基于最优误差动力学的时间角度控制制导律

针对带有攻击时间和终端攻击角度约束的导弹制导问题,设计了一种基于最优误差动力学的时间角度控制制导律,并给出了明确的性能指标。推导广义最优角度控制制导律作用下的剩余飞行时间估算表达式,在广义最优角度控制制导律的基础上增加攻击时间误差反馈项,将攻击时间误差看做跟踪误差,设计的制导律使跟踪误差以最优模式在有限时间内收敛到零,最终实现攻击时间和终端攻击角度的共同控制。对不同参数下的情况进行仿真,验证了所提制导律的有效性。     

海杂波谱的机理及时变特性分析

针对海杂波背景下目标检测问题的实际需求,在机理分析的基础上,利用实测数据对海杂波谱的时变特性进行了分析。首先,分析了波束照射区域内由海表面波浪运动引起的多普勒频移和展宽现象,以及随雷达工作参数之间的依赖关系;然后,对已有海杂波谱机理研究结果进行了分析和总结。在此基础上,利用加窗的周期图法估计得到海杂波的时间-多普勒谱,进而从相关时间的统计特性、谱宽与时域海杂波拖尾程度的依赖关系两个层面对海杂波谱的时变特性进行了分析。分析结果可为海杂波谱建模、海杂波抑制及目标检测方法设计提供理论指导。     

空气辅助喷射闪急沸腾喷雾特性试验

在定容弹内利用高速相机和相位多普勒粒子分析仪（PDPA）研究了环境压力和燃油温度对空气辅助喷射系统喷雾特性的影响。试验环境压力的变化范围为0.01MPa到0.1MPa,燃油温度的变化范围为25℃到100℃。试验结果表明:随着环境压力的减小,燃油喷雾逐渐从冷态过渡到闪急沸腾状态,在喷嘴出口处喷雾气泡急剧增加。当环境压力小于0.02MPa时,喷雾处于闪急沸腾状态,液滴速度增加,粒径减小,在喷雾近端出现喷雾膨胀现象;随着燃油温度的上升,液滴表面张力减小,液滴易于破碎。当燃油温度达到100℃时,喷雾处于闪急沸腾状态,喷雾远端出现喷雾膨胀现象。      

基于局部均值分解和峭度图的滚动轴承包络分析方法

提出了基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和峭度图(kurtogram)的滚动轴承包络分析方法.该方法中,原始滚动轴承故障振动信号通过LMD进行自适应的频率成分分离和初步降噪,包络分析中带通滤波器的参数通过峭度图客观地提供,从而提高滚动轴承包络分析的准确度.通过对滚动轴承仿真信号以及实验信号的分析,结果表明:在低信噪比情况下,LMD可以自适应分离出滚动轴承的固有振动成分,峭度图可以自动确定包络分析中带通滤波器的参数,与传统包络分析比较,所提方法能更加清晰准确地提取滚动轴承的故障特征.      

不同钝体宽度下的驻涡燃烧室排放试验

为了研究空气流量分配对驻涡燃烧室对排放特性的影响,了解对驻涡燃烧室内污染物生成的过程及其影响因素,设计了一个能够改变中心钝体宽度、仅凹腔供油的驻涡燃烧室.在常压下对该驻涡燃烧室进行了排放特性试验,进口温度保持200℃.试验中,燃烧室进口马赫数为0.15~0.3.影响排放的因素主要包括雾化质量、凹腔当量比以及与进口马赫数相关的驻留时间等.总体来说雾化质量、凹腔当量比的提高对降低CO和HC的排放是有利的,但是这会使NOx排放增加.在低凹腔当量比时,CO排放曲线变化下降比较平缓,甚至出现上升趋势,而HC排放曲线比较陡峭.这是由于HC的消耗速度比CO消耗速度快,随着凹腔当量比的增加,供油压力提高,燃油雾化粒径变小,燃油蒸发时间缩短,使HC排放快速减少,中间产物CO大量产生而来不及消耗.凹腔当量比进一步上升时,由于燃烧温度的提高,使得CO排放快速减少.在燃烧室内燃烧过程中,NOx的形成和消耗是非常复杂的过程,目前只能作一些定性的分析,而CO和HC的反应过程相对简单.通过对不同钝体槽宽下,具有相似凹腔前壁流量的工况的比较,发现CO和HC的形成主要受凹腔内工作状况影响,而NOx的形成过程更复杂,主流也对其产生着重要的影响.      

航空发动机MTBF的Bayes评估

针对航空发动机的试验样本量和故障数据少,采用传统的数学平均值法对其平均故障间隔时间（MTBF）评估不能反映其真实可靠性水平的问题,基于Bayes理论,把历史试验数据视为先验信息,采用矩等效方法确定先验分布,然后通过Bayes理论综合现场试验数据,建立了一种基于Bayes理论的航空发动机MTBF评估方法。该方法可以扩大MTBF评估所需的信息量。采用所提出的Bayes方法对某航空发动机MTBF进行评估,得到其MTBF评估值为302.68h,比采用数学平均值法约提高了18.7%,评估结果更符合实际。表明该方法可应用于航空发动机MTBF的评估。      

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。      

针栓式喷注器锥形液膜破碎特性试验

采用高速摄影获得了针栓式喷注器在不同喷注压降和结构参数下的表面波破碎图像,测量了锥形液膜的破碎长度和破碎时间,研究了变工况时液膜破碎长度和破碎时间的变化规律.试验结果表明:在喷注压降不变的条件下,针栓式喷注器能够实现流量的线性调节.针栓式喷注器设计时,在合理的推进剂动量比范围内,狭缝宽度应尽量取小.液膜在低工况时破碎得更快.液膜破碎长度和破碎时间均随喷注压降的增加而减小.      

基于正激波位置计算的进气道/发动机系统实时仿真模型

研究了超声速条件下,基于进气道内正激波位置计算的进气道/发动机系统综合仿真问题。提出了将超声速进气道分为内、外两部分独立计算的方案,外部通过斜激波计算公式获得进气道内部的边界条件,对进气道内部采用准一维CFD模型模拟背压对正激波位置的影响。相比二维CFD计算,在保证参数精度要求的前提下有效缩短了计算时间,提高了仿真实时性。进一步将进气道模型与发动机部件级模型匹配运行,构建了进气道与发动机综合实时仿真模型。进气道/发动机综合模型的仿真表明,其能够准确模拟进气道正激波位置对涡扇发动机的动稳态影响,当来流发生扰动时,通过喷管喉道面积和压缩部件导叶角的快速调节,能够抑制正激波位置的变化,并使推力下降量减少50%。      

高超声速飞行器时间协同再入制导

从饱和打击任务需求出发,针对多高超声速飞行器时间协同再入制导问题进行研究,提出时间可控再入制导律和协同再入制导架构,在改善现有制导律实时性、在线约束管理等性能的基础上,重点解决再入飞行时间不可知、不可控问题,最终实现时间协同再入飞行。协同再入制导结构分为两层,其中底层提出了基于神经网络的时间可控再入制导律,以实现再入飞行时间的可知性与可控性为目标;上层根据不同再入阶段特点设计相应的协调函数,生成时间协调信息。该结构适用于集中式或分布式的通讯结构,同时上层协调策略可以根据任务需要进行有针对性的设计与拓展。最后,通过仿真验证了时间可控再入制导律对时间的可控性和协同再入制导结构的有效性。