使用特征参数准则预测航空发动机燃烧室贫油熄火极限

阐述了特征参数准则的核心原理和预测流程,使用计算流体力学软件FLUENT数值模拟分析了某型航空发动机环形燃烧室的贫油熄火过程,提出了判断熄火的征兆——"M"型火焰及其产生原因.运用特征参数准则研究了不同进口气流速度、气流温度等关键参数对航空发动机燃烧室贫油熄火极限的作用规律.结果表明:贫油熄火油气比随进口气流速度的增加逐渐下降;当进口气流温度小于395K时,贫油熄火油气比随进口气流温度的增加逐渐降低;当进口气流温度超过395K后,贫油熄火极限基本不随进口气流温度的变化而改变.     

基于结构和数据特征的V2500扇形板烧穿孔识别法

通过对V2500燃烧室扇形板结构以及烧伤、烧穿孔等损伤形式的分析,提出扇形板烧穿孔的结构特征识别途径和数据特征识别途径。利用该识别途径的排他性,提出基于结构和数据特征的V2500扇形板烧穿孔识别的评价方法,给出判断逻辑。     

航拍视频帧间快速配准算法

 为应对相机运动的影响,提出了一种快速有效的无人机(UAV)视频相邻帧图像配准算法。通过空间分布约束和角点量限制来筛选有效的FAST特征点,引入自适应阈值提高特征点检测的环境适应性,采用训练得到的不相关采样点集对特征点进行二值描述,以获得准确快速的特征描述,并通过最近邻算法根据汉明距离获得特征匹配对,最后运用RANSAC方法得到帧间仿射变换模型参数,消除相机运动带来的影响,为后续运动目标检测与跟踪提供保障。实验结果表明该算法快速、稳定,具有较高的环境适应性,能够满足无人机系统视频图像配准的要求。     

基于机匣应变信号的航空发动机转静碰摩部位识别

 为有效识别航空发动机转静碰摩部位,提出基于机匣应变信号的航空发动机转静碰摩部位识别技术。以应变片为敏感元件,采用沿机匣轴向、周向粘贴应变片两种实验方案,利用航空发动机转子试验器模拟大量不同碰摩部位的样本,采集航空发动机转子试验器机匣上的应变信号,提取应变的均值特征,利用支持向量机,识别不同碰摩位置。结果表明:沿机匣周向的应变均值特征可有效识别转静碰摩部位,且鲁棒性较好,且仅需在机匣的4个位置粘贴应变片即可对4个不同碰摩部位达到100%的识别率。沿机匣轴向的应变均值特征也可识别不同的碰摩部位,但识别效果不如沿机匣周向效果理想。     

一种对飞行参数选取的自适应方法

飞参数据的典型选取问题是单机寿命监控以及飞行品质分析中压缩数据的储存空间关键。针对飞参数据的特征,提出了一种基于ELM极限学习机的飞参数据选取的模型。利用极限学习机ELM神经网络、文化基因算法MAS优化的方式,克服了算法中存在早熟收敛和局部极小的问题。实现了对飞机不同部位载荷自适应选取不同飞行参数的效果,有效获得评估出飞参数据的重要度。验证结果表明,优化后的ELM-M模型比传统选取飞参模型的精度得到了极大提高,泛化能力增强,说明了方法的可行性、有效性。     

基于数据融合的ADS-B/ACARS空域监视系统设计

研究了广播式自动相关监视(ADS-B)与飞机通信寻址报告系统(ACARS)两种数据链路的优缺点;提出了以ADS-B监视为主,将两种数据链路数据融合的思想.研究数据融合算法,构建数据融合模型,并编程实现了ADS-B/ACARS组合空域监视软件.现场运行证明,系统增大了多源监视范围、丰富了监视信息、提高了监视精度.     

基于模糊指数融合和正交基分解的发动机性能监控

针对发动机性能监控过程中出现的单参数监控信息量不足和多参数容易矛盾的情况,提出一种发动机性能监控模糊指数融合方法。该方法基于滑动窗口参数均值和熵,采取有效的信息融合技术,建立表征发动机性能的模糊融合指数。利用神经网络方法,依据已确定的模糊融合规则推导出剩余决策规则。实例表明,模糊融合指数能很好地跟踪发动机性能缓慢衰退和突变两种情况。用正交基分解的方法对模糊指数进行重构预测,与线性拟合和二次拟合相结合的方法相比,其预测精度更高,能准确预测发动机的性能变化。     

一种基于小波的发动机数据融合算法

航空发动机测试中,内部气流工况十分复杂,使用多传感器对同一截面进行测试表征一个面的气流状态,其结果往往有个别点不符合规律。为此,提出一种基于小波分析的解决方案。首先对发动机多传感器测试数据进行小波分频。然后从相似性、能量衰减等多个角度进行分析,指出高频和低频的不同特征,并提出对高频与低频部分使用不同方法进行融合的思路。最后总结出一种适用于航空发动机高空模拟试验数据使用的基于小波的数据融合算法。     

气动磁镜聚变推进器的火星探测任务分析

将气动磁镜聚变概念拓展到空间推进器应用,分析了不同等离子体密度和氢推进剂质量流率下聚变推进器的比冲和推力变化范围,理论计算表明其比冲可达10 000 s以上,推力最高可达几十牛。在此基础上,进一步采用气动磁镜聚变推进器对地火转移任务进行了数值仿真。假设推进器初始质量为100 t,仿真结果表明:当飞行时间在282.42~639.76 d变化时,剩余质量从88.59 t提升至98.24 t。相关分析表明基于气动磁镜的聚变空间推进器通过调节比冲和推力组合方式,可以很好地满足未来火星载人和货运任务对飞行时间和有效载荷份额的不同需求,是未来高性能空间推进器发展的一种候选方案。      

基于时空特征融合的舰船航迹预测方法

针对海上舰船日益增多、海情日益复杂的严峻形势,改进舰船航迹预测方法,实现对海域态势的有效管控成为亟待解决的问题。结合舰船航迹获取简单、数量较大的显著优势,提出利用舰船航迹数据驱动的基于时空特征融合的舰船航迹预测方法。首先,联合卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)构造时空特征融合网络,充分提取舰船航迹的时空特征;然后,利用海量 AIS(Automatic Identification System)数据进行网络训练;最后,利用网络输出的航速和航向对舰船航迹进行预测。仿真结果表明,提出的网络具有准确的舰船航迹预测能力,能够适应舰船机动运动场景。与传统预测方法相比,该方法能够使预测 MSE减少 0.2~1.4,预测性能大大提高。