基于随机粒子追踪方法的环形燃烧室点火动态模拟

为了深入研究低排放燃烧室点火联焰规律,在全新的环形模型燃烧室中开展了点火模拟和试验研究。点火模拟采用随机粒子追踪方法,能够基于时均冷态流场的仿真结果快速模拟火焰传播过程。环形燃烧室包含16个中心分级旋流器,仅向预燃级通入丙烷,用于模拟航空发动机低排放燃烧室点火状态下的空气燃油分级。试验采用PIV技术测量3个头部区域流场,利用高速相机拍摄火焰CH*/C2*基团化学发光信号。对多个流量和当量比条件下的联焰过程、联焰时间和传焰速率进行了分析,试验和模拟的结果均表明：环形燃烧室内火焰双向传播,燃烧室内外环流速度差异导致了双向火焰传播速度差,传焰速率随燃烧室湍流速度和当量比的增加而增加。点火模型很好地捕捉了环形燃烧室点火动态,所得传焰速率也符合湍流火焰传播规律,表明该模型具有较强预测能力。     

波音787飞机前起落架隔离活门故障分析

以一起波音787飞机前起落架隔离活门的故障为例,分析了787飞机前起落架隔离活门控制系统和部件的原理以及失效模式,并完善了机队解决方案。     

高温铝合金电磁超声检测回波特性及因素分析

针对高温铝合金在线检测条件下,温度对铝合金电磁超声检测回波特性的影响规律尚不明确、高温检测时缺陷定量/定位补偿困难这一难题,以螺旋线圈电磁超声换能器（EMAT）为例,建立了高温铝合金EMAT检测过程的场路耦合有限元模型;研究了温度对EMAT激励/接收换能效率、EMAT激励/接收电路的功率分配特性、超声传播过程中的扩散/介质衰减特性、回波幅值和超声声速等因素的影响规律;研制了耐高温EMAT探头,对20~500℃高温铝合金试样进行了检测实验,并测定了高温铝合金的超声介质衰减系数和超声声速。在仿真和实验相结合的基础上,分析了高温检测时超声回波幅值变化特性及其影响因素。结果表明：对于铝合金这类非铁磁性金属材料,导致高温时超声回波幅值下降的主要原因是超声介质衰减系数随着温度的升高而增大,其次为高温时EMAT激励/接收电路的功率分配特性的改变。在激励EMAT在试样表面形成的洛伦兹力不变的条件下,其所激励的超声波回波幅值具有随着温度的增加而增加的特点,可以有效减缓超声回波幅值下降的趋势。     

高超声速滑翔目标自适应跟踪方法

针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题,提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化,从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程,鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式,基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子,用于放大Singer模型中的机动频率,进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真,并与交互式多模型等方法进行比较,结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小,能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。