基于推力连续准则的小型涡轮冲压组合发动机模态转换过程分析

基于数值模拟方法开展了小型涡轮冲压组合发动机性能计算与匹配性分析.给出了详细的性能计算流程、设计点参数确定准则和模态转换过程参数计算方法.根据涡喷发动机压气机进口、涡轮出口的总静压参数沿飞行轨迹的变化规律,确定了涡轮模态向冲压模态转换的合理区间.根据冲压燃烧室进口参数和静压平衡等约束条件,确定了小型涡轮冲压组合发动机关键截面几何参数.分析了不同的流量调节阀开度对模态转换过程参数变化的影响.按照推力连续的准则,确定了模态转换过程流量调节阀开度随马赫数的变化规律.最后给出了沿飞行轨迹的涡轮冲压组合发动机推力、比冲和喷管喉道面积的变化.      

某涡轮级转静干涉噪声数值研究

通过采用结合相位延迟方法的非定常数值计算,得到真实叶片数下某高压涡轮级叶片通过频率及其倍频下的脉动压力.然后在转子后管道中利用模态匹配方法,摒除了管道末端非物理反射及其非声压脉动的影响,从而获得转子后管道中向下游传播的转静干涉噪声分量.结果分析表明:该涡轮级在叶片通过频率下,周向模态m=3未被截止,且为主要转静干涉噪声源;在2倍叶片通过频率下,周向模态m=6,-64未被截止.      

自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,提出了一种基于自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制方法。设计了一类全程滑模面非线性函数,函数中含有变参数指数函数,其参数由一种新的自适应粒子群学习算法(PSO)结合RBF神经网络来整定。全程滑模控制保证了控制系统的全程鲁棒性,同时,由稳态误差收敛速度和滑模抖振幅度建立参数优化指标,用自适应PSO神经网络快速搜索当前的全局最优点。仿真结果表明,所设计的控制器取得了良好的效果,削弱了抖振。     

含分层损伤国产碳纤维CCF300与T300碳纤维复合材料层合板压缩失效模式

对含单个分层损伤国产碳纤维CCF300与T300碳纤维复合材料层合板进行压缩试验,通过对同种中等厚度含不同分层大小、不同分层位置的层合板压缩失效后的宏微形貌及超声波C扫描检测结果的分析,研究了分层大小及分层位置对于国产碳纤维及T300纤维复合材料层合板失效模式造成的影响,比较了两种纤维复合材料失效模式的异同.结果表明,预制分层在压缩过程中都发生了扩展,而分层位置是影响其压缩失效模式较为重要的因素.对于分层位置较深的层合板,其失效模式往往为首先发生分层扩展,进而子层板剪切屈曲失效.总的分析表明,国产碳纤维复合材料与T300纤维复合材料含分层损伤层合板的压缩失效模式基本相同.      

半球谐振陀螺仪谐振子品质因数不均匀引起的误差分析

 半球谐振子的品质因数不均匀性是造成陀螺仪输出误差的一个主要误差源,所以研究在参数激励以及位置激励两种模式下,谐振子品质因数不均匀对于陀螺仪输出误差的影响具有一定的理论意义。在引入半球谐振子的环形振动模型的基础上,首先考虑参数激励方式下,品质因数不均匀引起的进动角速率误差的表达式,仿真分析了不均匀性四次谐波对陀螺仪漂移角度的贡献,结果表明漂移角度为具有趋势项的振动曲线。然后在位置激励方式下,通过开环和闭环两种模式分别研究了品质因数不均匀的四次谐波对于输入角速率解算的影响,得出了当位置激励对准固有韧性轴时,解算的误差能够得到抑制的结论。总之,在两种激励方式下,品质因数的四次谐波分量都会导致陀螺仪出现输出误差。     

基于动态云BP网络的液体火箭发动机故障诊断方法

将云模型与BP(back propagation)神经网络以串联方式有机结合,首先利用云变换方法进行网络的结构辨识和云模型的特征提取,同时通过在输入层引入单位延时环节描述发动机工作过程动态特性,研究提出了基于动态云BP网络的液体火箭发动机故障诊断方法.结合实际试车数据的验证结果表明,该方法能够准确识别发动机已有的3种故障模式,通过在试车数据中添加0期望、0.2标准差的随机噪声的方法来模拟环境噪声和测试过程中产生的随机噪声,根据持续性原则,方法仍能够正确进行故障检测与分类.方法单步运行时长为1.124×10-4s,完全能够满足实时性要求.      

运输机超低空重装空投纵向反步滑模控制研究

分析了超低空重装空投的空投流程,针对超低空重装空投飞行高度低、空投对象质量大的特点,把空投对象的位置和移动速度作为状态变量对货物移动时飞机运动的非线性方程进行了研究,该方程能准确描述出牵引伞的拉力、空投对象在货舱内的实时位置和移动速度对飞机姿态和高度的影响。同时,利用反馈线性化方法对模型进行输入输出线性化,并利用反步法与滑模控制相结合的方法,设计纵向滑模自适应控制器,解决了纵向不可参数化的不匹配不确定控制问题,实现了飞机在超低空重装空投时高度的稳定,保证飞机安全地完成超低空空投任务。     

基于信息模型的测试性试验样本集充分性研究

建立了产品的故障模式信息模型,包括产品的故障模式、结构单元、功能和测试数据以及这些数据之间的映射关系.根据该信息模型,定义了三种故障模式等价集合,即故障模式单元等价集合、故障模式功能等价集合、故障模式测试等价集合.在这些等价集合的基础上,建立了测试性试验中样本集的三种典型充分性度量和准则,即单元覆盖充分性度量和准则、功能覆盖充分性度量和准则、测试覆盖充分性度量和准则.分析了典型充分性度量和准则的适用范围,并建立了综合充分性度量和准则.使用综合充分性度量可以评价样本集的充分程度,使用综合充分性准则可以确定样本集的构成要求.建立了综合充分性度量和准则的应用方法和流程.通过实例验证了该方法的可行性.     

神经元耦合系统同步条件的几点注记

研究了2个双向电突触耦合的完全相同的Hindmarsh-Rose神经元模型的完全同步问题.电突触耦合是神经元之间用于通讯的主要方式之一,它的最大功能是使神经元集群发生同步放电活动.以往对于耦合神经系统同步的研究,大多是利用数值方法,缺乏确凿的理论依据,对于多个神经元耦合的情形,也没有有效的方法.提出了2种判断完全同步的新方法——李雅普诺夫函数法和模式分解法,与传统的条件李雅普诺夫指数方法只能给出完全同步发生的必要条件相比,得到同步发生的充要条件和充分条件,并给出严格的理论证明.方法可应用到多个振子耦合和非对称耦合的系统中.计算机数值模拟对方法的有效性进行了验证.      

舰载无人机飞行安全性评估方法研究

采用故障模式及影响分析法、风险评价指数矩阵法是舰载无人机飞行安全性分析与评估的有效方法。按照实例分析的需要提供了一般的分析方法和过程,对舰载无人机飞行的安全性进行了分析与评估,并根据其结果提出了改进措施,可供工程技术人员参考。