空客A320飞机碳刹车毂阻滞故障分析

针对某件号空客A320飞机碳刹车毂出现的阻滞故障，从刹车毂的结构和转动间隙自动调节机理方面分析了导致阻滞故障的刹车转动间隙过小的原因，提出了减少该件号刹车毂阻滞故障发生的建议措施。     

主被动传感器UT-DC目标定位算法

主被动传感器融合定位具有高度非线性,针对采用传统的线性化方法计算变量统计特性,理论定位结果与实际定位结果相差较大的情况,文章提出了基于不敏变换(UT)的数据压缩(DC)融合定位算法。首先,通过不敏变换精确计算了二维变量的统计特性,减小了非线性误差的影响;其次,针对数据压缩过程中量测信息重复利用的问题进行去相关性处理,获得较高的定位精度;最后,通过理论分析和仿真结果验证,相较于传统的线性化处理方式相差较大的情况,基于不敏变换的数据压缩融合定位方法理论结果与实际结果相吻合。     

基于声波传播时间估计的气流速度测量方法

 为实现对亚声速和超声速气流速度的统一测量,提出了一种基于声传感器的新型测量方法。首先,根据声波在亚声速和超声速气流中的传播特性,利用特定的测量装置建立了声波传播时间与气流速度之间的数学模型,从而将气流速度的测量问题转化为声波传播时间的测量问题。然后,在此基础上,利用计时法和最大似然估计(MLE)方法来估计声波传播时间;其中,计时法在实时性上优势明显,而MLE方法则在可靠性上优于前者。最后,分别从阵元位置扰动性、计时误差和克拉美-罗界(CRB)3个方面对所提算法的性能进行了分析与仿真验证。结果表明,该算法能够实现对亚声速和超声速气流速度的精确测量。     

燃烧场吸收光谱诊断技术研究进展

基于可调谐半导体激光吸收光谱（TDLAS）的视线测量技术,有能力实现流场温度、速度、组分浓度等参数的快速测量。作为一种有效的诊断工具,TDLAS传感器已经在燃烧和推进系统的研究和开发中获得广泛应用,为改善系统的性能发挥着越来越重要的作用。新应用机会的出现,对传感器提出新挑战的同时也促进了相关技术的进步。概括介绍了TDLAS技术的发展水平、在燃烧场诊断中的应用及未来的潜力,为相关研究人员提供参考。     

电流型传感器电源线传导敏感性抗扰度改进设计

针对飞机电流型传感器无法满足GJB151A-97中CS101电源线传导敏感度验证测试的问题,介绍了电流型传感器电源线传导敏感度的测试方法,在测试数据的基础上对典型的电流型传感器敏感特性进行分析,提出了抗干扰设计的措施,并进行有效的验证和应用。     

某型发动机支承松动故障机理分析与试车数据验证

针对某型弹用涡扇发动机振动超标问题,建立了一维有限元梁模型进行仿真与模拟,结合实际试车数据进行了故障分析和仿真,验证了故障原因在于工作转速内存在临界转速,在较大的不平衡力作用下,松动故障被激发。针对机匣加速度信号,研究了不对称刚度模型下松动故障的冲击特征,发现了松动故障所引发的机匣加速度时域波形特征的不对称性以及频谱中出现倍频特征,与实际弹用涡扇发动机试车数据非常一致。结果表明:振动故障是由于支承刚度不足,导致在临界转速附近出现松动故障。     

某型燃气轮机封严盘疲劳裂纹机理分析

为了系统研究某型燃气轮机封严盘疲劳故障的现象、机理、特点和原因,进行了封严盘故障损伤痕迹、断口形貌、材料成分、金相组织等分析;同时进行了强度(应力)和模态振动特性方面的有限元计算研究,在此基础上进行了共振特性分析。分析结果表明:该封严盘结构设计存在薄弱环节,其均压孔孔边径向应力水平高,孔边表面状态不佳,在一定振动应力作用下,均压孔边容易产生高周性质的疲劳裂纹。对防止某型燃气轮机封严盘产生疲劳裂纹失效提出修理和使用中应控制的要点。     

考虑卫星轨道运动和像移影响的星敏感器星图模拟方法

星图模拟技术是星图识别算法和星敏感器性能测试的基础.提出一种新的高精度星图模拟方法.该方法分为三个步骤:首先,利用两行轨道数据(TLE,Two-Line Orbital Element)与简化常规/深空扰动的近似解模型(SGP4/SDP4)计算出卫星在轨运行参数,进而获得卫星姿态矩阵;然后,根据星敏感器的方位和俯仰角度,确定星敏感器视场中的导航星及星敏感器安装矩阵,利用小孔成像模型,获得导航星在星敏感器成像面的投影位置;最后,为更准确模拟实际星像点的灰度扩散,在考虑卫星运动引起的恒星像移的基础上,按照二维高斯分布规律置灰度值来模拟星像点像素.在此基础上,还详细分析了不同曝光时间下,恒星像移对恒星位置测量的影响.     

一种基于人工免疫系统的FPGA容错方法

通过对人工免疫系统容错性的分析和研究,提出了将人工免疫系统应用于硬件容错的4个条件.在此基础上设计了一种仿照人体细胞结构的新型FPGA可编程逻辑单元和一种基于人工免疫系统的容错方法.最后通过实验模拟故障的方法对该设计和容错方案的正确性和有效性进行了验证.     

液体火箭发动机涡轮泵故障诊断的新方法

针对传统的液体火箭发动机涡轮泵故障诊断方法只能在有样本数据并且样本数据充足的情况下才能进行准确诊断以及诊断时难以提取状态特征的缺点,提出一种适用于涡轮泵在线监测及诊断方法,该方法利用生物免疫系统的反面选择机理,利用生物克隆和学习机理使改进型反面选择算法产生的检测器具有不同的检测半径,使其能更有效地覆盖异常空间,能有效地提取涡轮泵的状态特征,避免了检测器产生效率低等问题。实例诊断结果表明:该方法较好地解决了故障样本难以获取及有效地提取涡轮泵的状态特征的问题,能准确监测出涡轮泵各种常见故障所引起的异常并能准确诊断,较高诊断精度表明该方法是可行的,并且具有较好的在线性、准确性及鲁棒性,为液体火箭发动机涡轮泵故障异常检测探索了一条新路。