航空发动机多变量自校正控制研究

针对航空发动机这一具有耦合和强非线性被控对象,采用基于带遗忘因子的最小二乘参数估计算法的最小方差多变量自校正控制,通过分析保证了闭环系统的可辨识性。仿真结果表明,控制器响应速度快,跟踪精度高,抗干扰和耦合能力强,估计参数能以较快的速度收敛。      

航空发动机油液监测中磨粒参数识别和优化研究

针对航空发动机油液监测中存在的磨粒特征参数过多的问题,采用主成分分析法进行了参数优化,经实践证明,用该方法可较全面地综合评价参数的分类状况,从而降低了磨粒识别的难度。     

惯性仪表中磁悬浮元件磁芯材料对其性能的影响

本文阐述了惯性仪表中磁悬浮元件的工作原理,分析了材料特性对磁悬浮元件性能的影响。通过对由性能差异较大的材料制成的磁悬浮元件进行参数测试,测试的结果验证了分析的正确性,为磁悬浮元件设计中的材料选用提出了有益的参考。     

大涵道比涡扇发动机循环参数优化算法研究及应用

针对多约束条件与多优化变量的大涵道比涡扇发动机循环参数优化问题,提出了自适应三次变异差分进化算法,运用多个Benchmarks多峰函数对算法进行验证,并将该算法与大涵道比涡扇发动机性能计算程序相结合,对多约束条件下的循环参数进行了优化.计算结果表明:自适应三次变异差分进化算法比传统差分进化算法收敛精度更高、收敛速度更快,大幅度提高了大涵道比涡扇发动机循环参数优化效果,适合解决大涵道比涡扇发动机循环参数优化问题.      

流体横掠水滴形微针肋热沉流动和传热特性

对传统圆形微针肋进行了优化,设计了3种不同尾角的水滴形微针肋热沉,并以去离子水为工质,实验研究了各热沉流动阻力和传热特性.结果表明:3种尾角针肋中,尾角为60°时减阻效果最好.水滴形针肋的流线型结构可以改善尾部流动分布,推迟流动由层流向过度区流的转变,且尾角越小效果越明显.不同体积流量下,水滴形针肋的最优尾角有所不同.在实验中,雷诺数范围在200～1000内,尾角为60°的水滴形针肋热沉强化换热效果最好.当尾角为30°时,太长的尾部结构受到下一排针肋的影响,造成较大的流动阻力,导致其整体换热效果较差.      

轻质复合材料发射箱盖结构设计与参数优化

 针对国内现阶段复合材料发射箱盖研制领域中所存在的一些缺陷,通过设计一种方形轻质复合材料发射箱盖结构提出解决方案。首先提出了结构中薄弱区与抛出部分的初步设计方案;然后对导弹发射时燃气流冲击箱盖过程进行了瞬态数值模拟,并根据数值模拟结果对箱盖结构参数进行了优化;最后针对优化结构冲破过程进行了数值模拟,结果表明,按优化后方案设计的箱盖结构既能实现结构的轻质化,又能在开盖过程中保证较好的冲破性能。     

槽道湍流的法向与展向电磁力壁面减阻

法向与展向电磁力可以有效调制湍流近壁流动及减少壁面摩擦阻力.为进一步揭示该方法的减阻机理,利用Fourier-Chebyshev谱方法,通过直接数值模拟(DNS),对槽道湍流的法向与展向电磁力控制和减阻问题进行了研究.结果表明,对于确定的流向波长λx+,存在最佳的电磁力强度St,使阻力降最大,最佳St与λx+成反比.法向与展向电磁力对湍流的控制过程实质上是一种由电磁力诱导的调制波对壁湍流的调制过程.在优化参数控制下,当法向与展向电磁力诱导的流场被用来调制固有的近壁湍流流场时,固有流场和诱导流场同时受到调制.在这种调制波作用下,调制流场逐渐主宰壁面边界层,这导致了壁面阻力的下降,平均减阻率最高可达8％.     

弹舱对飞翼布局飞机气动特性影响及其控制

以高速风洞气动力测量为研究手段,开展了弹舱开启对飞翼布局飞机气动特性影响及其流动控制试验研究。试验结果表明,对于飞翼布局飞机,弹舱开启主要影响飞机阻力特性,巡航状态下,弹舱开启后使得全机阻力增加60%～110%,Ma=0.8时全机升阻比降低34%。通过在弹舱前缘安装扰流片,对弹舱腔口剪切层施加流动控制,巡航状态下弹舱开启附加阻力最多降低20%,Ma=0.8时全机升阻比提高12.6%。     

氢动力冲压发动机冷却分析

在氢动力航空器上以低温燃料氢为冷却剂,对冲压发动机进行多级冷却,通过与以往的方案对比,确定了多级冷却加涡轮做功的方案,这种方案的优势在于不仅对发动机热部件提供了冷却,而且输出了功率。在此基础上进行数学建模,通过理论分析,推导出燃料热沉降率、燃料节省比以及输出功率三个参数与涡轮级数和总压比的关系。通过给定的状态,分析了各个参数的变化范围,由此确定出总压比和涡轮级数最优的参数选取,作为对新型氢燃料航空器冲压发动机的冷却系统设计的参考,以节省不必要的时间和技术浪费。     

基于奇异值趋势分解和LS-SVR的航空发动机性能指数组合预测

发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。 