直升机旋翼运动参数试飞技术

旋翼挥舞角、摆振角是直升机的关键参数。介绍了一种非接触式激光测试系统．对直升机旋翼挥舞角和摆振角进行试飞测试，并在Z11上得到了成功的应用，其结果真实可信，测量精度高。     

智能旋翼的频域神经控制

 频域内的神经控制方法在振动主动控制中因其允许复杂的控制算法,适合于智能旋翼的控制。在建立频域智能旋翼系统模型的基础上,提出了频域内的智能旋翼神经控制方法。采用正交设计方法选取训练样本,建立频域神经模拟器,然后按照提出的算法进行控制。仿真结果表明提出的算法有效,并且具有较好的鲁棒性。     

电控旋翼气弹动力学建模研究

研究了电控旋翼的气弹动力学建模方法.以有限元旋翼气弹分析程序LORA01为基础,首先给出了一种能计及襟翼移轴补偿影响的时域综合非定常气动力模型,并将伺服襟翼作为额外引入的质量体计入结构动力学模型;之后结合有限元法,根据Hamilton原理导出由广义力表示的带襟翼桨叶非线性运动方程,采用基于Newmark方法的隐式数值积分法对桨叶运动方程进行求解.最后,利用主动控制襟翼旋翼的试验数据对模型进行了比较验证,证明了所建模型的正确性.     

基于FW-H方程的旋翼气动声学计算研究

由流体力学N S方程导出的非齐次波动方程———FfowcsWilliams Hawkings方程(简称FW H方程),可以精确地描述在静止流体中运动的物体与流体相互作用的发声问题。以FW H方程为理论模型,将旋翼桨叶运动发声问题等效为包含桨叶的任意运动控制面(声源面)的声辐射问题,并在旋翼绕流Euler方程数值模拟的基础上,在时域内计算了悬停旋翼和前飞旋翼的声场。应用于UH 1H和AH 1/OLS两种旋翼模型的气动声学计算表明:计算结果与噪声实验值符合良好;所研制的程序不仅能够较准确地计算单极子噪声和偶极子噪声,而且具有较强的跨音速四极子噪声预测能力。     

旋翼塔信号传输系统干扰的排除方法

旋翼塔信号传输系统是旋翼塔测试系统的重要组成部分,信号传输质量是决定测试系统测试数据真实性的最重要因素。由于旋翼试验塔采用长线传输,所以必须排除信号传输系统的干扰,必须对信号传输系统进行调试,以确保试验数据的可靠和准确。     

直升机尾桨故障及其试飞研究

介绍了直升机尾桨故障类型及其处理方法和试飞方法。探讨了发动机功率、空速、飞行高度等因素对尾故障试飞的影响。在实际试飞的基础上，给出了正确处理尾桨故障的基本方法，为直升机飞行员在飞行时遇到类似故障后的处理及有关研究人员提供了重要的参考。     

全面国产化复合材料在XX旋翼国产化中的应用研究

本文概要地介绍了国产复合材料在XX旋翼国产化的应用研究总体思路,分析了国产复合材料的研究现状。通过国产化复合材料在旋翼桨叶上的设计应用分析,确定了国产材料性能的最低要求,并进行了典型样件—模型桨叶的验证考核。     

某型直升机旋翼轴载荷测试方法研究

某型直升机旋翼轴是驱动旋翼旋转的关键疲劳部件,本文主要介绍了对该型直升机主旋翼轴载荷的测试方法:应变片的选择及测点布置,测试原理,测试结果及分析.     

用Newton子迭代方法计算前飞旋翼粘性绕流

通过求解Navier-Stokes方程数值模拟了直升机旋翼前飞非定常流场，为了同时保证计算的时间精确性和计算效率，时间推进格式采用了双时间推进方法，在该方法中，子迭代过程由十分高效的LU-SSOR方法完成，且使子迭代过程成为Newton子迭代，空间上应用中心平均的有限体积法进行离散，为了模拟前飞桨时间的相对运动，网格布局采用了运动嵌套网格方法，应用本文方法对-悬停流场进行了数值计算，计算结果与实验吻合较好，尽管缺乏实验数据的验证，对-有升力前飞状态的数值模拟结果是可信的。     

Application of improved active disturbance rejection control algorithm in tilt quad rotor

The Tilt Quad Rotor (TQR) has complex dynamics characteristics, especially in conversion mode. It is difficult to build the dynamic model of the TQR and the environmental factors have a great influence on it. To solve the problem of control in conversion mode of TQR, this paper carries out the design of the controller based on improved Active Disturbance Rejection Control (ADRC). According to the characteristics of flight in conversion mode, Tracking Differentiator (TD) with explicit model is used to solve the problem of multiple integrals when the system is high-order system. Extended State Observer (ESO) with Radial Basis Function (RBF) neural network is used to estimate and compensate for internal and external uncertainties, and the adaptive sliding mode control in Nonlinear State Error Feedback (NLSEF) is used to improve the response speed of the controller and reduce the parameters which should be tuned. Through the flight control simulation of the TQR, the validity and rationality of the control system are verified.