正十烷简化机理的构建及其在发动机燃烧数值模拟中的应用

发动机燃烧室中燃料的能量释放与燃烧特性对于发动机设计具有重要作用,为了预测发动机点火包线和贫/富油极限等关键性能,迫切需要发展航空燃料及其典型组分的高精度化学动力学模型。本文针对燃料典型组分正十烷,采用自主开发的机理生成程序ReaxGen构建了其燃烧详细机理（1499种组分、5713步反应）。为了验证机理的合理性与可靠性,在当量比Φ=0.5-2.0,压力P=1-80 atm的宽工况条件下进行了点火延迟模拟验证,结果表明本文提出的正十烷详细机理在较宽的温度、压力和当量比条件下具有较高的模拟精度。为获得适用于发动机燃烧模拟的高精度简化机理,本文基于误差传播的直接关系图方法简化了正十烷燃烧详细机理,得到包含709种组分、2793步反应的正十烷半详细机理。进一步在高温范围（1000-1500 K）,采用路径通量分析方法简化得到含77种组分、359个反应的骨架机理。获得的骨架机理能够合理描述正十烷在高温下的燃烧特性,且该骨架机理尺度规模可用于基于火焰面模型的燃烧数值模拟。基于此高精度的骨架机理模型,结合火焰面生成流形湍流燃烧模型,采用大涡模拟方法进行了航空发动机环形燃烧室单头部扇形的燃烧模拟,初步获得了非稳态流场结构,其中温度模拟结果与实验值基本符合。     

一起飞机防冰系统短时告警故障分析

采用从系统-产品-器件逐步递进的方法和故障树分析法,对一起飞机防冰系统短时告警故障进行分析,并对导致故障的继电器开展了失效分析.从此案例的分析可以看出,很有必要对继电器等电气器件进行梳理分类,开展寿命试验及实际状态评估,增加必要的器件维修和检测手段,为改进修理模式提供可靠依据,最大程度地降低飞机质量风险.     

基于状态观测器的空间机械臂关节故障诊断

为了实时检测空间机械臂关节故障的发生并获得有效的故障信息,提出一种基于状态观测器的关节故障诊断方法。通过结合滑模变结构控制理论设计滑模状态观测器,获得机械臂各运行状态的残差信息,并将其与设定的阈值比较,实现关节故障的检测。进而引入不同的故障模式,构建故障数据库,将实际关节故障所导致的机械臂故障残差信息与故障数据库对比,完成故障发生位置及其故障程度的识别。所提诊断方法考虑了空间机械臂系统内部强耦合特性,能够及时检测故障的发生并获取有效的故障信息。最后以7自由度空间机械臂为对象开展数值仿真研究,验证了所提关节故障诊断方法的有效性。     

导弹智能化对惯性技术发展需求

未来战争是智能化的战争,未来导弹的发展必然呈现智能化趋势。针对导弹智能化需要具备的智能感知、智能决策、智能控制、智能协同和智能突防等五方面特征,分析了惯性技术的作用和发展需求,颠覆性创新技术的不断涌现,也推动了新原理、新材料、新技术在惯性技术领域的应用。本文提出了需要突破的关键技术,包括惯导系统大数据应用技术、惯导系统容错及系统重构技术、智能协同导航系统的时空基准统一技术、以惯性系统为基础的信息集成技术等关键技术,并对适应未来网络协同作战的智能导弹导航控制需求提出了对策建议。     

基于改进IRN网络的航空发动机故障诊断

建立了一种带偏差单元的内部回归神经网络.该网络的主要特点是记忆特性好,收敛速度快、稳定性强.介绍了该神经网络在航空发动机故障诊断中的应用方法,并通过实例验证了该方法在发动机故障分类中的实用性.在对某型航空发动机故障诊断中,准确性极高.从而在适时与视情维修过程中提出合理的建议,以便为相应维修方法的实施、改进和研究应用提供可靠的依据,有着良好的推广应用前景.     

基于RBF神经网络的航空发动机轴承故障诊断

提出一种新的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。利用小波包分解对轴承的动态信号进行分析、提取特征,采用RBF神经网络进行承故障诊断。对7类故障进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。     

SOM人工神经网络在客机零部件故障诊断中的应用研究

现代客机在使用过程中不可避免地会发生各种故障，故障诊断对保证飞行安全十分重要，本文将基于概率的数学方法与专家经验相结合对其进行故障诊断。Kohonen的自组织特征映射（Self-organizing map,SOM）人工神经网络在输出上可反映出输入学习样本的概率密度分布，且无需知道样本的概率分布的先验知识，兼具函数逼近功能。本文将SOM引入这一领域，用于计算飞机零部件发生故障的概率，以及实现数学方法计算结果与专家经验的结合，实际应用说明了该方法的可行性。     

基于不完备模糊规则库的信息融合故障诊断方法

在基于模糊推理的故障诊断专家系统中,规则库的不完备常常会引起系统的某些输入产生的输出不确定。针对此问题,将模糊推理与证据理论相结合提出了一种新的融合诊断方法。首先根据证据的随机集表示及随机集扩展准则将模糊输入映射到输出,并聚合生成故障命题的基本概率赋值(BPA),以度量由规则库不完备和输入模糊性引起的输出不确定。然后利用Dempster组合规则将多个不完备规则库提供的BPA融合,用融合结果判决故障,并以电机转子故障诊断为例,验证了所提方法可以有效地提高故障确诊率。     

基于奇异值分解的铅锌冶炼过程故障二次分离

铅锌冶炼过程是非常复杂的反应工艺,工况变化较大,在线监控和故障诊断的难度很大。铅锌冶炼过程故障分离的目的是根据异常监控变量来判断故障类型,由于铅锌冶炼过程故障的特殊性,不同类型的故障可能导致相同的监控变量发生异常,采用传统的故障分离方法不能有效地判断故障类型。本文提出一种基于奇异值分解的故障二次分离的方法,通过进一步分析监控变量和故障类型的对应关系,解决故障分离不彻底的问题。试验结果证明了方法的有效性。     

自治式水下机器人推进器故障检测、分离与重构

研究自治式水下机器人推进器故障检测、分离与重构问题。针对水下机器人故障诊断残差法中残差阈值不易选取的问题,提出了一种基于观测器的水下机器人推进器故障检测与分离方法,通过构建故障检测观测器对推进器故障与残差信号进行解耦,使推进器出现故障后仅引起与其相关的残差呈单调变化,从而可选择较大的阈值进行故障检测以提高诊断系统的可靠性,该方法在故障检测的同时可进行故障分离。针对系统不确定性导致的推进器故障重构精度低的问题,提出了一种RBF神经网络与等效输出注入相结合的故障重构方法,采用等效输出注入方法估计不确定性项,从神经网络输出中重构推进器故障。