混合总线测控系统在R0110燃气轮机低排放试验中的应用

针对R0110燃气轮机低排放试验内容的要求,提出了对试验平台的测试与控制系统的设计方案,并详细介绍了该试验平台测试系统与控制系统的硬件与软件结构和功能的实现,其中通过利用混合总线方式将原测试系统与新测试系统相结合,扩展了试验器的测试能力.根据试验中多路燃料供给规律的要求,提出燃料供给手动、自动2种控制方式,进一步提高了试验控制上的智能性.在自动控制程序设计中,充分考虑了燃料供应的风险,并制定了相应的处理方案,保障了试验的顺利完成,而且提高了该试验器的智能化水平和整体测控能力.     

剪切层与边界层组合流动的线性不稳定性分析

对不可压缩剪切层与边界层的组合流动完成了线性稳定性研究.组合流动的数学模型为Blasius边界层相似解与双曲正切函数的叠加,采用整体数值方法求解组合流动的稳定性方程,并验证了程序的准确性及网格无关性.研究给出组合流动的不稳定模态的辨识,即边界层模态和剪切层模态.在此基础上研究了剪切层对边界层模态不稳定性的影响以及壁面对剪切层模态的影响.由于剪切层的存在,使边界层模态中性曲线向左上方平移,临界雷诺数减小.此外,边界层模态不稳定性得到增强或抑制的影响,取决于扰动频率以及剪切层速度比的变化.组合流动中壁面边界层促使剪切层不稳定性减弱,主要表现在低频区域;而在高频区域,剪切层不稳定性几乎不受壁面边界层的影响.      

航电环境下双冗余交换式FC网络的建模与仿真

通过分析光纤通道(Fibre Channel,FC)网络架构、协议及其冗余机制,将双冗余交换式FC网络抽象成链路、端口、终端、交换机和数据模型,开发航空电子环境下的双冗余交换式FC网络的仿真工具,仿真工具提供网络的吞吐量、数据传输延迟等网络性能评价指标。将实例网络实测和仿真的结果进行比较得出:时延误差和吞吐量误差在合理的随机变化范围内,其随通信负载的变化趋势一致,说明所建仿真模型能够反映航空电子FC网络的工作特性。     

基于神经网络的红外型空空导弹故障诊断专家系统

普通的导弹自动测试系统只能给出主要参数的检测结果,针对以上不足,通过对神经网络和专家系统在自动测试领域中的深入研究,设计完成了一种基于神经网络的故障诊断专家系统,克服了传统专家系统故障定位慢、容易出错、数据库难修改的缺点,提高了装备保障工作的时效性和可靠性。重点阐述了知识库和推理机的构建思路和方法,采用VC＋＋6.0进行软件设计。通过大量实验验证得出,该系统执行速度快、故障定位准确,具有广阔的应用前景。     

正十烷简化机理的构建及其在发动机燃烧数值模拟中的应用

发动机燃烧室中燃料的能量释放与燃烧特性对于发动机设计具有重要作用,为了预测发动机点火包线和贫/富油极限等关键性能,迫切需要发展航空燃料及其典型组分的高精度化学动力学模型。本文针对燃料典型组分正十烷,采用自主开发的机理生成程序ReaxGen构建了其燃烧详细机理（1499种组分、5713步反应）。为了验证机理的合理性与可靠性,在当量比Φ=0.5-2.0,压力P=1-80 atm的宽工况条件下进行了点火延迟模拟验证,结果表明本文提出的正十烷详细机理在较宽的温度、压力和当量比条件下具有较高的模拟精度。为获得适用于发动机燃烧模拟的高精度简化机理,本文基于误差传播的直接关系图方法简化了正十烷燃烧详细机理,得到包含709种组分、2793步反应的正十烷半详细机理。进一步在高温范围（1000-1500 K）,采用路径通量分析方法简化得到含77种组分、359个反应的骨架机理。获得的骨架机理能够合理描述正十烷在高温下的燃烧特性,且该骨架机理尺度规模可用于基于火焰面模型的燃烧数值模拟。基于此高精度的骨架机理模型,结合火焰面生成流形湍流燃烧模型,采用大涡模拟方法进行了航空发动机环形燃烧室单头部扇形的燃烧模拟,初步获得了非稳态流场结构,其中温度模拟结果与实验值基本符合。     

基于卷积稀疏表示的图像融合方法

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。     

飞机舱门锁机构多失效模式可靠性分析方法

如何提高飞机舱门锁机构关闭系统的可靠性计算效率,减少计算时间,降低舱门故障率是亟待解决的 问题。选取某型飞机舱门锁机构为研究对象,通过 LMS建立飞机舱门锁机构仿真模型,研究锁机构关闭过程 中最大液压力失效和关锁时间失效模式的影响因素,考虑两种失效模式之间的相关性,基于重要抽样法和 B-P 神经网络方法,计算飞机舱门锁机构多失效模式下的可靠性;将这两种方法仿真计算结果与传统蒙特卡罗方法 计算结果进行对比,结果表明:以上两种计算飞机舱门锁机构可靠性的方法是合理的,其误差范围均在3%以 内,且两种方法的计算效率相较于传统方法均有所提高;其中,B-P神经网络方法比重要抽样法计算精度和效 率更高,更适用于研究飞机舱门锁机构的可靠性问题。     

基于边界层相似性解的放大因子输运模型

为了使二维线性稳定性理论能够适应现代CFD求解技术,通过求解Falkner-Skan边界层相似性方程获得各个形状因子下的相似速度型。基于线性稳定性理论,对各个速度型进行稳定性分析从而获得对应不同速度型的扰动放大因子包络线。最后使用标量输运方程的形式实现包络近似方法中放大因子的当地化求解,并结合原始γ-Re_θt转捩模型中的间歇因子输运方程,实现了自然转捩和分离泡转捩的建模。使用该输运模型对S&K平板、S809翼型、NLR7301翼型和DLR-F5机翼进行转捩预测,结果均与试验结果吻合较好,验证了该模型构建的合理性和可行性。     

高空飞艇螺旋桨优化设计与气动性能车载试验

结合某高空飞艇螺旋桨的总体设计方案要求,完成螺旋桨的优化设计以及气动性能车载试验.采用叶素动量理论作为螺旋桨气动性能的计算方法,并通过风洞试验验证了该方法的可靠性.结合遗传算法对螺旋桨的弦长和扭转角进行了优化,使螺旋桨更加高效轻质,优化后螺旋桨设计点的气动效率增加了2.3%.建立螺旋桨车载试验测控系统,可以改变试验海拔高度和大气参数,得到优化设计螺旋桨不同工况的气动性能.试验结果表明,相同转速和来流条件下,海拔越高,螺旋桨的推力和扭矩越小.海拔为3-6km时,全尺寸高空飞艇螺旋桨计算推力和扭矩与试验结果的平均相对误差分别为2.8%和9.2%,两者基本吻合,从而验证了高空飞艇螺旋桨车载试验的准确性.      

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。