太阳能/氢能无人机总体设计与能源管理策略研究

针对小型低空长航时电动无人机需求,给出了太阳能/氢能混合能源动力系统集成方案和小型低空长航时无人机构型。针对典型任务剖面,综合考虑太阳能电池和氢燃料电池特性,提出了一种考虑全机重量能量耦合关系的总体设计方法和任务剖面驱动的能源管理策略;建立了能源系统模型,给出了能源控制流程,开发了能源管理仿真平台。以1.5 kg任务载荷为例,完成了无人机总体方案设计,仿真分析了各种能源特性对飞行结果的影响。结果表明:能源管理策略能够根据任务剖面的要求合理配置能源系统的功率,满足各阶段的功率需求;无人机在冬至日航时为21 h、夏至日可实现跨昼夜飞行;在能源系统重量相同情况下,该混合能源无人机的航时分别是纯锂电池无人机和燃料电池无人机的5.5倍和1.2倍。     

1种发动机自适应模型的修正方法

为解决由于工艺落后和性能衰退所导致的发动机模型与实际发动机失配的问题,从而达到视情维修的目的,建立了1种基于遗传算法的自适应模型修正方法.利用遗传算法高效率的全局搜索能力,以发动机性能参数为目标,优化部件参数,实现了模型的修正,并通过分析发动机性能参数对部件参数的敏感性,研究了选取不同组合的待修正部件参数对模型修正精度的影响.结果表明:采用该修正方法所建立的发动机模型准确性高、鲁棒性强,且具有良好的通用性,为发动机的健康管理和故障诊断提供了重要依据,具有很好的军事和工程应用价值.     

民用飞机制造商的机队运行警戒值管理方法及应用

民用飞机制造商为充分了解和掌握机队运行可靠性状况,针对每一种机型的机队设定适当的门限值,将机队每个月的运行可靠性指标值与该门限值进行比较,从而快速掌握机队警戒状况,这是可靠性分析中基本的分析模式,其中门限值即警戒值。阐述了民用飞机警戒值的管理方法,详细说明了警戒值从计算、审批、修订到最终生效的整个管理流程,并对警戒值管理方法在ARJ21-700 飞机试飞过程中的应用进行了介绍。     

民用航空发动机型号合格审定方法研究

随着中国民用航空发动机的发展,对其适航取证迫在眉睫,型号合格审定是整个适航审定的基础和核心,对其方法的研究很有应用价值。在《航空器型号合格审定程序》基础上对型号合格审定程序作了较充分地研究,在所获得研究成果基础上以Teamcenter为平台开发了航空发动机适航信息管理系统,该系统可用于对民用航空发动机型号合格审定信息的管理与审定流程的控制,可为更好地管理民用航空发动机适航信息以取得型号合格证提供参考。     

基于灰关系的制造过程稳定性评估

基于灰色系统理论,通过对制造过程中的两个数据序列进行灰关系分析,实现了制造系统的稳定性评估.根据获取制造过程某属性的两个数据序列,对数据序列进行排序,得到排序数据图.按照排序数据图的分布特征,建立两个数据系列之间的灰关系,通过计算分析灰置信水平的大小,实现对制造过程的稳定性评估.计算机仿真试验和实际案例表明:通过对两个数据序列的灰关系分析,若求得的灰置信水平不小于90%,则说明该制造系统是稳定的;否则是不稳定的.所提出的方法可以很好地检测制造系统的稳定性,准确率最高可以达到100%.      

齿轮槽头型新型标准件安装工艺与试验研究

航空制造领域大量采用了如螺栓连接的标准件连接,随着新型飞机性能的提高,长寿命、高疲劳强度和高振动环境等指标对标准件的使用提出了更高的要求.本文通过开展齿轮槽头型新型标准件安装工艺与试验研究,一方面确定了该型标准件安装力矩等关键工艺参数及对复合材料的适用性,为其装机和使用提供理论依据及数据支持;另一方面,也对开展新型标准件安装工艺与试验的研究方法进行了有益的探索,对逐步形成一套完善的试验方法规范具有很好的指导作用.     

基于环控物理仿真平台的余度模型设计

在环控物理仿真平台上,基于MATLAB和Vxworks环境,建立了飞机环控系统余度模型。详细论述了环控系统故障模型、机电管理计算机模型。此外,对模型的有效性、可靠性进行了验证。通过试验验证,表明模型结构正确、能够满足环控系统余度功能要求。     

微玻璃半球壳体谐振子的设计、制备与表征

近年来美国国防高级研究计划局大力推进三维壳体谐振陀螺(尤其是高性能半球谐振陀螺)的微型化,以实现惯导级性能的微机械振动陀螺。提出发泡法制备直径小于1cm的微壳体谐振子,利用发泡剂在高温下释放气体,使软化后的玻璃在气压差和表面张力的作用下形成三维轴对称壳体。大气环境下多普勒测振仪的测试结果表明,利用发泡法制备的微壳体谐振子的酒杯二阶模态的谐振频率为11kHz,频率分裂值为72Hz,相对裂解值为0.65%,相应的品质因子Q值约为970和1127。发泡法有望提供一种低成本、高性能微壳体谐振子的制备方法。     

内压缩段构型对高超声速进气道自起动性能的影响

为了探寻内压缩段构型对高超声速进气道自起动性能的影响,对二元高超声速进气道折角型和曲线型两种内压缩段的自起动过程进行准定常数值仿真研究.对比了这两种构型进气道在不同唇罩起始压缩角下的自起动性能和自起动过程中分离区的变化规律,并分析了内通道压缩强度沿程分布对进气道自起动性能的影响.研究表明:①即使进气道内收缩段的内收缩比相同,不同的内压缩段构型和唇罩起始压缩角对高超声速进气道的自起动性能影响显著,曲线型内压缩段构型的自起动性能明显优于折角型;②内压缩段的总压缩强度及其沿流向分布都是影响高超声速进气道自起动性能的关键因素,并且压缩强度沿流向分布决定着进气道在自起动过程中处于临界状态下主分离包所停留的位置.      

基于深度学习的航空器异常飞行状态识别

飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。