利用涡的有利干扰推迟翼涡破裂

本文通过测力和水槽流态观察试验研究了战斗机和导弹式的翼体组合体翼涡破裂的推迟措施。利用安置于机翼(弹翼)前方和机体两侧的大后掠、小面积的机体边条所产生的边条涡的有利干扰,可以有效地推迟翼涡的破裂,从而达到提高最大升力系数和临界迎角的目的,试验表明,安置在不同位置的机体边条均可不同程度地提高最大升力系数C_(Lmax),在适当位置时,可提高临界迎角α_(kp)达2°～3°。     

两种Fe—Ni—Cr基高温合金氢渗透行为的研究

本工作采用气相渗透技术,测定了210～430℃温度范围内两种Fe-Ni-Cr基高温合金GH35A和GH761的氢渗透率和扩散系数,试图了解合金的微观组织结构变化对氢渗透行为的影响。结果表明:在实验温度范围内,氢在两种合金中的渗透行为均服从Arrhenius关系式;氢渗透率和扩散系数对GH35A的组织结构变化是不敏感的,但在GH761中时效处理后的φ和D值均略低于合金的固溶状态值。     

侧滑双三角翼大迎角气动特性与旋涡的关系

 本文对不同展弦比双三角翼有侧滑时的气动力进行了实验研究,α=--3°～42°,β=--20°～20°,雷诺数为1.3×10~6。为分析测力结果,作了测压、空时流场及油流等实验。研究表明,不对称来流使机翼迎风侧旋涡绕合推迟,涡破裂提前,背风侧则相反。有侧滑时机翼不对称涡破裂对气动力影响显著,引起大迎角时滚转不稳定。     

亚音速、大攻角、时间域完全非定常机翼气动力的计算方法

 当前有关大攻角机翼气动力的数值方法,多数只适用于不可压情况。对于亚音速范围,只对定常情况进行过计算,至今尚未见到非定常方面的文章。为此,我们将文献[1]的方法作进一步发展,使之适合于计算大攻角非线性问题。由于亚音速非定常时间滞后以及尾涡形状不断变化,所以计算比较复杂,本文在处理过程中力求简单。     

压气机叶栅二次流实验与理论分析

 本文给出了压气机叶栅出口截面的损失分布和气流角沿叶高的变化。叶栅二次涡和端壁吸力面角区分离引起流面翘曲和扭转,角区分离形成损失核心。二次流理论计算叶栅出气角沿叶高变化与实验相近。     

型腔充填过程中气液两相流计算及三维自由表面的确定

针对液体充填型腔过程的特点,在固定计算域中数值模拟型腔充填过程中气液不相混两相流流场。采用了体积守恒形式的连续性方程,以防止由于气液两相密度差大而引起的数值求解中的不收敛现象。将PHOENICS软件的流场计算与守恒标量求解大变形自由表面的方法相结合,在固定计算域中完成了数值模拟三维液态充填型腔的过程。针对两种情况下的计算结果表明,本文提出的方法可用于高速充填过程和复杂型腔充填过程的数值模拟。     

大攻角飞行时机翼摇摆问题的神经网络控制方案

提出了一种基于神经网络的自适应控制方案,这种方案能够在对被控对象几乎没有先验知识的情况下对其实施有效的控制,对一个具有不稳定机翼摇摆问题的薄三角翼飞机模型的仿真证实了本方法的有效性。     

小发动机推力矢量的测量

针对小发动机推力矢量的特点和测量要求 ,在分析二轴转台数学模型的基础上提出了间接测量推力矢量的线性组合法 ,最后给出误差计算公式。通过转台的旋转和伸缩形成不同的试验工况 ,得到测量数据的超定方程组 ,再用最小二乘法解矛盾方程求得推力矢量的方向角和偏移量。经多次试验表明 ,用该方法测量推力矢量参数的不确定度远小于± 5% ,超过了原定技术要求     

模糊神经网络的侧滑角校正

叙述了一种利用模糊神经网络模型来校正侧滑角的方法。侧滑角的校正基于以下七个输入变量：动静压之比、动压、迎角、滚转速率、偏航速率、飞机重心处侧向过载、基准侧滑角。在模糊神经网络模型的结构辨识中，采用了前向搜寻算法。样本数据的一部分用于训练模糊神经网络，另一部分用于测试和评价所得模型的性能；参数辨识中，采用了反向传播学习算法（即BP算法）。某型飞机的六自由度仿真软件仿真验证表明，用这种方法校正后的侧滑角具有较高的精确度。     

JL8飞机失速尾旋飞行试验研究

叙述了JL8飞机失速尾旋试飞状态、试飞试验和试飞结果。试飞结果表明，JL8飞机具有良好的大迎角特性及低速和高速失速特性。其正飞尾旋获得了三种模态，即“落叶飘”型非定常尾旋、非定常陡振荡尾旋和左均匀平尾旋；倒飞尾旋呈不稳定型态。而且各种尾旋都能成功地改出。另外，还评价了误操纵对失速和尾旋的影响。可供飞机大迎角和失速、尾旋特性研究人员参考。