轴流压气机动态失速过程三维计算

基于三维非定常欧拉方程和三维激盘模型发展了一种用于研究轴流压气机动态失速过程的三维计算方法.利用该计算方法研究了某型高压压气机第一级的动态失速过程,并就转子总静压升特性的三种不同径向分布对失速过程的影响进行了分析.计算结果表明该方法能够反映出压气机的三维动态失速过程、失速团的三维空间结构,并能有效地表现出转子沿径向的特性变化对压气机气动稳定性的影响,而且还能够用于判断压气机的危险截面.      

纤维稳定缠绕研究

针对复杂型面纤维缠绕可能出现的纤维滑移现象,应用微分几何理论和力学分析方法,研究了纤维缠绕过程中滑移系数与摩擦系数的关系,得到了纤维稳定缠绕的判据;通过试验分析了影响单向预浸料摩擦系数的因素,为复杂型面纤维稳定缠绕奠定了基础.     

基于Bayes分类器的DoS／DDoS攻击防御技术

提出了一种基于贝叶斯分类算法的分布式拒绝服务攻击防御技术。利用贝叶斯分类算法来计算数据包的分值特征,按照分值表对数据包进行评分并映射成危险等级。然后对危险等级进行评估,根据不同危险等级对网络流量进行过滤。基于该防御技术,设计并实现了防御系统。通过实验分析,该系统在DoS／DDoS攻击发生时能有效区分正常流量与异常流量,从而实现对DoS／DDoS攻击进行实时防御。     

ADS-B监视下飞行间隔评估方法研究

广播式自动相关监视（ADS-B）技术推广使用的首要问题是间隔标准的确定,为此ADS-B下飞行间隔的评估就成为亟待解决的问题。采用与基准系统进行比较的方法,对ADS-B监视下的飞行间隔的安全评估方法进行了研究。建立了ADS-B监视下的危险接近概率模型,确定了ADS-B下飞行间隔的研究方法,对雷达监视和ADS-B监视下的危险接近概率进行比较分析,在不低于雷达监视的安全目标水平下确定出ADS-B监视下对应的最小间隔。研究结果表明：在不低于雷达监视的安全目标水平下,ADS-B监视下的飞行间隔标准更小,因此方法适用于国内ADS-B监视下的飞行间隔的评估。     

智能显示终端——避免管制员错误的希望

引言对空中飞行动态的监视、管制口令正确及时的发出、回听、确认一直是困扰管制运行单位的老大难问题。特别是沟通管制员——飞行员之间的"语音桥梁"更是整个空中交通管制工作中最薄弱最容易出问题的一环。在先进的机载安全设施     

第三期中法“航空安全管理”硕士研究生班开学

随着冬季的到来．雨雪天气的频繁出现增加了飞机起飞降落的危险系数。1月13日，由中国民航学院承担的“飞机集中除冰系统”在首都机场股份公司通过验收并投入使用。验收专家一致认为，该系统针对首都机场的实际需求．在中国首次对飞机集中除冰系统进行了深入研究．是对集中除冰模式的全新探讨，为后续的飞机除冰过程的集中管理以及除冰液的再生回用奠定了基础。     

相关进近模式的近距平行跑道尾流危险区域分析

相比于机场一起一降的运行模式,近距平行跑道的相关平行进近运行模式可以最大限度地提升跑道容量.根据尾流在大气中各个阶段的运动特性,得到了以时间为变量的尾流水平侧移距离数学模型.应用Matlab仿真软件得到了侧风及地面效应影响情况下的上海虹桥国际机场实行近距平行跑道相关平行进近的侧向尾流危险区域图,并分析得到了后机不受到前机尾流影响情况下两机需保持26.9 s的最大尾流时间间隔.利用尾流危险区域的特点,可缩短尾流时间间隔,从而大幅度提高机场容量.     

直升机尾桨涡环飞行试验研究

根据样机右侧飞的飞行试验,对尾桨涡环现象进行了计算分析;根据右侧飞试验结果,估算出样机悬停回转时尾桨处于涡环状态的偏航角速度范围;将试验结果与国内外的涡环状态判据进行了对比。结果表明,国外的涡环判据不适用于样机的尾桨涡环状态判定,国内的高-辛判据与试验结果一致。     

基于功能危险分析的涡轴发动机适航安全性评估

针对涡轴发动机安全性需求,确定了其适航安全性分析的方法及程序。运用整机级功能危险分析法(FHA)对涡轴发动机进行安全性分析,并针对其系统结构的复杂性等问题,提出了整机级FHA功能定义的层级解决方案;利用可靠性模型识别多重失效组合问题;针对功能失效状态影响分析主观性强、难于确定的特点,提出了Delphi法进行专家评估。结果表明:安全性验证程序能够为涡轴发动机安全性验证提供支持,FHA可以较快速识别涡轴发动机整机级危险失效状态,较为客观地确定功能危险影响等级,并有效减少工作量。     

基于自然激励技术的颤振边界预测

为了预测紊流激励条件下机翼的颤振边界,基于自然激励技术提取紊流响应的自由衰减信号,采用矩阵束方法识别模态参数,最后通过Z-W(Zimmerman-Weissenburger)方法计算稳定性判据,拟合判据变化曲线并外推颤振边界.对平板机翼模型进行了数值仿真分析,对单独机翼模型风洞颤振试验数据进行了计算.结果表明:采用自然激励技术与矩阵束方法能够较准确地识别紊流激励响应的模态参数,频率识别误差小于6％,阻尼比识别误差小于30％,结合Z-W方法能够在较低风速较早地预测颤振边界,有助于提高试验的安全性.