螺旋桨推进式柔性翼飞机操稳特性研究与试飞

采用柔性翼面的小型飞行器在通用航空器和特种飞行器领域得到了较广泛的应用.由于此类飞行器往往采用蒙皮为可变形柔性织物的高置上单翼以及推进式螺旋桨,其特殊的升阻特性、总体布局和动力影响使得其飞行动力学具有很大特殊性.结合气动力估算、风洞实验和飞行实验结果,在此类飞机的纵、横航向操纵性与稳定性方面得出了有别于传统飞机的一些结论,并给出了有关物理解释;提供了适合此类飞机的飞行动力学建模方法和一系列有别于传统飞机的设计参数取值范围.     

应用总应变-应变能区分法预测热机械疲劳寿命

简要介绍了总应变-应变能区分法(TS-SEP)的基本假设和基本方程,应用TS-SEP法对三种金属材料(304不锈钢、1Cr-1Mo-0.25V钢和2.25Cr-1Mo钢)的热机械疲劳试验数据进行了分析和预测,初步评估了TS-SEP法对热机械疲劳数据的相关和预测能力。研究结果表明:TS-SEP法与总应变-应变范围区分法(TS-SRP),对三种金属材料的热机械疲劳试验数据具有相当的相关和预测能力,寿命预测分散带均在2倍范围内。     

基于动态气象预报数据的4D航迹预测

高精度4D航迹预测是新一代航迹空管自动化的技术基础以及空管科技领域亟需的核心问题,考虑气象环境因素的影响则能明显提高航空器航迹预测的精度.利用世界区域预报系统的数字格点数据,首先对高度层进行垂直插值以获取某一剖面的气象信息,采用二次拉格朗日插值确定航段上某一点的温度场和风场的预报值,进而讨论温度场和风场预报值对飞行的影响,修正航空器真空速及地速,利用递推仿真方式求解航空器4D航迹.     

基于健康监测的飞机结构寿命预测技术

飞机结构健康监测技术在飞机的结构设计、飞行及维护过程中发挥着重要作用,该技术可用于结构健康状况预判、辅助维修与维护决策。本文首先介绍了当前结构健康监测的概念及其适用范围,讨论了结构健康监测相关规范要求,以F-35 和A400M 为例分析了国外飞机结构健康监测技术的典型工程案例,并给出了典型飞机单机跟踪和寿命控制、某老龄飞机载荷谱实测及寿命预测,讨论了基于裂纹的监测方法研究及限制其应用的主要因素。在此基础上,提出了飞机结构健康监测系统设计的主要思路,给出了寿命预计的基本流程,阐述了其中控制点选择、飞参筛选、载荷/应变方程构建、损伤计算及寿命评估、结果输出及方程验证等主要环节。最后,对航空领域未来开展结构健康监测智能化研究进行了展望。     

三维角联锁结构复合材料的力学模型

基于等应力、等应变和文中提出的其它3个不同的组合力学模型,采用取向平均法,对4种不同结构的三维角联锁结构复合材料的工程弹性模量进行了预测。理论预测与实测结果的对比表明,组合力学模型更适用于预测三维角联锁结构复合材料的工程弹性模量;一种组合力学模型适用于预测一种三维角联锁结构复合材料的工程弹性模量,而且即使对同一种角联锁结构材料而言,沿不同方向的工程弹性模量也应选用不同的组合力学模型来预测。     

风险投资退出的灰色决策方法

风险资本的退出是风险投资运作的重要一环。风险投资家主要通过投资高速成长企业,并不断将持有的股权转让获得收益,实现风险投资的经营业绩,从而达到吸引更多风险资金并保持风险资金的流动性的目的。通常风险投资家将根据投资效益最大化的原则,选择风险投资退出的方式和时机。据此本文通过分析风险投资退出时的有关影响因素,引入灰色马尔可夫方程模型,根据风险企业的未来价值变化研究风险投资资金的退出条件以选择风险资金的退出方式和时机。根据该模型给出的判别标准可作为退出决策的参考依据。     

NASA在声振领域研究的新成果

近年来在航天工业中声振已产生了许多重要进展。本文介绍了在NASA格伦研究中心所完成的工程项目中在声振领域取得的一些成果。     

基于SCSO-BP神经网络的卫星姿态控制系统故障预测

近年来,随着人工智能的迅速发展,基于人工神经网络的卫星姿态控制系统故障预测方法得到了越来越多的重视。在反向传播(Back Propagation ,BP)神经网络中,权重和偏置是重要的可调节参数,与神经网络的预测性能密切相关。BP神经网络的初始权重和偏置为随机生成,设置不当容易导致网络在训练过程中陷入局部极值,进而影响预测性能。为了提高BP神经网络的预测性能,提出了一种将沙猫群优化(Sand Cat Swarm Optimization ,SCSO)算法与BP神经网络相结合的预测方法。在训练过程中,首先通过SCSO 算法对BP神经网络权重和偏置进行预训练,在此基础上,利用精调后的BP神经网络对卫星姿态控制系统周期渐变故障数据的未来趋势进行预测。实验结果表明,与原始BP神经网络预测方法相比,SCSO-BP预测方法能够有效减小预测误差,具有更好的预测精度。     

基于BP神经网络X频段调制器故障预测

本文采用BP神经网络对X频段调制器的故障预测进行研究,通过仿真软件编程构建BP神经网络故障预测模型,验证X频段调制器输出功率指标的精确性,根据测试结果表明建立的BP神经网络故障模型预测误差很小,能够较准确对X频段调制器的输出功率故障进行预测。     

基于多轨迹预测的飞机近地防撞技术研究

针对飞机近地飞行安全问题,提出了一种基于多轨迹预测的飞机近地防撞技术实现方法。建立了飞机近地防撞功能触发的架构逻辑和评价标准,设计了一套六自由度多轨迹实时预测的轨迹预估算法和防撞控制算法,将近地防撞模型与飞机模型结合起来,在数字仿真环境中验证整套算法的合理性。结果表明,基于多轨迹预测的飞机近地防撞算法实时性好,飞行轨迹预测准确性高,逻辑架构鲁棒性强,易于成果转化,具有很高的工程应用价值。