求解涡扇发动机数学模型的有限域搜索方法

提出一种基于N-R迭代方法的有限域优化搜索法,用于求解涡扇发动机数学模型。该方法不仅具有N-R优化迭代求解特色,还具有将初猜解附近划定域进行泛搜能力,使迭代运算具有强收敛性和平稳性。该方法所定义的迭代因子可通过编程自动调整,进而可以确定最小迭代次数及此意义下的最优迭代因子。      

直升机旋翼载荷中的非线性强迫振动方程迭代算法

介绍用迭代方法求解直升机桨叶气动载荷中的非线性强迫振动方程。计算时,先假定诱导下洗已确定,求出桨叶的初始载荷;再通过非线性强迫振动方程求出弯－弯－扭弹性变形。以某一直升机为例,求出了桨叶的各阶谐波载荷和弹性变形。计算结果与实验数据吻合。     

区域多重覆盖Walker星座

本文提出一种新的卫星星座优化方法,得出最优的区域覆盖星座,并给出了应用实例。      

基于旋翼无人机技术的近地磁测系统

为了提高无人机航空磁探测精度,文章利用大疆六旋翼无人机作为飞行平台,搭载三轴磁通门传感器及相应的数据采集子系统,组建了旋翼无人机磁场测量系统;分析和测量了六旋翼无人机本底磁性分布特征,优化了无磁伸杆的安装位置;采用综合系数法修正了三轴磁通门传感器的误差;最后进行了野外飞行试验,对旋翼无人机磁测系统的整体性能进行验证。结果表明,系统可持续飞行15 min,可有效完成低空磁场探测和磁矩计算,且飞行稳定性能高。文章进一步提出了技术改进方向。该研究可为无人机磁探技术和工程应用提供参考。     

面向设计的复合材料旋翼桨叶动力优化设计

提出一种面向设计的复合材料旋翼桨叶结构动力优化方法。采用典型剖面设计、变量连接、铺层变量连续化等方法,有效地处理了剖面内部形状、复合材料铺层、配重质量３类设计变量。在动力分析模型中考虑了剖面翘曲、耦合变形和陀螺力的影响,由三级数值计算模式实现固有频率灵敏度分析。约束条件包括了固有频率、结构重量、自转惯量等设计要求,优化求解采用基于序列二次规划的算法。上述方法真实反映了桨叶结构特征和实际工程设计要求。     

涡轮泵转子工作转速的模糊可靠性确定方法及其应用

针对涡轮泵转子共振失效的特点,分析了转子工作状态超界的隶属函数,详细讨论了隶属函数中有关参数的确定方法,建立了转子工作转速模糊可靠性计算模型,推导出工作转速的计算公式,并与常规的工作转速确定法进行了比较。     

基于飞/发性能一体化快速迭代的循环参数匹配

针对150 kN级大涵道比涡扇发动机总体性能参数匹配设计问题,以A340-300飞机对发动机的任务需求为例,采用基于飞/发性能一体化快速迭代优化方法,将飞机/发动机一体化设计与发动机总体性能优化设计进行耦合迭代,对多约束条件下的大涵道比涡扇发动机总体性能方案进行优化设计。结果表明：在保证发动机满足飞机任务需求和任务载荷要求,以及发动机尺寸、质量、污染排放要求等约束条件下,飞机的最大起飞质量较初始方案减轻约14.33%,较A340-300飞机的最大起飞质量减轻约8%～9%;燃油消耗量较初始方案减少约20.6%;在保证发动机与飞机良好匹配性的前提下,通过飞发优化迭代使发动机和飞机的设计难度都有一定程度地降低。采用的研究思路与方法是合理、可行的,具有工程实用价值。     

火箭结构估重与总体优化设计的数字化实现及应用

火箭新型号总体方案论证时,一般借鉴国内外相近规模和相同推进剂火箭的结构系数进行类比确定子级结构系数,按照比例系数分配贮箱和壳段等部段的质量,但该质量分配不能反映载荷对结构设计的影响,在细化迭代设计中易造成方案无法闭环,导致设计工作反复。为了加快总体方案论证,提出一种基于载荷的箭体结构快速估重方法,开发形成结构估重数字化模块并嵌入总体设计平台。应用案例表明,提出的数字化估重平台能够有效提高估重精度,同时显著缩短论证周期,兼具总体方案比较和优化、全箭质量管理等功能,能有效降低方案推翻重新设计的风险,在新型号总体方案论证中发挥了重要作用。     

可控翼伞的飞行控制程序设计与运动仿真

文章介绍可控翼伞飞行控制程序的设计。以提高落点精度和减少操纵量为准则 ,设计了分阶段的归航控制程序 ,该程序中的关键参数运用仿真优化方法得以确定。为验证和改进翼伞飞行控制程序 ,构建了翼伞归航的可视化仿真环境。该仿真环境可以给出在设定条件下归航的仿真结果 ,包含翼伞系统运动轨迹的显示和统计分析结果 ,同时能直观地显示翼伞系统在三维场景中的归航过程。     

基于CNLS-MMD的孪生混合网络四旋翼飞行器故障诊断方法

四旋翼飞行器在众多领域中应用广泛,由于工作环境复杂多变,四旋翼飞行器极易出现结构损伤性故障,给飞行器的安全性带来巨大的挑战,因此开展四旋翼飞行器结构损伤性故障的相关研究对提高四旋翼飞行器可靠性具有重要意义。针对四旋翼飞行器在实际应用中结构损伤性小样本故障数据诊断率低的问题,本文提出了一种在小样本条件下基于卷积神经网络和长短时记忆网络的孪生混合网络（CNLS-MMD）四旋翼飞行器故障诊断方法。首先,设计试验获取四旋翼飞行器多工况结构损伤性飞行数据并对数据进行预处理。其次,建立基于孪生混合网络的故障诊断模型,采用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）构建CNLS混合模型提取数据特征,利用最大均值差异（MMD）衡量样本的相似度,实现对故障标签的预测。最后,选择不同样本数量的训练集训练模型,使用多工况小样本数据集对搭建的模型进行故障测试。结果表明,该故障诊断方法具有较好的诊断性能和泛化能力。