无人机在恶劣气象条件下的自主决策技术

无人机(UAV)在实际战场环境中受恶劣气象条件等许多不确定因素的影响,因此必须不断提高其自主决策能力。主要研究无人机自主探测恶劣气象并进行自主决策的问题,首先介绍了影响无人机飞行的典型恶劣气象条件,然后提出了利用机载传感器获取气象信息并建立恶劣气象数学模型的方案,并提出了采用专家系统理论解决无人机遭遇恶劣气象时的自主决策问题。最后,对无人机在风切变、雷暴和紊流3种常见恶劣气象下的自主决策过程进行仿真。经分析,决策结果合理,仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

压力恢复系统扩压器激波串现象的数值模拟

通过求解由S-A一方程湍流模式封闭的三维雷诺平均Navier-Stokes方程,采用有限体积方法对激光器压力恢复系统变截面扩压器常温状态下的三维流场进行了数值模拟.数值计算和实验符合良好,较好模拟了扩压器中由激波/边界层干扰诱导的复杂流场的流场特性并再现了流场中的"激波串"和"伪激波"现象.本文对激波串的形成机理进行了分析,发现了几种变截面扩压器特有的激波串结构,并研究了扩压器扩张角对扩压效率的影响.     

直升机动力传动系统扭转振动整体传递矩阵分析

研究了复杂多轴齿轮传动系统整体传递矩阵方法及在直升机动力传动系统扭转振动分析中的应用.首先说明了直升机传动系统传递矩阵方法力学模型,推导了传动系统中典型齿轮副啮合传递矩阵、并车级和行星级齿轮啮合传递矩阵,说明了这种具有多种齿轮副啮合的复杂多轴系统整体传递矩阵模型组集方法,最后用这种方法进行了典型直升机动力传动系统扭转振动特性分析,讨论了这种直升机动力系统振动特性的特点.      

基于弹性小波神经网络的故障诊断研究

航空电源系统是机上设备的重要组成部分,任意一个环节出现故障,将会影响整个飞机系统的正常安全运行。针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,将小波神经网络结合弹性BP算法应用到电源系统故障诊断中。训练过程及仿真结果表明：小波神经网络故障诊断算法收敛时间方面表现更优,具有较高故障诊断率。     

基于健康蜕化的航空发动机传感器故障诊断(英文)

改进在线故障诊断算法使其能适应发动机健康蜕化是目前故障诊断所面临的困难,如果诊断算法没有自适应能力,在发动机健康蜕化后将失去其诊断功能。为了解决此问题,提出在线故障诊断算法,采用跟踪滤波器估计发动机的健康状况,机载模型根据跟踪滤波器的估计结果进行更新。更新后的机载模型能够与真实的发动机相匹配。这使得当发动机健康蜕化后在线故障诊断仍能保持其有效性。最后采用一组卡尔曼滤波器来对航空发动机传感器故障进行诊断与隔离。通过设计好的一组卡尔曼滤波器,能够诊断并隔离出故障。本文使用非线性发动机模型来验证此方法,仿真结果表明本文提出的在线诊断方法在发动机健康蜕化后仍能保持其有效性。     

某型机械液压式航空发动机导叶调节器方案设计

以某型按压气机换算转速进行导叶控制的发动机为研究对象,介绍了其导叶控制机械液压式调节器方案的设计和工作原理,并进行了结构参数设计计算。     

固定小翼颤振激励系统试飞验证

针对一种新研制的带开缝旋转圆筒固定小翼激励系统,对其工作特性和激励力特性进行了试飞验证。试验结果表明,该系统工作特性基本达到了最初的设计指标要求,激励力特性理论计算与实测结果基本吻合,为该系统进一步的应用奠定了基础。     

基于联系度的雷达导引头综合能力评估

雷达导引头是反舰导弹的重要组成部分,对其综合能力的评估是一个多因素综合评判问题。文章分析了影响雷达导引头综合能力的主要因素,建立了雷达导引头综合能力评估指标体系和基于联系度的雷达导引头综合能力评估模型,并提出了联系度的比较规则。最后,评估得出了国外几种典型的雷达导引头综合能力的优劣排序。     

航空发动机数控系统多故障识别

提出了一种基于模糊逻辑的航空发动机数控系统多故障的识别方法.首先采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型描述一种涡喷发动机数控系统的非线性模型,然后应用全解耦奇偶方程进行多故障的检测和隔离,并结合卡尔曼滤波器识别出传感器和执行器故障参数.仿真结果表明,针对传感器和执行器同时发生故障的情况,此方法能有效检测故障,并能准确识别出故障参数.      

基于模型的转子系统不平衡量的估计

采用基于模型的方法对转子系统的不平衡量进行估计,首先记录初始状态下的振动信号,然后根据实时测得的不平衡响应信号,得出差值振动信号,联立转子系统的动力学方程,得出不平衡等效载荷,根据等效载荷,得出不平衡的位置、相位及大小.采用模态扩展技术实现由有限几个点的振动响应获取所需点上的响应.由于噪声的影响,提出了基于高斯小波的降噪方法.仿真与实验结果表明,这一方法能够比较准确地估计出转子系统的不平衡量.