基于ESN的航空发动机状态组合预测方法

基于回声状态网络(ESN)预测模型,结合小波分析和主元分析,提出一种组合预测方法.首先对含噪非线性时间序列进行小波降噪,并重构时间序列产生训练样本,再将训练样本通过主元分析进行降维处理,降维后的时间序列数据则输入ESN模型进行预测分析.对控制飞机动力输出的动压参数非线性时间序列数据进行了仿真对比实验,结果表明:组合预测方法的5步和单步预测速度累计提高了66.97%,预测的平均平方误差、标准均方根误差和归一化绝对误差也均有较大提高.该方法与传统基于ESN的预测模型相比,能有效地提高预测的效率和精度,是一种有效的非线性时间序列预测方法.      

基于自适应滤波的电控旋翼桨距控制试验

提出了基于自适应滤波的电控旋翼桨距控制方法,并基于此开发了双闭环电控旋翼桨距控制系统,利用模型电控旋翼试验台进行了悬停状态下的桨距控制试验.试验结果表明:所研制的双闭环电控旋翼桨距控制系统能够有效、可靠地实现襟翼操纵和桨距控制.基于自适应滤波的桨距控制律可以很好地实现电控旋翼的总距、周期变距以及总距耦合周期变距操纵;桨距响应幅值满足要求,相位滞后约在10°～15°之间;从襟翼偏转到桨叶变距响应的滞后约20°～30°.不同桨叶/襟翼自身的结构及气动特性差异,会一定程度的影响桨距控制的实际效果.      

涡轴发动机动力涡轮转子平衡状态 影响因素试验研究

以完成高速动平衡试验并满足平衡判据要求的某涡轴发动机动力涡轮转子为研究对象,对影响转子平衡状态的2个因素(传动轴和输出轴之间的花键配合、支承输出轴组件和动力涡轮转子的2个支座之间的不对中)开展了系统的试验研究。研究结果表明:改变花键的配合状态或2个支座之间的不对中程度,由4个位移传感器实测的动力涡轮转子在临界转速和额定工作转速下的转子挠度经高速动平衡后均发生了明显变化,说明这2个因素对转子的平衡状态均有较大影响。     

超声速串列转子三维流场数值分析

为了揭示超声速串列转子流场的流动规律,运用全三维粘性流场计算程序对超声速串列转子的流场进行了数值模拟。结果表明,超声速串列转子可以实现激波增压和气流折转增压的联合应用。串列转子前后排叶片的相互干涉导致后排叶片前缘形成脱体激波,引入了一定的激波损失;前排叶片65%～75%叶高范围内近压力面低速流体区的存在一定程度上限制了后排叶片的增压能力;转子通道内叶尖泄漏流、通道激波和机匣附面层的相互作用造成转子前后排叶片叶尖处的气流落后角增大;串列转子出口静压的升高将削弱转子内结尾激波强度,提高转子气动效率。     

航空发动机整机振动典型故障分析

为解决航空发动机整机振动问题,根据测试结果描述了航空发动机整机振动的3种典型故障:转子热弯曲引发的振动故障、转静子碰摩引发的振动故障和甩油孔位置不当引发的自激振动故障,说明了振动故障的特征,经分析认为故障发生的原因为甩油孔位置不当引发的自激振动,给出了排除上述故障的措施,经验证,排故效果良好,证明了采用的排故措施有效.     

基于自由尾迹方法的复合材料无铰式旋翼气弹稳定性分析

基于有限元理论及自由尾迹方法,建立了一套适用于各向异性复合材料无铰式旋翼的气弹稳定性分析方法.为了模拟复合材料旋翼气弹特性,截面特性参数采用二维线性有限元方法分析得到,展向一维梁则采用考虑剪切变形的23自由度非线性梁单元模拟,并将自由尾迹分析模型用于计算旋翼非均匀诱导速度场,基于升力线模型构建了一个高效且较为精细的气动分析模块.在此基础上开展了无铰式旋翼气弹稳定性分析,算例计算及验证表明建立的模型能有效地用于复合材料旋翼非定常气动载荷预估及进行气弹稳定性分析.最后细致分析并获得了复合材料铺层角对无铰式旋翼气弹稳定性参数的影响规律,结果表明:算例在小拉力系数(0.0025)下,截面竖直铺层角在10°到25°会发生气弹稳定性问题,这在真实型号设计中应当注意避免.      

