边界约束对直升机尾操纵拉杆安装频率影响分析

针对某型直升机在飞行过程中出现脚蹬高频振动问题,通过飞行振动数据分析,确定了故障原因为尾操纵拉杆动特性不佳导致尾操纵拉杆局部共振,从而引起脚蹬高频振动。为了满足装配要求,尾操纵拉杆与安装支座之间为间隙配合,导致尾操纵拉杆边界约束存在不确定性,因此有必要进行边界约束敏感性分析。本文采用弹簧刚度表征尾操纵拉杆边界约束,并基于Ritz法建立尾操纵拉杆理论模型,分析讨论了边界约束对尾斜拉杆安装频率的影响,同时根据计算分析结果提出了相应的解决方案。经地面动特性试验和飞行试验验证,该解决方案可以有效改善该型机脚蹬高频振动问题,同时对后续操纵拉杆设计和分析具有一定的参考意义。     

基于无限元方法的直升机外部噪声仿真分析

为了准确地模拟直升机飞行中的外部噪声,建立了耦合计算流体力学/计算气动声学(Computational fluid dynamics/Computational aeroacoustics,CFD/CAA)的直升机机外噪声预测方法.气动计算采用CFD方法模拟旋翼、尾桨气动力以及气动干扰;噪声计算采用声学无限元方法,考虑...     

低压断路器灭弧室温度检测

设计了基于光纤光栅传感系统的低压断路器灭弧室温度检测装置,实验测量出灭弧室温度数据,进行了数据的有限元分析,绘制出灭弧室内温度场分布图.     

一种基于提高试卷质量的实证分析

本文在对一定数量期末试卷分析汇总的数据进行分类、整理的基础上,以描述统计的基本方法为基础,分析了内容效度、覆盖率、难度、区分度、成绩分布情况等指标,探讨了试卷分析中反映出的一些教与学双方的问题及其成因,并积极寻求解决之道,提出了相应的提高试卷质量的几点设想与建议.     

基于运动形态学的掠地飞行器视频检测方法

 结合数学形态学、视频图像运动分析以及数学统计分析方法,提出了一种用于空中预警控制系统(AWACS)的小型掠地飞行器运动形态学视频检测方法。该方法首先应用形态学tophat滤波提取出视频图像中的可疑目标(SO),并求取SO的运动参数,利用真实目标和类目标干扰的不同运动特性,应用数学统计的方法对各运动参数进行分析以剔除部分类目标干扰,从而获得潜在目标(PT)的灰度分布和运动参数。在应用形态学tophat滤波器进行可疑目标提取中,一种新的金字塔型结构元的引入有效减少了虚警数量。外场试验表明,该检测方法能够有效抑制航拍掠地飞行器视频图像中的地物干扰,降低虚警目标的数量。     

飞行器多因素突发性灾难事故的预防及其算法

 首先指出多因素引起的突发性灾难事故现仍偶有发生,虽然其发生次数不多,但性质是严重的。阐明多因素失效灾难性事故的预防方法,提出有工程实际意义的截断事故链中关键链的概念与方法,提出与建立针对多因素失效的可靠性分析方法,并提出如何在飞机上建立相应的健康监控设施及其算法。     

不确定参数结构特征值问题的概率统计方法和区间分析方法的比较

 基于区间数学理论、灵敏度分析理论、Kronecker代数理论,应用Taylor级数展开、概率摄动技术,提出了具有不确定参数结构的特征值问题的区间分析方法。结合工程实例与传统的概率分析方法进行比较,给出了两种方法的数值解法及各自解法的Kronecker代数形式。数值算例的结果显示了区间分析方法在具有不确定参数结构特征值问题分析中的价值和有效性。     

一种基于参数辨识的微小型无人直升机建模方法

 针对具有高度非线性、复杂动力学特性的微小型无人直升机,提出了一种基于参数辨识的建模方法。该方法结合了机理建模和系统辨识的优点,通过严格的机理推导建立了微小型无人直升机横纵向通道通用的参数化模型,建模过程着重考虑了主旋翼、平衡杆和机身的耦合对飞行动态特性的影响。利用基于偏相干分析法的频域辨识获得某型无人直升机的关键参数,进而确定模型。模型预测数据和飞行试验数据的比较表明,所建模型很好地反映了该型无人直升机在悬停状态下的动态特性,可以在该状态下以此模型进行自主飞行控制器设计。     

基于传递函数方法的局部覆盖环状CLD圆柱壳动力学分析

 采用传递函数方法对局部覆盖环状约束层阻尼（CLD）圆柱壳进行了动力学分析。基于Donnell薄壳简化,由Hamilton原理导出了局部覆盖CLD圆柱壳的运动方程和边界条件,通过Laplace变换并引入状态向量后,建立了系统的状态空间方程,利用传递函数方法求解方程得到了系统的固有频率、〖JP2〗损耗因子和频响曲线。算例分析结果验证了该方法的有效性和精确性,且更适于处理黏弹性材料具有频变特性的问题。讨论了CLD覆盖率和黏弹层厚度对系统固有频率和损耗因子的影响,为局部覆盖CLD圆柱壳的优化设计奠定了基础。     

Flight Flutter Modal Parameters Identification with Atmospheric Turbulence Excitation Based on Wavelet Transformation

针对基于大气紊流激励的飞机颤振试验数据具有信噪比低以及测量数据以加速度响应形式给出等特点,将小波变换与随机减量法相结合对飞机颤振模态参数进行识别,首先利用随机减量法获得结构在非零初始加速度条件下的自由衰减响应,然后对该自由衰减响应进行Morlet连续小波变换,为使变换简单,本文采用了Parseval定理和留数定理,利用Morlet的带通滤波特性,通过搜索小波变换系数在不同的尺度区域内的极大值,再根据小波变换系数的极大值、相角与固有振动频率及阻尼系数间的关系,即可识别出各模态参数。并对利用小波变换识别颤振模态参数时,实现模态解耦应满足的条件进行了分析研究。通过仿真和飞机颤振试验数据分析,验证了该识别方法不仅简单、有效和可行,而且具有较强的抗噪性。