某型航空发动机燃油喷嘴对比试验研究

对某型航空发动机3个燃油喷嘴的工作特性和雾化质量进行了试验对比研究．试验结果表明：主喷管直径和旋流槽尺寸是影响供油特性的主要因素;随供油压力的增大,燃油流量增大,但增幅逐步减缓,雾化粒径随之逐渐域小,当供油压力增大到一定值后,雾化粒径基本不变。试验结果为该型发动机燃油喷嘴的设计和改进提供了重要依据。     

基于核函数主元分析的航空发动机故障检测方法

航空发动机性能由正常到异常、再由异常发展到完全故障的阶段,其参数变化具有一定非线性特征。为了有效检测这种具有非线性特征的故障,提出一种基于核函数主元分析(KPCA)的非线性故障检测方法。该方法通过核函数完成非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间,在特征空间中使用线性主元分析(PCA)方法计算主元,构造T2和SPE统计量检测故障的发生。通过对某型涡扇发动机进行实例验证分析,结果表明,KPCA方法一方面克服了综合参数法由于没有确定的警戒值而无法有效地进行故障检测的不足;另一方面KPCA方法在非线性故障检测过程中能够提取重要的非线性特征信息,因而比PCA方法能更早地检测到早期潜在故障,且KPCA方法检测错误率更低。因此,KPCA方法更适合于具有非线性特征的航空发动机故障检测。     

某型飞机燃油／液压系统故障统计与分析

通过收集、整理某型飞机的燃油／液压系统的多次故障案例，分析了管道系统故障的产生机理，讨论了管路动态特性的研究方法，给出了航空燃油／液压系统管路耦合振动失效的基本规律。     

基于有限元法功能梯度材料零件自适应切片算法

 快速原型制造技术采用分层和材料逐点或逐线堆积加工零件,适合加工每层内或每层间材料有变化的非均质材料零件。分层切片是快速原型制造中非常重要的组成部分,尤其自适应切片是保证零件成型质量和提高快速原型制造效率的有效手段。综合考虑几何信息和材料分布信息,针对基于有限元法的功能梯度材料零件模型几何和材料表达特点,以零件表面外法线,材料变化梯度及材料分辨率为计算层片厚度的依据,对功能梯度材料零件快速原型制造中的自适应切片算法进行了研究。最后给出了分层实例,验证算法的正确性。     

基于模式识别的航空发动机燃油控制系统传感器故障诊断

航空发动机燃油控制系统执行机构故障有可能导致参数测量传感器出现较大偏差,而采用传统的传感器故障诊断方法易误诊为传感器故障。为此,引入修正因子作为传感器故障模式样本,通过聚类分析获得样本的特征向量;按照卡洛南—路伊变换(K—L变换)原理,对传感测量信息进行变换,构成了新的正交变换矩阵,减弱了各特征向量的相关性,突出了差异性,加强了对故障传感器和发动机燃油控制系统执行机构故障的特征识别能力;利用多组学习训练样本,设计了发动机不同参数测量传感器故障模式的判别函数。经仿真试验验证,该方法可以有效识别、诊断传感器故障。     

高速运载器燃油热管理系统优化

燃油热管理系统设计随着运载器多电化与机载高能电子设备的发展已经得到高度重视,其中燃油的热承载能力是最关键因素。针对喷气推进式高速运载器,提出了一种大范围、多任务的燃油热管理系统多目标优化配置方法,其以热沉利用率最高和燃油质量代偿损失最小为目标函数,以循环回路的燃油最大质量流量、冷却水携带量和机载热负荷发热量为优化变量,采用改进的遗传算法NSGA-Ⅱ,在不同飞行任务规划下进行双目标优化设计,所获得的目标函数Pareto最优解集,满足预期的燃油热管理系统模式选择原则,且通过分析优化变量与优化目标间的相关性,可以量化燃油热管理系统优化配置准则与可达到的最小燃油质量代偿损失,可应用于支持多热沉重构的机载高效燃油热管理系统。      

一种缩短碳氢燃料-空气混合物点火延迟的方法

采用激波风洞-激波管组合设备对预混的碳氢燃料——空气混合物的点火与超声速燃烧进行了研究。为缩短碳氢燃料-空气混合物的点火延迟时间，通过激波风洞喷管入口与接触面之间的激波反射对经过雾化与气化的碳氢燃料(汽油)进行预热；此外，由燃烧驱动激波管产生的高温燃气作为引导火焰点燃激波风洞产生的预混与预热的超声速碳氢燃料——空气混合物。采用纹影系统对超声速可燃气流中的火焰传播进行流场显示。实验结果表明，上述方法可将碳氢燃料——空气混合物的点火延迟时间缩短至小于0.2ms，同时还得出了火焰相对于超声速可燃气流的传播速度。     

非合作目标智能感知技术研究进展与展望

智能感知是实现航天器在轨精细化操控过程的关键技术,是在轨服务技术智能化的重点发展方向之一。空间目标智能感知包括位姿测量、三维重建与部位识别等关键技术,涉及小样本、多模态、模型适应与高维数据等问题。从工程应用角度出发,对非合作目标智能感知技术的研究现状进行系统的梳理与总结。首先,总结典型非合作在轨感知系统与光学敏感器技术的发展现状;其次,归纳总结了非合作目标智能感知涉及的关键技术;最后,基于研究现状总结和关键技术分析,探讨了非合作目标智能感知目前存在的主要问题,并给出后续发展的建议。     

基于三维点云重建的助推器位姿估计

助推器分离是运载火箭发射过程中的关键动作之一,常用的激光雷达姿态测量技术在助推器分离阶段受外界干扰严重,难以准确获得位姿。基于视觉的助推器位姿变化测量技术具有优秀的抗干扰能力,通过搭建三维点云重建网络,以图像为输入,三维点云为输出,在构建的助推器分离过程的图像 点云数据上进行了训练和测试,对测试重建的助推器点云使用主成分分析的方法完成了位姿的估算。测试结果表明,所建立的三维点云重建网络可以根据仿真图像数据,精确测量助推器分离阶段的位姿变化,在R2score指标下,对三维坐标的预测分数均在0.98以上,姿态角平均误差约为21°,预测分数则均在0.80以上。     

基于弹性的体系组件重要度及恢复策略

体系(SoS)在遭受内部或外部的干扰时性能会受到影响,体系结构作为体系设计和构建的基础,其弹性不仅是反映体系性能恢复能力的一个重要指标,更是体系演化性的重要体现。提出了一种基于弹性的体系结构评价方法,对体系的组件或系统进行重要度分析(CIMs)。首先,给出了体系结构弹性的明确定义并构建了相关的数学模型,综合权衡了性能损耗与恢复时间对体系组件重要度的影响;其次,通过分析不同的干扰事件和恢复策略,构建了基于重要度分析的体系弹性优化模型,并重点分析了其对体系性能恢复的影响;最后,以某体系结构的弹性评价为例,对本文提出的模型和方法进行了验证,优化后的恢复策略使体系性能的恢复效率有显著的提高。