基于飞行包线划分的航空发动机T-S模糊模型辨识

针对航空发动机在建立Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型时运算耗时长和过分依赖学习数据的问题,提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机T-S建模方法.通过飞行包线划分和标称点求取确定T-S模型的前件结构;计算各标称点的状态空间模型,将其作为T-S模型的后件;最后通过对航空发动机发参数据的机器学习完成对模型前件参数的辨识.仿真对比结果表明:该方法缩短了航空发动机T-S模糊模型的建模时间,并使得高压转子和低压转子转速的绝对误差分别小于0.25%,0.10%,保持了辨识精度.      

基于T-S模糊模型的航空发动机非线性分布式控制系统故障诊断

针对航空发动机非线性分布式控制系统的故障诊断问题,首先提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机非线性Takagi-Sugeno(T-S)建模方法,建立了具有网络诱导时延的航空发动机非线性分布式控制系统模型,然后将该系统视为离散切换系统,为其建立了具有时延补偿功能的故障观测器,给出了使得观测器误差系统渐近稳定的充分条件.故障检测仿真时间为20s,当第12s时,设定系统发生幅值为0.0025的阶跃型突变故障,仿真结果表明:12s之前,故障观测器保持渐近稳定,当第12s时,残差迅速增大并超过所设定阈值,从而检测到故障的发生.      

基于虚拟仪器的弹载模块测试设备设计与实现

随着计算机和测试仪器技术的发展,自动测试设备行业也得到了迅速发展。应用PXI总线结构的虚拟仪器技术,采用图形化高级语言LabVIEW开发,并配备高性能的计算机,设计与实现了一套通用弹载模块自动测试系统。实践证明,系统在测试过程中不仅节省了大量时间,更重要的是,得到的测试结果更加准确、可靠。     

参数曲面线投影的求交计算及其在复杂曲面产品点位测量中的应用

本文提出了一种新的参数曲面线投影求交计算方法。该方法基于参数域摄动原理，将求交问题转化为一系列筒单的参数摄动、映射、判断、比较等运算，能有效地解决参数曲面的线投影求交计算，并已在复杂曲面测量造型和数控加工质量分析中取得了良好的应用效果。     

通过进排气总压比EPR测推力的基本原理

 涡轮发动机一直是通过转速来操纵的。可是同一转速而进气总温变时状态也变,低总温时增压比、推力就高,高总温时则相反。凶此按与推力较直接联系的参数来操纵就有可取之处。普惠公司JT3D-9D系列发动机已用进排气总压比、简称发动机总压比EPR=p5~*/p1~*作推力主操纵参数,而以转速操纵作备用。     

相贯线展开计算的程序设计

1.问题的提出 在钣金零件中,经常会遇到圆柱面与圆柱面、圆柱面与圆锥面的相贯线的展开问题。许多人凭着经验画出大致相似的曲线来代替所要求的相贯线的展开线,造成较大的误差,且接头外形不美观。用作图法展开相贯线的计算很繁琐,遇到复杂曲面时,要用到定积分,计算量很大。但如果用计算机来完成这些工作则非常方便。 2.数学模型 (1)两圆柱面相交 圆柱面Ⅰ和圆柱面Ⅱ半径分别为a和b,两轴心线距离为l,夹角为α,空间坐标系如图1所示。     

低周疲劳/蠕变交互作用下构件的寿命预测

通过寿命预测与试验研究,对材料性能到构件的特异性、循环蠕变的分析和平均应力的影响,提出了处理的办法。对交互作用规律进行了深入的分析,提出了预测寿命的途径。      

给定下游边界的超声速流场逆向求解方法

为了实现超声速流场出口参数的可控设计,借鉴特征线方法在古尔赛特与柯西问题两类边值条件中的应用,提出了一种根据下游边界条件求解其依赖域的逆柯西问题求解方法,并在此基础上发展了一种均匀来流条件下的超声速流场逆向求解方法。对轴对称内收缩流场、二维平面流场、轴对称外锥流场三个典型算例校核表明,逆向求解方法得到的计算结果与正向特征线方法一致,由此验证了该逆向求解方法的可行性,并有效拓展了超声速流场的设计思路。     

基于壁面压力分布的单边膨胀喷管反设计及试验验证

针对目前单边膨胀喷管(Single expansion ramp nozzle:SERN)设计方法的缺陷,提出了通过指定壁面压力分布规律来反设计喷管型线的方法,获得了膨胀面型线反设计程序。根据给定的最优壁面压力分布反设计了喷管型线,将该喷管与最大推力喷管进行了性能对比研究,并对该喷管进行缩比冷流试验,试验和数值模拟结果吻合很好。结果表明:在设计点,相比于最大推力喷管,该喷管的轴向推力系数比最大推力喷管只降低0.07%,而升力和俯仰力矩分别提升了23.08%和2.82%,验证了设计思想的正确性,为SERN的设计提供了一种高效而新的设计方法。     

Fuzzy adaptive tracking control within the full envelope for an unmanned aerial vehicle

Motivated by the autopilot of an unmanned aerial vehicle（UAV） with a wide flight envelope span experiencing large parametric variations in the presence of uncertainties, a fuzzy adaptive tracking controller（FATC） is proposed. The controller consists of a fuzzy baseline controller and an adaptive increment, and the main highlight is that the fuzzy baseline controller and adaptation laws are both based on the fuzzy multiple Lyapunov function approach, which helps to reduce the conservatism for the large envelope and guarantees satisfactory tracking performances with strong robustness simultaneously within the whole envelope. The constraint condition of the fuzzy baseline controller is provided in the form of linear matrix inequality（LMI）, and it specifies the satisfactory tracking performances in the absence of uncertainties. The adaptive increment ensures the uniformly ultimately bounded（UUB） predication errors to recover satisfactory responses in the presence of uncertainties. Simulation results show that the proposed controller helps to achieve high-accuracy tracking of airspeed and altitude desirable commands with strong robustness to uncertainties throughout the entire flight envelope.