低声爆静音锥设计方法研究

 声爆精确预测及低声爆设计方法已成为新一代军民用超声速飞机研制过程中必须解决的关键难题之一。基于计算流体力学(CFD)、波形参数法以及MARK-VII方法构建了高精度声爆预测方法,利用该方法对低声爆静音锥的设计展开研究。研究结果表明,静音锥的设计存在临界长度,静音锥长度小于临界长度时,静音锥产生的激波在传播过程中与机头弓形激波合并,静音锥无法起到降低声爆的作用;静音锥长度大于临界长度时,声爆水平也会略有上升。静音锥临界长度随飞行高度和飞行马赫数的变化而变化,可以根据实际飞行状态采用可伸缩设计,达到最佳的低声爆效果。多级静音锥利用多道弱激波取代机头强弓形激波,其声爆水平较单级静音锥也更低,同样,多级静音锥每一级的长度也要达到临界长度。不同静音锥头部形状产生的脱体激波形状不同,脱体距离也不同,导致阻力系数以及静音锥壁面温度有所不同,但静音锥头部形状对远场声爆信号的影响并不明显。采用静音锥的低声爆方案与原始方案比较,声爆水平得到大幅降低,阻力系数略有上升。     

基于合作目标的三维空间贝叶斯传感器配准算法

当存在合作目标时,基于合作目标的传感器配准算法往往优于基于多站测量的传感器配准算法.传统的基于合作目标的传感器配准算法将系统误差看作是一个确定未知量,对未知量的估计采用了非贝叶斯的参数估计算法,如极大似然法、最小二乘法等.当传感器量测噪声相对于传感器系统误差不可忽略时,上述算法估计效果较差.在此背景下,提出了基于合作目标的贝叶斯传感器配准算法,通过将传感器系统误差建模成未知的随机过程,并通过卡尔曼滤波消除量测噪声对系统误差估计带来的影响,实验结果表明,方法具有较好的实用性.     

压气机叶片气流流动发声机理的初步试验研究

以平面叶栅为试验研究对象,研究了叶片槽道气流旋涡与噪声声压级的关系。在此结果的基础上,以某发动机高压压气机零级静子叶片组成扇形试验件,在不同进口气流速度和攻角下,进行了叶片发声试验研究。得出了不同进口气流速度和攻角下,叶片出口气动噪声频谱及声压级的变化规律,认为分离区内强烈的气流脉动是其噪声产生的根源,且产生的较高能量的宽频噪声或宽频激振源会对构件产生声疲劳破坏,应引起足够重视并进行深入研究。     

表面热流可辨识性初步分析

表面热流的可辨识性分析可用于飞行器防热层内温度测量精度和测温点位置的确定,在工程上有较强的实用意义。从无量纲分析和仿真辨识出发,根据防热层材料热物性系数、测点位置、表面热流的频域特性等参数对表面热流辨识结果的影响规律,总结出了表面热流辨识问题的相似参数：基于表面热流频率参数的傅立叶数。此后,以这一傅立叶数为判据,针对不同测量误差值的情况初步建立起了表面热流可辨识性的准则和分析方法。     

基于传声器阵列的航空发动机噪声源识别研究

为了实现新一代发动机的噪声源识别技术,对于测试所得到的民用飞机发动机的整体噪声数据,通过部件噪声分解方法,将其分解到各个部件,并且认识当代民用飞机发动机噪声源的基本特征.开发出利用发动机整机噪声数据的噪声源识别系统,采用反卷积法将波束成型法的结果作为中间声源,从中获取所需要的声源信息,使得最终的结果更加准确.通过获取的发动机整机噪声数据,验证传声器阵列技术的可行性,并且证明了系统的可行性和有效性.     

机翼尾迹脱落涡噪声的理论研究

Ｍｉｃｈｅｌ等人１９９８年应用平面传声器阵列对飞机过顶噪声进行的测量研究首次发现，机翼尾迹脱落涡噪声是某些类型飞机重要的噪声源。为发展一种预测这种噪声源的理论预测模型，应用ｖｏｎ Ｋａｒｍａｎ涡街模型模拟二维机翼下游尾迹脱落涡，尾迹涡的强度和脱落频率应用这个模型进行计算。基于Ｈｏｗｅ后缘噪声理论，并结合尾迹模型，本文发展了一种预测脱落涡噪声声压级和指向特征的气动声学模型。对６架现代商用飞机的机翼尾迹脱落涡噪声的计算表明，本文理论模型预测的涡脱落频率、声压级以及噪声的指向性等与实验测量结果有较好的一致性。     

基于小波变换的图像低通去噪

提出了一种利用小波变换的多分辨率特性对图像进行低通去噪的方法,系统的阐述了其基本原理和核心算法,并对加噪后的图像实现了低通去噪处理。     

一种提高测量CCD成像系统MTF精度的数据处理方法

根据刃边图像的特点,采用中值滤波法、多剖线平均法以及局部滤波法对图像中的噪声进行前期处理,去噪效果好,使图像的有用信息损失小,提高了测量CCD成像系统调制传递函数的精度。实验表明,本文的数据处理方法能有效的提高测量CCD成像系统的传递函数的精度。     

航空交流电机的电磁噪声分析

研究了航空电机定子径向振动模数，分析了电磁力波产生的原因，给出了径向电磁力波引起的振动及噪声的阶次，其值可由谐波磁场谱表求出。结合实例，分析了航空电机定转子激振力波阶次及电磁噪声的频率范围。     

随机声载荷时域信号仿真模型研究

利用航空发动机环行燃烧室噪声测试数据，采用时间序列自回归分析方法得到了燃烧室噪声及动压仿真模型ARMA（17，16），并用其对噪声时间历程数据进行了最佳预测。