胸鳍摆动推进机器鱼滚转机动控制

针对胸鳍摆动推进机器鱼滚转机动控制研究的实际需求,提出了一种基于中枢模式发生器(CPG)的模糊控制方法.通过模仿生物原型的胸鳍摆动规律,得到一种可以驱动机器鱼滚转运动的胸鳍摆动方式,并通过定义相关参数将其量化表达.基于胸鳍摆动CPG模型,建立模糊控制器,用于机器鱼的滚转机动控制.进行了机器鱼的滚转运动实验并对实验结果进行了详细分析.实验结果表明,机器鱼能以最快10(°)/s的角速度达到目标滚转角度,而且稳态误差不超过±5°.通过滚转机动控制,并配合航向控制,实现了胸鳍摆动推进的机器鱼以90°滚转角穿越宽度为翼展1/2的狭窄空间的高机动性运动.      

旋翼多维振动最优调整方法

针对直升机旋翼系统非线性、难以建模的特点,采用径向基函数(RBF,Ra-dial Basis Function)神经网络建立直升机旋翼动平衡调整模型.根据约束条件以直升机机身振动值作为目标函数建立适应度函数,以旋翼系统的调整参数为优化变量,进行神经网络学习和优化.利用粒子群优化(PSO,Particle Swarm Optimization)算法对适应度函数进行寻优,获得当直升机振动最小时的桨叶的调整参数.实验结果表明:PSO算法寻优效率方面高于遗传算法;RBF神经网络和PSO算法相结合可以有效地实现直升机旋翼动平衡调整.     

旋翼/平尾气动干扰对直升机配平特性的影响分析

旋翼/平尾气动干扰建模是直升机全机配平模型和飞行动力学模型的核心内容。常规全机配平模型主要通过旋翼下洗流或诱导速度等方式间接考虑旋翼对平尾的气动干扰作用,但未充分考虑旋翼对平尾非定常气动干扰产生的非线性气动载荷,因而仍难于准确体现旋翼/平尾气动干扰对全机配平特性的影响。为此本文基于非定常面元/黏性涡粒子法,通过在平尾面元中增加由旋翼和平尾尾迹时变干扰产生的非定常压力项,建立旋翼/平尾气动干扰模型,直接计算平尾非线性气动载荷,并耦合基于GA/LM混合优化的直升机全机配平方法,构建旋翼/平尾气动干扰作用下的直升机全机配平特性分析方法。通过计算UH-60A直升机的旋翼操纵量和机体姿态,并与试验测试值对比验证本文方法的准确性。通过与基于诱导速度考虑旋翼/平尾气动干扰的直升机配平结果比较表明,后者难于体现直升机低速纵向操纵量和机体俯仰角突增现象,而本文方法能较好地体现直升机低速纵向操纵量和机体俯仰角突增,且与OH-6A、EH-101等试验测量的特性一致。研究不同平尾构型对旋翼/平尾气动干扰下直升机全机配平特性的影响,分析表明低平尾产生较大的低速纵向操纵量突增,而高平尾则增加高速纵向操纵量;前置平尾产生较大的低速纵向操纵量突增,右旋直升机的右置平尾有利于减小低速纵向操纵量突增和机体俯仰角。      

压气机转子和叶片整体模型建立与有限元分析计算

文章对某实验单级压气机转子叶片模型采取了优化的建模方式,从叶片任意分层截面到针对叶片具体关键部位的流线截面生成模型;从层面之间拉伸成体到曲线边线的实体建立,使所建叶片模型更真实,输入输出文件模型格式兼容性更高;然后将叶片与轮盘和轴进行装配组成压气机转子.对转子系统进行有限元分析,其结果对实验单级压气机设计提供理论依据.