飞行器智能设计愿景与关键问题

未来飞行器正朝着多元化、无人化和智能化的方向发展,高超声速、超隐身和变体等新型飞行器不断涌现。而传统飞行器解耦分拆的设计方法越来越难以满足未来飞行器综合性能全面提升的要求,只有通过整体化设计才能充分发掘飞行器的潜能。通过分析传统飞行器设计中存在的问题,提出满足全生命周期要求的飞行器智能设计体系理念,利用知识库的构建将智能赋予飞行器平台系统设计、制造生产和运维这3个阶段,并通过数字孪生技术进行飞行器全生命周期的仿真、分析和预测,以对飞行器设计、运行等数据进行更新,使该体系形成闭环。就飞行器智能设计体系中需要的关键技术及涉及的科学问题等进行了讨论,并给出了未来发展方向以供参考。     

SABRE预冷器计算模型及其在整机模型中的应用

预冷器的性能对SABRE等预冷组合循环发动机具有重要影响,为实现发动机方案设计阶段预冷器的快速设计与评估,建立了预冷器准二维快速评估模型。将SABRE预冷器的几何结构简化为一个扇环形区域,沿径向和周向将该区域划分为二维节点。应用守恒方程及传热关联式完成单个节点计算,再求解节点矩阵的平衡方程组,计算内外流体特定节点上参数的二维分布,得到预冷器出口参数。将模型嵌入发动机总体性能程序中,实现了发动机设计及非设计点的预冷器性能计算的功能。与文献数据对比结果表明,预冷器模型传热计算误差小于5%,摩擦阻力误差小于10%。整机计算结果显示,Ma0~5范围内,预冷器空气侧温降范围为143K至932K,温降随飞行马赫数升高单调上升。预冷器传热有效度范围为0.896-0.945,空气侧总压恢复系数范围为0.852-0.904。     

抗振晶体振荡器的仿真设计CSCD

本文介绍了利用仿真软件进行抗振晶体振荡器设计的方法,通过建立晶体振荡器结构仿真模型,对其力学特性进行深入细致的分析,并在此基础上对比分析减振材料的剪切模量和被减振物质量对晶体振荡器抗振性能的影响,优化晶体振荡器减振结构。然后,根据仿真设计制做了抗振晶体振荡器,并进行了随机振动试验。结果表明,试验现象与仿真结果基本一致,验证了仿真分析的有效性,且振动下晶体振荡器相位噪声达到-145d Bc/Hz@1k Hz,极大地提高了晶体振荡器的抗振性能。     

电子设备的"三防"设计

本文针对电子设备的"三防"性能设计问题,从不同方面阐述实现电子设备的"三防"性能的方法和措施.     

可伸缩式转移居住舱结构方案的探讨

描述了一种新型的可伸缩式居住舱－可充气式转移居住舱（TransHab)。该项目可用于星际间的转移居住舱，也可装配到空间站上。发射时，所有要用到的仪器设备提前装入舱内，整个舱体呈收缩状态装入航天飞机的货舱内，待入轨后，舱体像气球一样充气展开。展开后舱体的容积大，而质量却轻得多。本文着重讨论了这种可充气转移居住舱的基本结构形式，并与其他几种美国先前研制的可伸缩结构进行了比较。提出了该种类型结构形式的技术难点，发展前景，以及我国进行该种结构研究的必要性。     

高负荷跨音压气机转子ATS-3气动设计

ATS-3的设计工作是在已有的设计较为成功的风扇压气机 ATS-2的基础上 ,进行细致的优化 ,主要是想提高失速裕度 ,也为高负荷、高压比跨声速压气机的设计提供更为直接、有用的设计数据。优化设计的重点是在根部应用可控扩散叶型的思想进行二维反问题优化、并对整体的安装角进行调整。其特性的数值模拟结果表明 ATS-3较 ATS-2有更大的失速域度 ,效率有所提高 ,但设计点的压比和流量略微有所降低     

不确定性系统鲁棒H∞/H2混合控制在航空发动机中的应用

将结构参数不确定性问题引入到参数化的一般 H∞ 控制器中 ,并考虑 H2 性能指标 ,提出了 1种被控系统中存在结构参数不确定性的混合 H∞ /H2 控制器的设计方法 ,给出了相应问题求解的充分必要条件 ,问题的解归结为求解 3个 Riccati方程。设计的控制器在某型双转子涡喷发动机气动热力学非线性模型上进行了仿真验证     

下颔式进气道实验研究

为了验证下颔式进气道 /前机身一体化设计方案的合理性及其进气道性能 ,对下颔式进气道 /前机身一体化设计方案进行了实验研究。测出了进气道总压恢复系数、畸变指数随流量系数、攻角、侧滑角的变化规律。结果表明 ,进气道性能较好 ,进气道 /发动机匹配良好。最后提出了下颔式进气道的进一步改进措施     

基于VXI总线的武器控制盒综合测试系统设计

介绍了基于VXI总线技术所设计的武器控制盒综合检测系统,并给出了系统总体结构框架,重点说明了硬件构成和软件设计方法。实际应用表明,此系统具有测试精度高、操作便利以及智能化程度高的特点。     

基于神经网络的鲁棒制导律设计

 基于神经网络理论对寻的导弹鲁棒制导律进行了优化设计。建立了制导系统非线性运动学方程和鲁棒性能函数,并将鲁棒性能函数转化成了微分对策的极小极大化问题。采用伴随 BP技术,将微分对策的两点边值求解问题转化为 2个神经网络的学习问题,训练后的 2个神经网络分别作为对策双方的最优控制器在线使用,避免了直接求解复杂的鲁棒制导律问题,仿真结果表明了该方法有效性。