基于火箭橇的无人机碰撞民用飞机试验技术研究

无人机碰撞民用飞机关键部位损伤程度的研究是民航领域关注的新型热点问题。本文首次提出采用 火箭橇试验评估无人机碰撞民用飞机的安全性。通过对碰撞速度、碰撞位置、无人机姿态、参数测量等进行研 究,设计碰撞技术方案,论述火箭橇的设计、弹道控制设计、强度校核和测试方案,并进行试验验证和仿真计算。 结果表明:本文设计的火箭橇碰撞试验方案是可行的,实现了单一弹道上的连续多点碰撞及多视角、全覆盖、高 稳定的全过程记录;可为后续开展同类碰撞试验提供必要的技术参考,所开展的多发次碰撞试验也为无人机碰 撞民用飞机的安全性评估提供了有效的试验数据。     

无人机系统的安全性与危险源分析

无人机系统的战术性能及优势将使其在未来高技术战争和民用航空中发挥越来越重要的作用。然 而,由于有人机与无人机飞行事故的特点不同,使得有人机的安全性分析与管理措施不完全适用于无人机系 统。首先,对无人机系统的飞行事故进行统计分析,得出无人机系统事故的特点;然后,合理借鉴有人机的安全 性分析,定义无人机系统的安全性,提出无人机系统事故的严酷度等级划分及相应的危险可接受度;最后,从设 计、机组训练及使用操作三方面进行危险源分析。本文提出的无人机系统不安全事件发生可能性等级划分和 危险源定性分析,可为后续无人机安全管理框架的构建奠定基础。     

智慧温室群远程监控系统通信设计

温室监控系统是对温室环境中温度、湿度、光照度等环境因子实施监测与调控的农业设施,可确保农作物获得最适宜的生长发育环境。针对现有温室监控系统在通信上存在距离受限、组网复杂、能耗高且基本仅能实现单个温室控制的问题,设计了一种基于LoRa和NB-IoT相结合的智慧温室群远程监控系统通信模式。该模式以STM32F103C8T6单片机为核心控制器件,采用ATK-LoRa SX1278和NB-IoT模块自组无线通信网实现数据的远程交互。测试结果表明：采用该通信模式可实现温室群中各温室间距离在2km范围内的数据采集、处理和传输,其通信距离远、功耗低,数据传输可靠性符合现代化农业物联网的需求。     

考虑滑流影响的埋入式进气道气动特性分析与流动控制研究

研究滑流对埋入式进气道性能的影响机理对于发动机的稳定性具有重要意义。针对某型涡桨发动机 滑油散热器进排气道系统,基于 CFD技术建立系统的螺旋桨滑流与滑油散热器内流一体化数值模拟方法,进 行考虑滑流影响的滑油散热系统埋入式进气道气动设计仿真分析;针对埋入式进气道由于吸入边界层低能气 流导致通过散热器流量低的问题,设计4组涡流发生器进行主动流动控制。结果表明:滑流使得进气道中的气 流偏离,难以形成稳定漩涡,容易发生流动分离;而合理设计的涡流发生器可以有效改善埋入式进气道内流场 特性,并使通过散热器的流量提高12%。     

改性双马来酰亚胺树脂预浸料性能研究

采用二烯丙基双酚A(Ortho-dially Bisphenol A,以下简称O-DABPA)对T型双马来酰亚胺(Bismaleimide,以下简称BMI)树脂进行改性,并用红外光谱(Fourier TransformInfrared,以下简称FT-IR)、差式扫描量热仪(Differential ScanningCalorimetry,以下简称DSC)对改性前后的树脂结构及固化反应进行测定,利用热熔预浸法对改性BMI树脂制备预浸料,考查了预浸料的力学性能及高温下的弯曲性能。结果表明,在175℃下二烯丙基双酚A和T型双马来酰亚胺树脂质量比为1∶1,反应时间为1 h时,改性BMI树脂制备的预浸料工艺性良好,单向板层间剪切强度为84.86 Mpa,在240℃时,弯曲强度及模量分别为1 326.41 MPa和120.31 GPa,强度保留率为76.73%。     

氢氧内燃机增氧定容燃烧特性研究

航天器携带推进剂有限,氢氧内燃机适宜采用纯氢纯氧+富氢燃烧方式,但目前内燃机纯氢纯氧燃烧缺乏地面试验验证。为此开展氢氧内燃机增氧定容燃烧试验,采用内燃机定容燃烧逐步增氧的技术路线,获得增氧乃至纯氧条件下氢氧内燃机的层流燃烧特性,实现氢氧内燃机高性能高可靠工作。试验结果表明：随着氧气浓度的增大,层流燃烧速度随当量比成倍增加,变化的幅度会逐渐减小;高氧气浓度条件下,层流燃烧速度维持在很高的水平,且随当量比的变化很小。     

面向机载综合监视系统的ADS-B技术综述

广播式自动相关监视（ADS-B）作为机载综合监视系统（ISS）的新增重要组成部分,在保证飞机飞行安全的前提下,在监视成本和效率方面展现出优势,引领了未来监视技术的发展。本文首先介绍了ADS-B系统功能与优劣势,梳理了国内外技术和产品现状;然后从保障飞行安全和高效的角度出发,分析和综述了机载ISS中ADS-B的关键技术,并详细阐述了技术内涵及难点;最后结合下一代空域运行理念,探讨和展望了技术发展趋势,提出了4个ADS-B技术的未来发展方向,为推动ADS-B技术在实际运行与理论研究方面的发展提供参考。     

飞机电源系统故障诊断方法综述及发展趋势

飞机电源系统是机上一切用电设备的电能来源,其安全性与可靠性至关重要。在环保和高效发展需求的背景下,现代航空工业正在推进以电能为核心的多电/全电飞机技术的研究和应用。电驱动装置和电力电子器件的广泛使用导致飞机电源系统结构的复杂化,对飞机的可靠性、安全性、测试性和维修性提出了更高的要求,研究飞机电源系统的故障诊断技术具有重要意义。首先介绍了飞机电源系统的组成结构和各自功能,概述了飞机电源系统的发展历程,对比了国内外典型电源系统的特征,总结了飞机电源系统中的主要故障模式、故障特点和失效原因,并提出了一种飞机电源健康管理系统的设计架构,然后综述了国内外基于模型和基于数据的故障诊断方法研究进展,从准确度、数据需求量、适用性和实现难易程度等方面评述了各类诊断方法的特点,最后指出了飞机电源系统故障诊断技术面临的挑战和发展趋势。     

基于弹性小波神经网络的故障诊断研究

航空电源系统是机上设备的重要组成部分,任意一个环节出现故障,将会影响整个飞机系统的正常安全运行。针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,将小波神经网络结合弹性BP算法应用到电源系统故障诊断中。训练过程及仿真结果表明：小波神经网络故障诊断算法收敛时间方面表现更优,具有较高故障诊断率。     

航空发动机小波神经网络PID控制

提出了一种基于小波神经网络在线辨识的航空发动机比例-积分-微分(PID)控制算法.网络采用三层前向网络结构,以小波函数作为隐含层的激励函数.采用离线训练的方式训练出网络参数,以网络输出和输入之间的偏导数代替发动机模型输出和输入变量之间的偏导数,用以在线修正PID控制器的参数.阶跃响应测试表明,用小波神经网络整定的PID控制系统动态调节时间小于2s,稳态误差为零,在全飞行包线内均稳定正常工作.