民机研制的综合标准化

本文结合新一代民机的研制,探讨型号综合标准化的工作方法,强调应树立标准研究、制订、实施和监督一体化的思想来开展这一工作。     

进行非线性系统部件故障诊断的一种方法

为了辨识诊断非线性系统的部件故障,提出了Volterra核拟合线辨识模型。将各阶的Volterra核按照一定算法拟合为各阶曲线,基于多个阶跃响应对拟合线进行辨识并进行各阶分离,然后根据故障对各阶拟合线的影响特征进行故障辨识。将它仿真应用于一种液压放大器的故障诊断,结果较准确,计算量较少。适用于对非线性系统的部件偏差及故障的诊断。     

冲压发动机进气道和掺混段节流特性数值研究

为了研究冲压发动机进气道和掺混段节流特性及其内部的复杂流动,以同试验进行对比,采用二阶迎风隐式TVD格式,内外流分区求解可压缩N S方程,数值模拟弹体,进气道和掺混段一体化通气模型复杂流场。进气道为"X"型布局二元双楔平面压缩混压式进气道,掺混段为圆形截面。计算了掺混段出口反压比pt pt∞=3 5～5 5,总压恢复系数σ,流量系数φ及流场情况。同风洞试验结果比较表明:计算结果较为合理。通过对计算结果的分析,定性讨论了该冲压发动机的节流特性和掺混段内部复杂流动状况。     

基于支持向量机的航空发动机辨识模型

针对航空发动机具有强非线性、时变性的特点以及采用常规神经网络辨识时存在的局部较小,过学习等问题,提出了一种基于支持向量机的通用发动机模型辨识方法。该方法基于现代统计学习理论,采用结构风险最小化准则,保证了网络具有很强的推广特性,通过求解凸二次规划确保网络结构全局最优化自动生成。本文采用实测到的发动机飞行记录数据作为训练样本,利用回归型支持向量机建立了发动机的辨识模型,研究结果表明该方法的辨识精度较高,鲁棒性、容错性较好,具有较大的实用价值。      

一种新的非线性K-ε两方程湍流模型

本文基于理论分析和对标准Ｋ－ε两方程湍流模型数值模拟结果的分析,在标准Ｋ－ε两方程模型的雷诺应力表达式中加入６高阶非线性项;并在模型的涡粘性系数μ１中考虑流动各向异性的影响,将涡粘性系数中参数Ｃμ取为表征流动各向异性的参数Ａ的一个线性函数,从而得到了一个新的非线性Ｋ－ε两方程湍流模型。     

基于RBF神经网络的航空发动机起动模型辨识与仿真

为解决基于气动热力学方程建立发动机起动模型时存在的困难,本文以某型发动机起动调整试验的试车数据为样本,使用径向基函数(RBF)神经网络对在某一大气条件下的发动机起动模型进行了辨识;并使用另外一组试车数据,通过辨识模型对起动过程进行了仿真。结果表明,用RBF神经网络辨识发动机起动模型,具有方法简单、学习速度快、辨识精度较高等优点。     

飞机隐身气动一体化设计软件简介

本文介绍了飞机隐身与气动外形一体化设计研究的初步成果，编制了一个供飞机初步设计用的兼顾气动力与雷达散射截面的程序软件，可求出复杂外形飞机的气动力特性与雷达散射截面，并可将飞机外形和计算结果可视化，在给定的约束条件与气动力要求下，该软件可找出ＲＣＳ最低的外形。     

发动机故障诊断主因子模型故障相关性准则的研究

】主因子模型是发动机状态诊断（基于故障方程的故障诊断）理论的一个新进展。故障相关性准则的正确选取是主因子模型的核心问题。本文给出三种建立故障相关性准则的途径，即利用线性回归分析、时序分析和系统辨识理论中的定阶准则建立故障相关性准则，以及利用数理统计中的线性模型线性假设显著性检验理论和区间预测理论建立故障相关性准则。文中对所得到的１１个准则进行了比较。研究结果表明，利用线性模型线性假设显著性检验理论建立的两个准则（变量显著性准则ＶＳＣ和子集显著性准则ＳＳＣ）要比近代回归分析、系统辨识或时序分析中通常采用的选择最优变量子集的定阶准则具有更强的故障辨识能力和鉴别线性模型多重共线性的能力。     

非线性滤波方法及其在飞行状态及参数估计中的应用

基于非线性系统高阶近似的思想,提出一种比推广卡尔曼滤波（ＥＫＦ）更接近非线性系统本质的近似滤波方法,并应用于飞行状态的参数估计（或称为飞行轨迹重构）问题。仿真和实际飞行数据计算结果表明：提出的非线性近似滤波方法比ＥＫＦ有更高的估计精度和更好的鲁棒性,对飞机机动形状、数据长度要求不高,滤波收敛速度快。利用飞行状态估计数学模型的具体特点,使计算量和存储量大幅度减少。该方法应用于非线性较强的飞行状态及参数估计问题。可得到比ＥＫＦ更好的结果。     

飞机颤振模态参数的频域子空间辨识

 研究了基于非参数噪声模型的频域子空间系统辨识法,并采用频域子空间辨识算法实现了基于多通道数据的颤振模态参数辨识,改变了传统的单通道颤振试验数据分析模式,试验结果表明子空间算法能有效提取多通道数据中包含的主要危险模态信息,且计算量小,适用于模态参数的在线分析。