基于功能危险性评估的民用飞机驾驶舱门设计探讨

FAA分别于2002年和2008年颁布25-106及25-127修正案,增加驾驶舱门安保事项以提高驾驶舱的安全水平。修正案要求加固驾驶舱门,驾驶舱门必须设计成可以阻止未被授权人员进入驾驶舱并且阻碍危险物体射入以保证机组人员的安全。驾驶舱门必须能检测驾驶舱失压并可以释放门或者卸压板平衡压力差,还应有措施使飞机机组成员在该舱门卡住的情况下能直接从驾驶舱进入客舱。因此,在驾驶舱门上设有一个可以快速释放的紧急出口。根据飞机驾驶舱门结构及功能的主要特点,对驾驶舱门功能故障进行探讨,同时对功能故障引发的危险性等级进行划分,以确定安全指标,进而辅助驾驶舱门设计工作。     

基于约束预测控制的飞行失控包线保护研究

风切变等大气扰动现象严重威胁飞机起降飞行安全。在受到随机风切变干扰下,离线设计的最优控制器无法保证飞行状态始终处在正常包线内。在大型民机线性变参数模型的基础上,从预防飞行失控的角度研究风切变下飞机进场着陆的预测控制方法。将飞行失控包线量化为状态约束,在此基础上设计在线模型预测控制器。仿真结果表明,利用预测控制的滚动优化策略,可使飞机在进场下滑阶段遭遇风切变时进行良好的下滑道捕获和跟踪,且将飞机状态始终约束在安全包线内。     

无网格法耦合RNG k-ε湍流模型在亚、跨声速翼型黏性绕流中的数值模拟

基于移动最小二乘无网格方法,耦合RNG(Re-Normalisation Group)k-ε湍流模型求解雷诺平均Navier-Stokes方程。采用AUSM(Advection Upstream Splitting Method)+-up迎风格式求解数值通量,应用在高度各向异性点云结构中取得良好结果的点云重构技术结合移动最小二乘法拟合空间导数,并用三阶SSP(Strong Stability Preserving)型Runge-Kutta显式时间推进格式求解离散后的控制方程。在此基础之上,实现了对NACA0012、RAE2822翼型亚、跨声速黏性绕流的数值模拟,给出了翼型表面压力系数分布曲线、不同位置处的平均速度剖面、马赫数等值线等计算结果,并与实验值及相关文献数值模拟结果进行比较,结果吻合较好。表明所发展的结合点云重构技术的无网格方法耦合RNGk-ε湍流模型能够成功模拟翼型亚、跨声速黏性绕流,验证了所提算法的有效性,并拓展了无网格方法求解湍流流动的途径。     

基于滑模干扰观测器的高超声速飞行器滑模控制

首先,针对存在外部干扰和输入饱和的通用式高超声速飞行器的纵向动态模型,提出一种基于滑模干扰观测器的抗饱和滑模控制器。该滑模控制器采用非线性趋近律,在保证系统快速、稳定跟踪指令的同时,能够消除传统滑模控制中的抖振现象,并针对执行器饱和问题,加入抗饱和补偿器,以提高系统的稳定性。其次,对于系统中存在的干扰和不确定性,提出一种滑模干扰观测器,用以准确估计系统中存在的等效干扰,并将该观测器对干扰的估计值应用于滑模控制器中进行补偿,以消除干扰。再次,利用Lyapunov理论对所提出的基于滑模干扰观测器的抗饱和滑模控制器进行稳定性分析。最后,对高超声速飞行器的巡航状态进行仿真。仿真结果表明,所提方法能够有效提高系统的稳定性和抗干扰性,具有一定的实际应用价值。     

基于非线性气动力的飞机飞行载荷计算

为了研究气动力非线性对飞机静气动弹性特性及飞行载荷的影响,发展了一种基于非线性气动力的飞机静气弹及飞行载荷计算方法。通过引入CFD计算结果,实现对线性方法中的气动力影响系数矩阵的非线性修正,采用模态法求解静气弹配平方程得到飞机非线性的气弹变形及飞行载荷。以某翼身组合体构型为计算算例,分别针对刚性模型和柔性模型,基于非线性气动力完成了飞机静气动弹性分析及载荷计算,并与线性结果进行了对比分析。结果表明,非线性方法可对大迎角范围内飞机静气弹变形及飞行载荷做出较合理的预测。     

POD方法在风洞试验二维速度场分析中的应用

针对风洞试验二维速度流场,构建了正交分解与流场重构的数学模型。通过对鼓包背风面PIV瞬时速度流场进行分解,发现阶数越低的模态对原始流场的能量贡献率越大,代表了流场中的低频、大尺度流动结构;反之,阶数越高的模态对原始流场的能量贡献率越小,代表了流场中的高频、小尺度流场结构等信息。通过对流场进行低维重构,发现前4阶重构流场几乎不受一些小尺度旋涡的影响,很清晰地显示了流场的主要结构。     

涡扇发动机气路传感器故障诊断

为了实现对某涡扇发动机传感器故障的在线诊断,提出并设计了1种基于在线贯序极端学习机的故障诊断算法。其核心思想是在定位某传感器故障后,在线建立针对该故障传感器"预学习"的信号重构算法,解决多故障混叠问题。在线信号重构算法以泛化能力指标为判定条件,利用选择策略对算法网络权值进行选择性更新,提高了故障诊断系统的实时性。以某型涡扇发动机为对象开展了传感器故障诊断与重构仿真,结果表明:该算法能够对发动机单、双传感器故障进行准确地诊断与信号重构,且具有良好的实时性。     

基于深度学习的航空器异常飞行状态识别

飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。     

轻型通用飞机外挂吊舱对气动特性影响研究

飞机完成外挂吊舱的改装后,会引起其气动特性的变化,进而影响其飞行性能和操稳特性。以某双发轻型通用飞机为研究对象,在其机头处挂装光电吊舱、机腹处挂装SAR雷达吊舱,利用CFD技术获得外挂吊舱后飞机的气动数据,并计算改装后飞行性能的变化,分析改装对操稳特性的影响。结果表明:改装后飞机的起降距离、爬升率、航程航时等飞行性能指标有所降低,但对飞行品质的影响较小。研究结果可以指导飞机吊舱加改装,并可作为适航取证和后续试飞试验工作的参考。     

基于CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。