民航发动机远程故障诊断若干关键技术研究

本文提出的民航发动机远程故障诊断技术将Internet网络技术与民航发动机故障诊断技术有效地结合起来,旨在将民航发动机的维护和故障诊断手段提升到远程的网络环境,以极大提高故障诊断的水平和时效性。本文从工程应用角度出发,对其中的几个关键技术问题进行了讨论。首先分析了民航发动机故障诊断的技术现状,提出了民航发动机远程故障诊断系统的结构体系。提出一种诊断设备网络化的设计思想,即采用上下位机的结构和COM组件技术,实现远程操作、状态监视和控制。采用COM组件技术和网络数据库技术实现了在Web服务器上的知识的存储与推理。分别基于NI的Labview/GWebServer和DataSocket技术,开发了两种多功能的远程故障诊断的协同工作环境(CSCW)。      

民用航空旅客资源时间价值和行为时间价值研究

根据传统时间价值理论,结合民用航空旅客运输自身特点,提出更适用于民用航空旅客运输的时间价值方法,即基于旅客调研的收入法和基于非集计模型的广义成本法。对国内旅客资源时间价值和京沪出行时间价值进行分析,得出公务和休闲VOT值,京沪飞机与高铁的VOT平衡票价为4.5折,公务、休闲分别为6折和4折。     

螺旋桨桨毂疲劳试验加载方法

为解决螺旋桨桨毂疲劳试验中气动载荷、离心载荷的干涉问题,基于对桨毂所受载荷及其可测试性的分析,设计了加载方法.灵活运用全桥电路试验原理,通过载荷的动、静态标定等流程环节,形成以控制应变输出为基础的加载方法.对载荷标定过程中非标定载荷与标定载荷的相关性及其引起的加载误差进行了分析,采用应变线性叠加法减小了两种载荷的相互影响,从而实现气动载荷和离心载荷的准确施加,加载系统的误差在5%以内.      

航空煤油替代燃料模型热物性

研究基于国产航空煤油RP-3液相组分数据,提出了单组分、简化3组分和详细13组分3种替代燃料模型,并对采用3组分替代模型计算得到的燃料密度、黏度、导热率、比热容4个热物性参数进行了在不同温度(300~1000K)和压力(1~15MPa)状态下的分析.结果表明,燃料的物性在超临界压力下,随着温度升高,密度减小,黏性降低,热导率则先降后增,而比热容逐渐增大,同时,在拟临界温度附近,燃料热物性均发生变化剧烈,比热容在不同压力下对应不同峰值点,在3MPa下最大;压力的变化会使得拟临界温度发生改变,给密度的变化程度、比热容的峰值分布和热导率的大小带来一定的影响.采用3组分替代模型预测燃料热沉,经实验验证,其物理热沉吻合较好.      

粒子群算法在求解航空项目资源均衡优化问题中的应用

为了解决航空项目多任务多层级嵌套带来的资源利用率低、需求量集中等问题,将粒子群算法应用于复杂航空项目的资源均衡优化。通过构建资源均衡优化问题的解空间,建立任务开工时间与算法中粒子属性的映射关系。以资源需求均方差为算法的评价函数,在考虑任务逻辑关系而形成的约束条件下,求解项目中非关键节点的实际开始时间,并给出详细资源均衡优化方案。以航空项目中典型机翼装配为算例对算法进行验证,证明所提出的优化方法能够有效削弱资源需求峰值,解决资源需求量集中的问题,达到了项目资源均衡的目的。     

基于模糊综合评判的航空备件需求预测

航空备件需求预测受多因素综合影响,且影响因素的历史数据是匮乏的。通过对航空备件需求特点的分析,建立影响备件需求的指标体系,结合专家经验和模糊层次分析法,得出影响因素的权重值以及隶属函数,运用模糊综合评判的方法进行预测。通过试验分析,验证了在一定误差范围内,应用该方法对航空备件的需求进行预测的有效性和优越性。     

航空活塞发动机大修成本的GM(1,1)优化预测模型

以某台Lycoming型航空活塞发动机2009年-2013年的大修费用为时间序列样本,对其进行准光滑检验和准指数规律检验,表明可以建立GM(1,1)模型。建立常规GM(1,1)模型,求得关联度、方差比、小误差概率等指标均为一级精度,但第7次预测的相对误差较大(5.22%)。为了得到较高预测精度,采用新陈代谢GM(1,1)优化模型,结果表明第7次预测的相对误差减小到0.18%,其余指标均保持一级精度。新陈代谢GM(1,1)模型适用于航空活塞发动机的大修成本预测。     

面向民航飞行模拟的发动机性能仿真

依照CCAR-60章程,基于Matlab-Simulink平台,搭建了针对民航飞行训练的CFM-56B型发动机性能模型,通过调研民航实际飞行情况,对发动机模型预先设立了6个推力等级,更贴近民航的实际飞行过程,有效地提升了模型的解算速度,并取得了良好的仿真效果。     

民用飞机进近着陆阶段灾难事故类型预测

为减少民用飞机进近着陆阶段发生灾难事故,给出了1985年至2013年灾难性事故样本,获得了3种主要事故类型和14种关键致因。提出了一种灾难事故类型的预测方法,建立了事故类型预测流程,样本事故致因作为输入层,样本事故类型作为输出层,基于BP神经网络和Elman神经网络进行多次训练和仿真。结果表明,预测的事故类型与实际情况基本吻合。针对事故致因有效判断民用飞机在进近着陆阶段潜在事故,给出纠正措施,保障航空运行安全。     

航空武器装备顶层论证技术发展现状与趋势

航空武器装备顶层论证是航空武器装备论证的重要内容,是航空武器装备发展的顶层设计与型号发展的先期论证。开展航空武器装备顶层论证,是实现航空武器装备体系对抗的需要,也是航空武器装备由跟踪发展向自主创新跨越的需要。分析了航空武器装备顶层论证技术面临的挑战,回顾了航空武器装备顶层论证技术从产生到逐步完善的发展历程,剖析了航空武器装备顶层论证当前面临的技术难点与可能的应对策略,探讨了航空武器装备顶层论证技术当前及今后一个时期的研究重点与发展趋势。