火箭基组合循环发动机性能迭代算法研究

火箭基组合循环(简称RBCC)发动机性能分析模型的研究对于RBCC发动机结构的优化设计具有重要意义。本文结合RBCC发动机的结构特点和工作原理建立了RBCC发动机性能分析模型,并对RBCC发动机性能计算方法进行了研究。结合RBCC发动机引射模态和亚燃冲压模态的工作特点,通过迭代计算使进气道、混合段、燃烧室之间的参数耦合,实现了对RBCC发动机引射模态与亚燃冲压模态性能的快速分析。文章通过算例验证了算法的可行性,并通过与文献结果的对比验证了计算结果的可信度。     

SCI/RT总线的扩展子优先级流量均衡

建立了基于OPNET软件的SCI/RT(Scalable Coherent Interface for RealTime)TRAIN协议仿真模型,对流量均衡问题进行仿真分析.结果显示,当环路负载增加时,每个节点流量的增量是不同的.在环路处于重负载时,远离管理者的节点得到的流量近似于零,而靠近管理者的节点基本上占用了所有的环路流量.SCI/RT TRAIN协议提出管理者迁移流量均衡方式解决这个问题.通过对8节点环路进行仿真,得出管理者迁移方法的均衡效果依赖于管理者在环路的配置方式的结论,当每个节点均具有管理者功能时,环路均衡效果达到最好.提出了扩展子优先级的流量均衡新方法.8节点环路的仿真结果显示,该方法具有更好的流量均衡能力和更高的节点流量.同时,通过对扩展子优先级均衡方法在6节点,10节点和12节点环路的仿真,证明了该方法在不同规模的环路中均可使用.     

基于Gauss伪谱法的临近空间飞行器上升段轨迹优化

综合考虑密度变化、声速变化、发动机推力变化及地球引力等因素对飞行轨迹的影响,研究了与实际飞行环境更加相符的临近空间飞行器燃料最优爬升轨迹。针对该问题在气动数据处理和优化求解上存在的困难,提出一种基于Gauss伪谱法(Gauss Pseudospectral Method,GPM)的求解策略。首先,依据气动数据特点,设计拟合模型对气动参数进行高精度拟合;其次,为避免间接法和传统直接法的缺点,将Gauss伪谱法和序贯二次规划(Sequential Quadratic Programming,SQP)相结合,对存在边值及加速度约束的轨迹优化问题进行求解,获得最优飞行轨迹。仿真结果表明,在更为真实的飞行环境下,利用GPM和SQP相结合的方法可在5.83s获得一条精度为10-4～10-6左右的飞行轨迹。     

基于STL文件和有限元法的在轨航天器关键部件热计算

针对STL(stereo lithography)文件在传递复杂几何实体模型信息方面具有精度高的特点,提出了一种基于STL文件计算复杂结构角系数和外热流的方法.根据单元和节点的拓扑关系识别六面体网格边界单元并进行辐射换热计算.详细阐述了基于STL文件和有限元法进行复杂结构的角系数和外热流的计算方法.研究了导热-辐射耦合计算的有限元方法.最后利用有限元法计算航天器关键部件在轨的三维瞬态温度场.      

飞机飞行试验用振动／应变测量系统设计

为了对飞机飞行试验中零部件的振动和应变进行测量,本文对机载振动／应变实时测量系统进行了设计。该系统包括振动／应变测量系统、数据采集存储系统和数据处理系统,为飞机飞行试验中振动、应变的测量提供了轻便、可靠的测试设备。     

探索中国飞机制造装备技术的发展道路

本系列文章从传统飞机制造技术分析入手,根据现代飞机制造技术的现状,从概念、定义、意识、方法、思路等诸方面展示了现代飞机制造技术装备的发展趋势.为国内航空制造技术装备的发展提供了一些有用的见解.     

一种基于阴性选择算法的飞行数据异常值检测方法

研究了基于阴性选择算法的飞行数据异常值检测问题。针对传统的基于数据趋势进行数据异常值检测方法难以处理连续异常值的问题,提出通过提取待测参数的相关参数并在检测器编码中加入相关参数信息,使得阴性选择算法能够用于连续多个异常值的检测,算法不需要关于数据异常的任何先验知识。实验表明,采用改进编码后的阴性选择算法识别飞行数据中的异常值具有较高的精度。     

基于粗糙集理论的振动信号数据挖掘研究

利用转子试验台,采集了转子不对中、支座松动和转子碰磨等三种振动信号。以采集到的部分振动信号为例,在时域上进行小波变换的能量特征提取。并以能量为特征参数,利用粗糙集理论对采集到的信号进行数据挖掘和获取故障规则。在获取的规则基础上,对余下的振动信号进行了验证,结果表明诊断全部正确,规则是有意义的。     

韦布尔背景下ODV检测器的筛选性能分析

研究了在韦布尔背景下一种基于ODV的恒虚警检测器。通过连续地使用基于ODV的统计量和相应的假设检验,这种检测器对有序样本进行删除来估计背景的噪声功率水平。在均匀背景及加入干扰两种情况下,通过仿真验证ODV方法的筛选性能。结果表明,ODV方法在韦布尔背景下的筛选性能是理想的,而且此方法不需要知道任何关于背景的先验信息,且具有自适应筛选的优点。     

信赖域滤子算法在航空发动机在线优化中的应用

主要研究了航空发动机在线优化问题.以非线性发动机部件级模型为优化对象,将信赖域滤子算法应用于航空发动机在线优化,相比基本信赖域算法,该算法由于采用非单调的滤子算法和松弛重置,兼顾了算法在目标函数值下降与可行性保持两方面的品质,通过松弛重置避免子问题的不可行性,滤子算法则保证了算法收敛到全局最小解.最后,基于信赖域滤子算法,以涡扇发动机最小油耗寻优控制为仿真算例,验证了该算法的优越性.