楔顶双孔探针测量跨声多级压气机转子出口三维动态流场的方法

发展了1种楔顶圆柱双孔高频压力探针测量三维动态流场的方法,并应用于某跨声速多级轴流压气机转子出口流场测量.该探针测量方法基于4孔针测量原理,通过旋转探针在3个角度测量的方法实现,并采用最小二乘拟合方法对探针气动校准数据进行处理,对拟合误差进行优化,得到最佳拟合阶次,进而获得精度较高的求解流场参数的近似函数.相比国内外同类探针,该楔顶圆柱双孔高频压力探针尺寸小、频响快、测量范围宽、测量精度高.借助高速锁相数据采集技术,利用该探针测量了某跨声速多级压气机转子出口三维动态流场,测量结果反映了该转子流动特征,提供了转子出口气流偏转角、俯仰角、总压、马赫数分布,并为优化压气机级间匹配指明了方向,为压气机流场诊断提供了一套行之有效的测量手段,验证了该高频压力探针测量技术的工程应用价值.      

随机行距法抑制磁流变抛光中高频误差

本文提出了随机行距法抑制中高频误差的方法,理论分析了磁流变抛光固定行距法中高频误差的产生机理,通过仿真验证了随机行距法抑制磁流变抛光中高频误差的有效性,最后通过实验验证了该法的正确性。     

基于区实序列变换的航迹关联算法

针对时变系统条件下的航迹关联问题,提出一种基于区实序列变换的关联算法。首先,利用线性最优化的方法,将上报航迹的不确定性描述为区间灰色序列;再在区实序列变换的基础上,利用实数序列间的灰关联度加权融合描述不同雷达上报航迹的关联相似度,通过判决给出关联结论。仿真结果显示了算法的有效性以及良好的抗差性能。     

三向测量技术在深空探测中的应用研究

较详细地介绍了三向测量技术（包括三向测距和三向测速）,阐述使用三向测量的工程背景和重要意义,给出利用三向测量数据进行实时定位的数学推导,并分别对三向测距和三向测速原始数据的误差进行了分析;最后给出在＂嫦娥一号＂试验轨道段采用三向测量技术得到的残差分析结果。结果表明,在未进行站间时间同步的情况下,＂嫦娥一号＂卫星100km×100km环月轨道段三向测距误差约200m,三向测速误差约2cm/s,利用三向测量数据可以单独进行轨道确定,验证了我国后续深空探测中应用三向测量技术的可行性。     

多测速系统中系统误差实时估计与校准算法

在实际目标跟踪系统中,测量设备都存在系统误差,会导致跟踪滤波精度显著下降。针对多测速系统,对其测速系统误差进行了简化数学建模;然后将其增广为状态变量,应用扩维无迹卡尔曼滤波对目标运动状态和系统误差进行联合估计,以实时校准系统误差、提高状态估计精度。在存在主副站2类系统误差的条件下,设定恒定和线性时变2类系统误差场景,对算法进行仿真分析。仿真结果表明,算法在2类系统误差情形下都能有效校准系统误差,位置、速度滤波精度可提高80%以上;尤其是当系统误差恒定时,算法可完全消除系统误差的影响。     

自适应无迹增量滤波方法

提出自适应无迹增量滤波(AUIF)的概念和定义,建立自适应无迹增量滤波模型及其分析方法,给出递推算法.传统的滤波方法极少关注量测方程的系统误差.在许多实际情况(如深空探测),量测方程由于受环境因素及测量设备不稳定等影响往往无法进行验证或校准而存在未知的系统误差,并且模型参数和噪声统计量也具有不确定性.这种不确定性会使递推过程产生较大误差,甚至导致发散,从而降低滤波精度.提出的AUIF能够成功消除这种未知的系统误差,也能够实时估计变化的噪声统计量,提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

回转对称光学曲面磨削误差建模及补偿工艺研究

根据回转对称曲面的特点,利用轨迹包络的原理建立了一种光学曲面磨削的数学模型;分析砂轮半径误差和砂轮定位误差对回转对称光学曲面面形精度的影响;针对回转对称曲面建立了误差模型,将砂轮半径误差和砂轮定位误差进行分离和辨识;利用误差补偿机制补偿磨削过程中砂轮半径误差和砂轮定位误差,提高了回转对称曲面精度;在自主研发的磨床上通过实验验证了这种误差补偿机制的有效性。     

航空发动机进口空气流量测量方案分析

发动机试验时,通常采用在进气道出口和发动机进口之间加装测量耙的方式,来测量截面的总静压参数,进而获得发动机进口空气流量。考虑到附面层影响,采用新型附面层压力组合测量耙进行测量。同时,对获取截面流场压力的不同测量方案进行了分析,并结合试验数据,分析了不同测量方案产生的误差。结果表明:采用压力组合测量耙能较为准确地获得发动机进口空气流量,并且采用压差传感器获取截面流场压力,能显著减小发动机进口空气流量和附面层的测量误差。     

面向设计的维修差错分析方法

针对航空维修差锚问题．以SHEL模型理论和人为因素分析与分类系统（HFACS）模型为基础,建立面向设计的维修差错分析方法。该方法从设计角度对维修事故／事故征候进行追溯性分析,找出导致事故／事故征候的设计诱因．为改进设计提供建议。并通过实例分析验证了该方法的有效性。     

基于RVM回归误差补偿的航空发动机分布式控制系统多步预测控制

针对具有随机有界双侧时延的航空发动机分布式控制系统,提出了一种基于多步预测和关联向量机(RVM)回归误差补偿的控制方案.首先建立航空发动机分布式控制系统(DCS)的神经网络非线性自回归滑动平均(NARMA)模型,利用当前的系统输出和控制量对N步之后的系统输出进行预测;其次用改进的RVM回归多步预测算法估计NARMA模型的的预测误差,并对预测结果进行误差补偿;最后利用补偿之后的预测值和设定值对控制参数进行滚动优化,设计系统的神经网络逆控制器实现系统的自适应控制.仿真结果证明该控制策略能够避免随机有界双侧时延对控制系统的影响,实现对设定值的稳定跟踪,且控制器具有较好的实时性和鲁棒性.低压转子转速阶跃响应的稳态绝对误差小于0.04%,响应时间小于0.3s.