

基于CEM方法的直升机RCS计算及参数分析

为提高直升机雷达散射特性预估的准确性,建立了目标雷达散射特性分析的计算电磁学方法(Computational electromagnetics method,CEM),并开展了结构参数对雷达散射截面(Radar cross section,RCS)特性影响的研究。以微分形式的Maxwell方程作为电磁特性求解的控制方程,电磁计算网格采用Yee元胞的技术生成,对控制方程进行时间和空间的中心差分格式离散。应用完全匹配层(Perfect matching layer,PML)技术作为吸收边界条件,并与基于等效原理的近远场外推法相结合,建立了直升机RCS的高精度数值方法。分别采用二维无限长导体圆柱和三维金属立方体作为验证算例,结果表明CEM方法比高频方法具有明显的高精度特点。在此基础上,研究翼型厚度、弯度、桨叶片数对旋翼雷达散射特征的影响机理和变化规律,同时计算机身不同结构布局参数下的RCS特性,分析短翼和平尾对机身强散射特征的影响规律。研究表明:桨尖是旋翼的重要散射源之一,采用薄翼型桨叶能有效改善旋翼的雷达散射性能,短翼和平尾会在不同角域内增加机身的雷达散射截面,在直升机隐身设计中需要重点考虑。     

圆柱形微凹坑表面织构对流体动压润滑性能的影响

通过建立具有规则田往形微凹坑分布的表面织构流体动压润滑模型,分析了微凹坑几何参数及微凹坑分布形式对流体动压润滑性能的影响.研究结果表明:在微凹坑直径及深径比不变时,存在最优的微凹坑面积率,约为30%;在微凹坑分布密度不变时,存在最优的深径比,约为0.027.在此最优微凹坑面积率及深径比下,本文创新性地通过优化微凹坑的分布形式,进一步提高了润滑膜承载力21.7%.研究结果对进一步的研究工作提供了理论依据,具有指导意义.     

高超进气道自适应泄压槽的设计参数分析

采用自适应泄压控制技术解决宽范围定几何高超进气道低马赫数下自起动问题,利用数值仿真对一种采用自适应泄压控制的高性能二元高超进气道单个自适应泄压槽的位置、角度、有效流通面积等主要设计参数对泄漏量以及进气道总体性能的影响规律开展了研究.结果表明:泄压槽参数变化对基准进气道总体性能影响较小,总压恢复系数在2%范围内变化.位于唇口激波反射点下游的槽的泄漏量较大且随开槽角度的增加而减小,随有效流通面积的增加成线性增加;相同条件下,自适应泄压槽的泄漏量只有常规顺向放气槽的50%;随来流马赫数升高,自适应泄压槽的漏气量明显减小,高马赫数下接近气动自封闭状态.      

柯恩达效应对涡轮叶栅气动性能及流场的影响

以某实际燃气轮机涡轮进口导向器叶栅为研究对象,在出口为高亚声速及超声速条件下,对具有不同柯恩达表面的环量控制叶栅进行二维数值模拟,通过对比分析叶栅的气动性能和流场细节,探讨了柯恩达效应在涡轮叶栅中的作用机理.结果表明:当叶栅出口马赫数为0.60时,射流对主流有很好的携带作用,损失小于原型叶栅;叶栅出口马赫数增加到0.85时,射流仍有较强的携带主流折转的能力;当叶栅出口为超声速时,在初始阶段小曲率的柯恩达表面上,由于激波的作用,射流向流道中心折转并提前脱离壁面,初始阶段大曲率的柯恩达表面射流附壁较好,但由于叶片吸力面与射流口之间圆角的作用,射流与主流掺混不理想.      

基于量子万有引力搜索的SVM自驾故障诊断

针对自动驾驶仪在实际测试过程中故障样本较少的情况,提出一种基于量子万有引力搜索算法(QGSA)的支持向量机(SVM)故障诊断模型。SVM能较好地解决小样本、非线性问题,适用于自动驾驶仪的故障诊断。为进一步提高万有引力搜索算法(GSA)对参数寻优的收敛速度和收敛精度,将基于GSA的QGSA应用于SVM的参数寻优中,以解决SVM由于参数选取不当导致过学习或欠学习的问题,从而获得最优的分类模型。通过模拟实验分析,当训练样本数量为50时,基于QGSA的SVM故障诊断模型分类准确率便能达到96.530 6%,而基于遗传算法(GA)的SVM故障诊断模型分类准确率为92.040 8%,基于GSA的SVM故障诊断模型分类准确率为91.632 7%。仿真实验结果表明,基于QGSA的SVM故障诊断模型具有更好的故障诊断能力。