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吸气式高超声速飞行器机体推进一体化技术研究进展 总被引:14,自引:3,他引:14
吸气式高超声速一体化飞行器最显著的特点是子系统之间的耦合较其他类型飞行器更加强烈,这使得其设计具有挑战性。所有的子系统之间部件相互干涉,包括:气动、推进、控制、结构、装载和热防护等,特别是机体与超燃冲压发动机之间的耦合最为突出。飞行器的前体和后体下壁面既是主要的气动型面,又是超燃冲压发动机进气道外压缩型面和尾喷管的膨胀型面,在产生推力的同时也产生升力和俯仰力矩。机体与发动机的强耦合作用对飞行器的推力、升力、阻力、俯仰力矩、气动加热、机身冷却、稳定性和控制特性有直接的影响。本文介绍了国内外机体推进一体化技术的研究进展,重点介绍了中国空气动力研究与发展中心(CARDC)的相关研究工作,包括:密切曲锥曲面乘波进气道和基于双激波轴对称基准流场内转式进气道设计方法、独创的大尺度脉冲式燃烧加热风洞一体化飞行器带动力试验技术和高超声速内外流耦合数值模拟技术等。对高速飞行中激波边界层相互干扰、流动分离机理、可压缩湍流转捩及其控制、超燃冲压发动机燃烧流动机理等相关基础问题也进行了研究,强调了对高效高精度计算方法的迫切需求。 相似文献
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中继卫星在跟踪自主机动用户目标时,由于机动轨道未知,需要利用中继卫星下传的星载GNSS(Global Navigations Satellite System,全球导航卫星系统)数据进行实时轨道确定与预报,为中继卫星跟踪提供实时的引导信息,以方便中继卫星快速捕获目标和连续稳定跟踪。针对该类用户目标的任务需求,讨论了基于星载GNSS数据自主机动条件下的实时定轨方法,建立了连续推力机动力学模型。以某一型号卫星的实测数据进行分析验证,并对轨道机动进行辨识,计算的机动加速度和机动时间与试验单位提供的结果一致。针对卫星不同机动情况,5min的观测数据定轨预报10min的弧段,最大位置误差小于8km,可以为中继卫星快速捕获提供高精度的引导信息。 相似文献
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大型飞机地面运动特性是飞机性能的重要组成部分,主要涉及到飞机的地面滑跑、转弯以及刹车等过程。地面运动特性的分析涉及到动力学、液压、控制等多领域,是典型的多学科耦合的复杂问题。以某大型民用飞机为研究对象,从主制造商的系统集成性能分析需求出发,通过多学科解耦和模型物理度划分两个角度进行地面特性模型架构的分解与定义,并以飞机刹车系统性能分析为例,验证了本架构的有效性。本文提出的模型架构灵活,既适用于飞机集成商的飞机级性能分析,又适用于特定系统级的性能分析。 相似文献
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近年来,针对弱信号的高灵敏度接收机已逐渐成为国内外的研究热点。加长相干积分时间可以提高信噪比,从而跟踪到更弱的信号。但是,北斗导航接收机跟踪环路并不可以无限加长相干积分时间,相干积分时间的长短和功效还受到卫星导航电文比特跳变的限制。为了消除导航电文比特跳变对相干积分的影响,提出了一种改进的基于最大似然估计的北斗信号位同步方法,完成位同步后再利用先猜后检的方法便可以实现长相干积分。利用软件接收机进行编程设计,仿真结果表明:该长相干积分算法能够稳定可靠地实现对弱信号的跟踪,20ms相干积分环路信噪比约提升12dB,40ms相干积分环路信噪比约提升15dB,80ms相干积分环路信噪比约提升17dB,提高了北斗导航接收机的灵敏度。 相似文献
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为提高流场计算收敛效率,发展了一套适用于三维混合网格Naiver-Stokes方程求解的并行广义最小残差(GMRES)隐式时间推进方法。该方法由科学计算可移植扩展工具包(PETSc)中的Krylov子空间求解器实现,线性方程系统中的系数矩阵直接以显式给出以提高算法的稳定性。为进一步提高GMRES方法的收敛速度,对非结构网格的序号进行了重排序,使得系数矩阵的非零元素尽量向主对角线靠近。利用所发展的GMRES方法,完成了对ONERA-M6机翼、AIAA阻力预测会议通用研究模型(CRM)等算例的计算,计算结果与试验结果吻合良好。通过与其他隐式推进方法进行比较,对算法的收敛特性进行了研究。结果表明,所发展的GMRES方法计算更加稳定,残差下降速度相对LU-SGS(Lower-Upper Symmetric Gauss-Seidel)方法更快,尤其是气动力系数向着收敛解逼近的速度更加明显,提高了计算效率。 相似文献
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半捷联位标器安装在弹体上,由于寄生回路的存在,使得位标器稳定跟踪控制回路和弹体姿态控制回路产生严重耦合,影响了位标器的稳定与跟踪。针对半捷联导引头稳定平台的稳定与跟踪问题,提出了一种半捷联位标器稳定跟踪控制与弹体姿态控制的一体化方法。基于反步控制原理设计了控制律,通过合理选择反馈增益可保证系统的稳定性与动态性能。最后对一体化设计与传统分离设计进行了仿真对比。仿真结果表明:考虑位标器稳定跟踪回路与导弹姿态回路耦合的一体化控制器,不仅能够保证弹体姿态控制系统快速响应,还可以提高位标器的稳定跟踪性能,并降低位标器跟踪不上高速目标的可能性。 相似文献
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飞行仿真气动力数据机器学习建模方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于机器学习思想,提出了一种大空域、宽速域的气动力建模方法。该方法利用飞行仿真弹道数据辨识的气动力数据,采用人工神经网络技术,实现了对高度、速度、姿态和舵偏角等多维度强非线性特性的全弹道气动力数据的高精度逼近。首先,分析了神经网络层数、隐含层神经元个数等对建模误差的影响,通过对典型弹道气动数据的神经网络建模计算,确定了较合适的神经网络层数和较优的隐层神经元个数。进而,利用飞行仿真的弹道数据辨识出沿弹道的气动力,采用神经网络建立了包含多个弹道融合的气动力模型,输出量分别为三轴气动力系数和力矩系数。最后通过气动模型输出量与原样本数据的对比,以及4条未参与训练弹道气动数据的预测,验证了该气动力建模方法具有较高的精度。建模结果表明:采用神经网络方法建立的飞行器气动力模型,对拟合多源耦合输入全弹道非线性气动力是可行的和有效的,在样本覆盖的高度、速度、姿态和控制舵偏角范围内,气动力拟合能力较强,并具有一定的外推性。该项研究可以为基于飞行试验数据的气动建模提供新的方法,并且能为飞行器气动力数据挖掘、飞行仿真和总体性能分析提供参考。 相似文献
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