加速度计参数变化建模方法

通过归纳工程上常用数据建模方法及其应用特点,且结合贮存条件下加速度计零偏和标度因数试验测量数据变化规律,综合给出了建立零偏时间序列模型和标度因数回归模型的详细步骤,并据此建立了贮存条件下加速度计零偏和标度因数的变化模型,所建模型预测的数据与真实数据相比误差很小,充分验证了模型的有效性.所建模型真实地反映了零偏随机性变化规律和标度因数趋势性变化规律的特点,可以为加速度计零偏和标度因数随时间变化的补偿模型提供参考,为加速度计参数长期变化稳定性水平评价提供手段.     

基于全信息的正态分布型数据的线性回归分析

针对正态的分布型符号数据,提出一种新的线性回归分析方法.以体现正态的分布型数据的全部原始信息为出发点,给出正态的分布型变量的一阶矩、二阶原点矩、二阶混合原点矩的定义和计算原则.在此基础上,定义针对正态的分布型数据的线性回归模型以及残差信息的平方和,推导最小二乘回归系数.仿真实验证明了该方法所得回归模型在解释能力和预测能力上的有效性以及相对于"中心法"的优越性.给出的正态分布型变量数字特征的定义和计算原则为将其他经典的多元统计方法推广到分布型数据奠定了基础.     

复合材料有效烧蚀焓计算模型实验研究

通过对CF/S-157PF复合材料进行氧-乙炔烧蚀试验研究,得到了烧蚀试验中的重要表征参数即有效烧蚀焓,并利用多元线性回归方法,拟合得到了该参数与热流密度和烧蚀时间的数学模型,即H_eff=0.016 3·q^{0.871 5}·t^{0.191 3}。经检验,该回归模型适用性较好,预测准确度较高,为复合材料该项性能的评估建立了快速、有效、可靠的试验方法。     

基于GRNN网络和遗传算法的旋翼动平衡调整

针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以旋翼转轴3个方向的加速度测量值和机身3个方向加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号之间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用改进的遗传算法对桨叶调整参数进行寻优,获得直升机振动最小时的桨叶的调整量.飞行实验表明,通过1到2次飞行调整,可使3个方向机身振动(旋翼的一阶振动)为最小,完成旋翼的动平衡调整.      

基于现代实验设计技术的巡航导弹概念设计

采用跳跃弹道空地巡航导弹为算例,研究了新型实验设计技术,即拉丁化近正交海默斯利序列取样法,在多学科设计优化中的应用.应用该实验设计方法进行了实验设计,并对取样结果与传统拉丁方取样进行了对比;基于支持向量机构建了学科近似模型,通过对验证数据的回归分析,检验了支持向量机响应的可靠性.应用该近似模型对算例进行多学科设计优化,并通过与精确模型的对比,检验了该近似模型的准确性.拉丁化近正交海默斯利序列取样法是一种高效的现代实验设计方法,在相似的实验条件下比传统拉丁方设计具有更好的正交性和均匀性,在复杂系统多学科优化设计中具有很大的应用价值.      

直线电机位置伺服系统的增强复合非线性控制

针对高性能机电系统中常用的直线伺服电机,设计了一个能实现快速与准确的定点运动的位置控制器。控制器采用线性控制律与平滑非线性控制律相结合的方案,并利用一个降阶线性状态观测器对电机运动速度(未量测)加以估计。为了消除未知扰动带来的稳态误差,控制律中嵌入了积分控制作用。整个控制律采用全参数化设计,可实现动态增益控制,方便了在线参数整定与性能优化。控制方案应用于一个实际的永磁直线电机位置伺服系统,基于TMS320F28335 DSC进行了试验测试,结果表明系统能对各目标位置进行准确的跟踪,且具有理想的瞬态性能。     

飞行器集群协同制导控制方法及应用研究

分析了目前多飞行器协同作战的发展现状与趋势,指出了多飞行器以编队形式进行协调与配合,可以有效提高突防概率与作战效能。针对飞行器集群协同制导控制技术,分析梳理了相关的技术难点。然后,分别对协同任务规划与动态目标分配方法和多飞行器编队协同控制方法、多约束条件下的分布式协同制导方法的国内外研究现状进行了介绍。最后对飞行器集群协同制导控制技术进行了总结,并对未来的发展方向进行了展望。     

应用于控制力矩陀螺电源模块的线性-非线性协同控制器设计

对控制力矩陀螺电源的控制器进行研究,基于对线性控制器及非线性控制器的分析,设计了线性-非线性协同控制器并搭建硬件模型,在电源系统动态调整阶段采用非线性控制器,在稳态阶段采用线性控制器。该方案较单一线性控制器提升了电源系统的动态性能,并保证了系统的稳定性及可靠性。对该鲁棒控制器进行了仿真分析并搭建实物,通过实验验证了相较线性控制器,使用协同控制器的电源模块在控制状态切换时,下冲量与调节时间分别减少了45%及58%,证明了该协同控制器能够有效提升CMG电源系统的动态性能。     

涡轮叶片的多学科设计优化系统

建立了一个全三维涡轮叶片的一体化多学科设计优化系统, 并对某叶片进行涉及五学科的设计优化分析.在此优化系统中, 采用5次多项式方法进行三维涡轮叶片的参数化建模, 单元线性插值法完成学科间载荷信息的传递, 多岛遗传算法及二次序列规划法联合进行整个优化问题的寻优.实例分析结果表明, 一体化优化使涡轮叶片性能得到明显提高, 所建系统稳定、高效, 具有应用于工程实践的可行性及可靠性.      

The role of AVDR in linear cascade testing

Linear cascade testing plays an important role in the research and development of turbomachinery and is widely used over the world.The ideal cascade model of a turbomachinery blade row is two-dimensional.In actual linear cascade testing, the flow through the test section converges due to the development of the boundary layer and secondary flow along the sidewall surfaces of the test section.Axial velocity density ratio(AVDR) is adopted to account for the deviation of the tested cascade flow from the ideal 2D model.Among numerous published cascade works, the influence of AVDR on cascade performance is seen to be complicated with many affecting factors, such as those related to cascade/blade geometry and flow conditions.Also, controlling AVDR is limited by the facility capability.Furthermore, real blade-to-blade flow in turbomachines is usually associated with AVDR greater than unity due to limited span of blades between the hub and shroud such that cascade testing without reducing AVDR could be favored sometimes.All these facets add complexity and diversification to the matter.The current paper reviews previous studies and results on AVDR.Consolidated understanding on the role of AVDR and recommendations on how to deal with it in linear cascade testing are provided.