高空低雷诺数吸附式压气机叶型耦合优化设计

为了探究高空低雷诺数条件下吸附式叶型的气动设计特性,利用人工蜂群算法对低雷诺数吸附式叶型进行优化设计,该设计方法可以将叶型和抽吸方案进行耦合优化.并且对高空低雷诺数吸附式叶型耦合优化设计的必要性进行了论证.研究结果表明:在地面条件下设计的具有较好性能的吸附式叶型,在高空低雷诺数条件下,性能有可能会显著下降,针对高空低雷诺数条件的吸附式叶型设计有很大必要性;针对研究对象,在高空低雷诺数条件下优化设计后总压损失降低了32%,静压升提高了0.01,并且优化设计后在地面条件下的性能也略有提升;在高空低雷诺数条件下,适当地增加吸附式叶型前段的负荷,通过抽吸来控制层流分离泡的设计效果最为理想;优化后得到的最佳抽吸位置位于层流分离泡中心区域.      

相机稳定平台的RBF神经网络PID控制方法

相机稳定平台是作为飞行器航拍的一种外挂式设备, 可以采用先进的控制 策略避免飞机姿态变化和机身抖动对航拍质量造成的影响。常规的PID 控制需要人为手 动调节参数, 提出一种基于RBF 神经网络PID 参数自整定的控制方法。通过设定初始 PID 参数, 利用RBF 神经网络自学习能力进行在线参数整定。仿真结果表明, 与传统 PID 相比,RBF 神经网络PID 具有较高的精度和较强的适应性, 平台跟踪精度可以达到 3′以内。     

低排放燃烧室化学反应器网络模型的参数化

为了掌握低排放燃烧室的污染物排放情况,对其化学反应网络器(CRN)模型的参数化进行研究.对爬升工况下燃烧室CFD数值模拟结果进行分析,划分燃烧室的结构,得到燃烧室的CRN模型.再利用自编程软件对燃烧室的结构参数和进口参数进行参数化定义,并把参数化的CRN模型在不同工况下的模拟结果与试验结果分别比较.结果表明:在慢车工况下二者相差不大,在爬升工况下二者差异也在允许误差范围之内.验证了该模型可行性较好,该参数化CRN模型可用于预测低排放燃烧室的污染物排放量和出口温度.     

后掠机翼人工转捩最佳粗糙带高度数值预测

介绍了基于当地变量的γ-Re_θ转捩模型,并将该模型应用到后掠机翼的转捩预测和人工转捩最佳粗糙带高度以及人工转捩技术能够模拟的大气飞行雷诺数的确定中。为检验γ-Re_θ转捩模型对后掠机翼转捩的预测能力,对ONERA M6机翼和DLR-F4标模机翼进行了边界层转捩预测,采用结构化网格和有限体积法求解雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程,得到了机翼表面的摩擦阻力系数分布,从而可以得到相应的转捩位置,预测得到的转捩位置与试验结果比较吻合,说明该模型对后掠机翼转捩预测是可信的。最后在DLR-F4标模机翼上表面固定了粗糙带,通过相同的方法得到了转捩位置,从而确定了马赫数为0.785、雷诺数为3.0×10⁶时最佳粗糙带高度为0.11 mm;通过不断增大雷诺数使自由转捩位置不断向前缘移动,验证了人工转捩对大气飞行雷诺数的模拟能力。结果表明,在最佳粗糙带高度为0.11 mm下,可以实现对大气飞行高雷诺数的模拟。     

平流层飞艇升降阶段BPNN惯性导航算法

软式平流层飞艇艇体在上升和下降时经常呈堆叠状态,GPS信号会被艇体间歇性遮挡,因而只能采用惯性导航。为保证在飞艇上升和下降过程中,INS/GPS组合导航系统在被艇体遮挡GPS时仍能够提供满足精度要求的导航信息,设计了一种改进的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN）惯性导航算法。采用神经网络,根据惯性导航系统在1s内的速度均值和姿态变化量,预估其在1s末的位置误差和速度误差,并对惯性导航结果进行修正。仿真实验和跑车试验结果表明,在GPS失效的30s内,新算法使得位置误差低于15m,速度误差低于0.7m/s,误差相比纯惯性导航降低了85%。     

时滞BAM神经网络周期解的存在唯一性

研究了一类具有变系数及状态依赖时滞或分布时滞的BAM神经网络模型的周期解存在唯一性问题,利用不动点定理获得了周期解的存在唯一性条件,并应用数例说明结论的有效性。     

基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型

机场安检服务资源智能分配及调度是提高机场旅客服务水平及运营效率的有效途径之一,而准确的机场安检旅客流量预测则是实现机场安检服务资源动态分配及调度的前提。以天津机场安检旅客流量的历史数据为研究对象,利用BP神经网络算法建立机场安检旅客流量预测模型,并将该预测模型通过天津机场实际旅客流量进行验证。结果表明:该基于BP神经网络的机场安检旅客流量预测模型的预测精度可达90%以上,证明其具有较高的预测精度,能很好地应用到机场安检流量预测中,为机场运营者动态调度安检服务资源提供高效的解决方案。     

双调和方程在航空离心泵叶型优化设计的应用

为了减少构建代理模型的计算量,提高优化效率,基于双调和方程模型和混合人工鱼群算法对航空离心泵叶型进行优化改型设计。在Matlab平台下分别采用5点4次Bezier曲线和线性函数控制叶型圆周角分布和积叠变化规律,通过软件UG和Fluent的联合批处理方法对15组设计结果进行内流场数值仿真。在曲面插值获得计算空间边界条件的基础上,采用中心差分格式对双调和偏微分方程进行数值求解,建立超曲面性能代理模型。以效率最高为目标函数基于人工鱼群算法对设计变量进行全局寻优。结果表明:基于双调和方程的超曲面代理模型能够保证试验值与预测值完全一致,而优化后的离心叶轮流动中的尾迹效应被明显减弱,水力效率比原型泵提高5.4%。      

人工免疫原理在航空发动机振动数据分析中的应用

针对航空发动机地面试车记录的试车数据缺乏宏观监控分析手段的问题,提出了将人工免疫原理应用于振动数据分析方法,定义了自我空间向量集,构建了检测器,实现对发动机振动状况的判定,并经实例进行验证。验证结果表明,该方法能够较为准确地识别发动机的振动状态,提高振动监测的有效性。     

GNSS干扰信号检测方法研究

研究了GNSS导航接收机在干扰源条件下的干扰检测和识别技术。除常见的卫星干扰如脉冲干扰、扫频干扰、BPSK干扰、宽带高斯白噪声干扰外,还添加了QPSK和8PSK干扰进行建模分析,并提取了常见的特征参数,如信号3dB带宽和频谱峰度等。通过研究,高阶累积量被提取作为MPSK干扰类内识别的特征参数。研究了基于决策树和BP神经网络等分类器算法的干扰盲识别,并分析比较了这些分类算法的识别准确率,为抗干扰领域的研究提供了重要参考。