乙醇燃烧加热空气污染物对煤油超燃的影响

在燃烧室入口来流马赫数为2.5的条件下,研究乙醇燃烧加热空气污染物对煤油超声速燃烧的影响.在加热器中,采用预混稳态燃烧火焰模型和61组分388步详细反应机理模拟乙醇燃烧加热过程,获得与实验温度条件相同的详细污染出口组分组成.其主要污染空气作为煤油超声速燃烧室的入口组分,采用17组分30步反应机理模拟煤油超声速燃烧过程,研究了污染物组分对煤油超燃室性能的影响.通过化学动力学和热力学分析,对比了地面电加热、乙醇燃烧加热和25km高空三种工况.结果表明:由于自由基作用以及平 均分子质量的减小和平均比定压热容的增加,乙醇燃烧加热污染空气造成超燃室的燃烧效率和内推力均上升.      

波音737-800座舱温度控制系统故障分析

对波音737-800型飞机座舱温度控制系统作了介绍,并结合实例对故障处理给出了建议.     

某无人机气动估算与风洞试验

基于气动估算和风洞试验相结合的方法,研究某型无人机的气动特性.通过不同V形尾翼纵向力矩对比试验,发现尾翼上反角对纵向力矩特性影响较大,并分析了纵向力矩曲线上翘的原因.进行飞机部件及全机气动性能对比试验,给出V形尾翼无人机气动估算方法,找出计算与试验结果产生差别的原因,通过调整尾翼安装角,优化了无人机的气动特性.同时风洞试验也证明所采用的气动估算方法是可信的,可用于此类布局无人机的气动计算.     

基于神经网络的带肋回转通道换热性能的预测

在对带有不同肋间距和肋高的直肋变截面U型通道的换热性能进行了实验研究的基础上,分单元处理了数据,并采用经过LM(Levenberg-Marquardt)算法和贝叶斯正则化方法改进的基于BP(Back-Propagation)算法的前馈神经网络对数据结果进行了建模,实现了对带直肋的变截面U型通道换热性能的预测,实践证明,人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)方法可以用于航空发动机涡轮叶片内通道换热性能的预测,并且其预测精度明显高于非线性拟合.     

多元线性回归在引气系统故障诊断中的应用

针对利用快速存取记录器(QAR)数据进行民机系统故障诊断问题,以民机引气系统为对象,提出了一种适合多飞行循环数据特点的多元线性回归模型的故障检测方法.首先建立了多飞行循环数据的引气系统性能多元线性回归模型,设计了飞行循环和飞行循环内故障检测方法;然后采用最大后验估计方法进行模型参数估计;最后设计了适合多飞行循环数据的模型参数最大后验估计算法.借助仿真数据和航空公司收集的实际飞行数据对方法进行了验证,结果表明了该方法有效且具有一定工程应用价值.      

基于滚动时域的无人机空战决策专家系统

针对专家系统法在空战应用中存在适应性差的缺陷,提出了一种基于滚动时域控制(RHC)的机动决策算法对空战机动决策专家系统进行改进.首先,系统地分析了在专家系统空战机动决策中的最优控制问题,完成了机动决策最优控制模型系统状态方程的建立、控制约束的设计以及指标函数的建立.在此基础上,根据滚动时域法原理,将整个空战过程分解为若干有限时域,并在每个时域内将空战机动决策问题视为初始条件不断更新的专家系统机动决策最优控制模型的求解,反复进行直到空战结束.仿真结果表明,在专家系统法失效的情况下,通过求解专家系统空战机动决策滚动时域最优控制模型,无人机能够快速地进行有效的机动决策.      

考虑风场条件的一类平流层飞艇返回过程建模与航迹规划研究

对一类气囊内外压差恒定的平流层软式飞艇,在考虑大气密度、温度变化以及大气风场的基础上,建立了飞艇三维空间运动的动力学模型;并针对能量消耗最少和航行时间最短两个指标函数,利用高斯伪谱法设计了飞艇从平流层返回地面的航迹,并对飞艇飞行高度、速度以及推力等状态变化进行分析研究.     

充气天线制作及测试方法研究

分析设计了一个充气可展开天线, 得到初始曲面和裁剪片样式. 制作了高精度的裁 剪、拼接模板, 并用于研制3.2 m口径天线样机. 通过加工的天线调节装置, 将反射器与支撑结构组装在一起. 对索张力的两种调节方法进行了比较分析, 最终采用 张力弹簧调节装置. 利用照相测量系统对反射面进行反复调节, 使天线达到了较高的形面精度.      

内装式空中发射运载火箭重力出舱运动分析

对运载火箭重力出舱方式进行了详细研究,给出了阻力伞和载机姿态的选取方法,结合气动力数值计算,分析了分离过程中载机、运载火箭和阻力伞之间的相互影响,为进一步研究及工程实践提供了理论依据.     

基于改进蚁群算法的无人机侦察航路规划研究

蚁群算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。本文将蚁群算法引入无人机侦察航路的规划,对基本蚁群算法提出了改进,提供了一种新的有效的航路优化算法,并对无人机的侦察航路进行了仿真计算。仿真结果表明改进的蚁群算法克服了基本蚁群算法的收敛速度慢、易于过早陷入局部最优的缺点,仿真结果验证了该算法的有效性。