锯齿冠低压涡轮工作叶片叶冠防错位设计方法

针对锯齿冠低压涡轮工作叶片在使用过程中发生的叶冠错位故障,在综合分析各次叶冠错位故障发生原因的基础上,总结了锯齿冠低压涡轮工作叶片叶冠错位模式,绘制了模式图,并针对各种叶冠错位模式提出了1套完整的锯齿冠低压涡轮工作叶片预防叶冠错位的设计方法。在2型发动机上进行应用的结果表明,本方法是切实可行的。     

∑-△型模/数转换方式的研究

模/数转换是控制系统中重要的接口电路,本文对种类繁多的模/数转换电路按照它们的转换方式进行了分类和比较,介绍了模/数转换技术的发展趋势和新兴的∑一△型模/数转换的几个基本概念.     

基于状态空间法的低马赫数翼型气动载荷计算

Leishman-Beddoes(L-B)非定常动态失速模型适用于中等马赫数(Ma>0.3),而在低马赫条件(Ma<0.3)下存在与翼型气动试验数据不符合的问题,为此首先研究了低马赫数条件下翼型的非定常动态失速气动特性,其次采用状态空间法从翼型表面气流变化的角度修正了L-B模型,最后通过与翼型气动载荷试验数据的对比表明在低马赫数条件下对L-B模型的修正是正确的,能够准确预测及分析翼型的气动载荷,且该修正模型易于耦合进直升机综合分析代码中.      

FGH96涡轮盘低循环疲劳寿命分析技术与试验

分析FGH96涡轮盘的尺寸效应,分析了分别适合于FGH96亚尺寸盘和全尺寸盘的低循环疲劳寿命预测方法.成功设计了FGH96亚尺寸盘、全尺寸裂纹扩展盘试验件;通过低循环疲劳试验,展现了两种不同的低循环疲劳失效机理,验证了提出的低循环疲劳寿命预测方法;通过裂纹扩展试验,获得了FGH96全尺寸轮盘的裂纹扩展特性,揭示了FGH96全尺寸涡轮盘与紧凑拉伸试样裂纹扩展特性具有显著差别的客观规律;获得FGH96全尺寸涡轮盘580℃损伤容限值,明确某发动机高压涡轮盘损伤容限水平.      

自适应增量 Kalman 滤波方法

提出自适应增量Kalman滤波(AIKF)的概念和定义,建立自适应增量Kalman滤波模型及其分析方法,给出主要的计算步骤.传统自适应Kalman滤波(AKF)方法能够对事先未知的系统噪声和量测噪声的统计量进行有效的估计.但是,传统自适应Kalman滤波方法也无法对由于环境因素(如深空探测)的影响、测量设备的不稳定性等原因产生的未知时变测量系统误差进行补偿和校正,从而产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的自适应增量Kalman滤波方法不但能够对系统噪声和量测噪声的统计量进行估计,而且还能成功消除这种测量系统误差,有效地提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

无杆臂误差快速传递对准方法

机载或舰载武器系统惯性导航系统动基座对准的首选方案就是传递对准,速度匹配传递对准因为其较好的水平失准角可观测性以及线性量测模型得到了广泛的应用。但当载体存在角运动时,速度匹配传递对准必须对杆臂误差进行补偿,由于变形的存在,使得杆臂误差的准确补偿存在较大的困难。针对这一问题,研究了一种不需要进行杆臂误差补偿的快速传递对准方案,能够在杆臂误差较大时,以较快的速度获得较高的失准角估计精度。计算机仿真结果验证了理论分析的正确性。     

基于自适应Kalman滤波的导引头随动系统设计

主要研究导引头随动系统中探测器信号处理延迟的影响及其补偿控制算法。提出了一种自适应Kalman滤波延迟补偿方案,利用Kalman滤波的预测能力得到当前时刻视线角的估计值,进而得到此时的跟踪误差的估计值,取代被延迟的探测器输出进行闭环控制。考虑到导引头探测器的低更新频率、非等间隔量测等工程特点,又对上述滤波算法进行了一系列改进。仿真表明方法可以明显提高导引头在弹体扰动情况下的跟踪精度。     

基于提前停止判决的编码软信息辅助载波同步

 针对目前编码辅助载波同步算法中复杂度较高、延时大的问题,提出了引入辅助停止判决机制的编码辅助载波同步算法。在现有的编码辅助载波同步结构基础上,该算法能对环路信噪比(SNR)进行实时判定,在环路SNR满足限定条件后提前停止编码辅助载波同步迭代,而不影响译码性能。采用新的相位估计方式估计含相位噪声的载波相位,提升了该条件下的环路信噪比。仿真采用码率为1/2的低密度奇偶校验(LDPC)码作为编码方式,结果表明:在误码率为10^-5时,该算法减少了约50%的编码辅助载波同步迭代次数;在含相位噪声的信号条件下,与理想解调译码相比,性能损失不超过0.15 dB。     

燃油射流横流穿透深度试验和数值模拟

采用激光粒子成像测速仪(PIV),试验研究了不同动量比下燃油射流在横向空气流中的穿透深度特性。同时,采用数值计算方法,对射流穿透特性进行了模拟,并将试验和计算结果,分别与已有的经验关系式,及考虑气动韦伯数影响修改后的关系式进行对比。结果表明:燃油射流上边界深度与幂指数关系式较吻合;采用VOF两相流模型能较准确地模拟出燃油射流的喷雾核心深度;修改后的关系式与不同燃油-空气动量比范围下的喷雾核心深度较吻合;燃油-空气动量比和气动韦伯数,是影响燃油射流横流穿透深度的主要参数。     

一种基于神经网络的飞机载荷参数识别方法

提出一种经遗传算法优化的Kalman滤波神经网络(GA-KFNN)方法,对飞机特定机动下的载荷进行参数识别.首先,构建Kalman滤波神经网络(KFNN),设计了相关改进算法抑制滤波发散,提高了网络的预测精度和抗噪能力;其次,利用遗传算法(GA)优化KFNN的相关参数,使网络能迅速收敛,提高了运算效率.载荷识别结果显示,改进和优化后的GA-KFNN运行稳定,收敛迅速,具有良好的识别精度和泛化能力,满足工程实际需求.