客机发动机转子噪声主动控制研究

基于飞机结构的振动信号和舱内噪声信号,采用FXLMS(Filtered-x Least Mean Square)算法设计主动降噪系统对发动机转子引起的飞机客舱内噪声进行区域化降噪控制.首先对主动降噪技术的基本原理以及采用的算法进行了阐述和推导;然后对客舱中布置的麦克风及振动传感器采集到的舱内噪声和结构振动信号进行分析,...     

基于自适应差分进化算法的变循环发动机模型求解方法研究

为了降低传统迭代算法在求解变循环发动机非线性模型时对初值的依赖性,将模型的求解问题转换为求最小值的优化问题,引入差分进化算法进行模型的求解,并提出一种自适应差分进化算法(ADE)。ADE借助轮盘赌选择法,利用种群的进化经验可以自适应的选择最适合当前种群的差分策略与算法控制参数。针对变循环发动机四个典型工作点的模型求解问题,研究了标准差分进化算法(SDE)的控制参数对其性能的影响,获取了SDE在求解四个典型工作点时的最优控制参数组合,对比分析了ADE与SDE的性能差异,最后研究了种群规模对ADE性能的影响。结果表明：SDE在求解发动机模型时具有较好的鲁棒性,在求解不同工作点时算法的最优控制参数并不完全相同;相比于使用最优控制参数的SDE,ADE可以在不影响算法鲁棒性的情况下提升效率50%以上;减少ADE的种群规模会在提升算法效率的同时破坏鲁棒性。     

高温吸波涂层的多目标优化模型设计

大多数高温吸波材料都属于非磁损耗型,单层往往很难达到理想的吸波性能.为解决此问题并优化涂层厚度,通过差分进化算法建立了多层高温吸波涂层的多目标优化模型,重点以8.2～12.4 GHz内反射率RL＜-10 dB频率带宽和涂层总厚度d为优化目标.设定三种高温吸波材料,研究表明,单层涂层很难达到理想的吸波性能;在单目标优化中...     

变循环发动机模态转换建模及控制规律设计方法研究

为了实现变循环发动机快速可靠的模态转换,本文发展了变循环发动机模态转换过渡态模型及控制规律设计方法。在变循环发动机动态数值仿真程序的基础上,针对模态选择阀与涵道引射器这两个模态转换过程中的关键变几何部件,建立了高精度的气流突扩局部损失模型。首次提出了可考虑模态选择阀堵塞对发动机性能影响的模态选择阀堵塞模型,消除了由于模型不精确造成的模态转换参数波动。在建立的变循环发动机数学模型的基础上,提出了基于直接推力控制技术的模态转换控制规律设计方法,考虑了变循环发动机的8个可调参数,采用差分进化算法对模态转换过程进行了优化。结果表明,本文提出的模态转换控制规律设计方法可以实现变循环发动机快速平稳的模态转换,双外涵转单外涵的参数变化规律与单外涵转双外涵的参数变化规律基本类似,推力在0.6秒就稳定在目标推力值,其余参数大多在1.4秒之后才趋于稳定。本文提出的变循环发动机模态转换控制规律设计方法还可应用于常规航空发动机的加/减速过渡态控制规律设计中。     

基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测

针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步～10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。     

基于改进支持向量机回归的非线性飞机结构载荷模型建模

为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的 飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的 SMO 算法及粒 子群模型参数优化算法对支持向量机回归方法进行改进,并通过飞行动力学理论分析结合皮尔逊相关系数的 方法对参与建模的飞行参数进行选取。以飞机跨声速俯仰机动为例,建立机翼某一测载剖面结构剪力模型,并 对该建模方法进行仿真验证。结果表明:采用改进支持向量机回归方法所建立模型精度优于原始支持向量机回归方法建立的模型,即采用改进支持向量机回归方法可提高建模精度及泛化能力。     

带有引诱角色的多飞行器协同最优制导方法

考虑我方高价值飞行器面临对方拦截器拦截时,发射两枚防御器对拦截器进行拦截的情形。针对对方拦截器采用扩展比例导引律,在4个飞行器均具有一阶线性动力学特性假设下,基于最优控制理论设计了能在拦截末端施加相对拦截角的显式协同制导律。显式协同制导律将高价值飞行器和两枚防御器三者的协同考虑在内,给出了三者最优控制输入的解析解。仿真结果表明,设计的制导律能使两防御器成功拦截敌方拦截器,且在拦截末端施加一个相对拦截角。通过与只考虑两防御器协同的隐式协同制导律进行比较,可发现显式的协同制导律在控制要求和能量消耗上,要优于隐式的协同制导律。此外,还验证了在不同发射条件下的协同制导律的稳定性。     

非传统激光束激光选区熔化3D打印的研究现状及展望

将非传统激光束激光选区熔化(SLM)作为调研对象,介绍了非传统激光束整形原理及其SLM设备情况,以椭圆高斯光、平顶光、反高斯光和细光斑为分类,总结了不同激光形状类型在生产过程中对制品热历史、微观组织和缺陷的影响.对集成光束整形器件和非传统激光SLM打印研究后发现,椭圆形高斯光打印由于改变了光束椭圆度可使制品在不同部位具...     

基于 LSTM的飞控系统状态监控

监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。     

电机-变距螺旋桨动力系统功率优化控制

电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统（以下简称变距电动力系统）可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略：在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。