直升机起飞性能试飞方法研究

当直升机可用功率不足以维持地效外悬停时,直升机可以利用地面效应增速至一定前飞速度完成起飞。研究了地面效应和前飞速度对直升机剩余功率的影响,阐述了利用剩余功率进行有地效起飞的原理。介绍了3种有地效起飞方式,并使用水平加速—定速爬升法进行了起飞性能飞行试验,得到了水平越障距离随爬升速度的变化曲线,对飞行试验结果进行了分析,得到了有益的结论。     

基于Kriging模型的轴承结构参数优化设计方法

轴承的生热率与轴承的使用寿命密切相关,为了减小轴承的生热率,以滚动轴承拟静力学分析和滚道控制理论为基础,求得轴承运转过程中的相关参数,进而得到轴承生热率.将轴承最小生热率为目标函数,通过Kriging模型和粒子群优化算法相结合的方式进行了轴承结构参数优化.对NSK 7016A5轴承的研究结果表明:轴承结构参数优化后,轴承整体和轴承内外圈生热率均变小.Kriging模型和粒子群优化算法相结合的轴承结构参数优化方法取得了良好的设计效果,并且提高了轴承的设计效率.      

基于响应面法的短距/垂直起降飞机近地面升力损失

建立了短距/垂直起降(S/VTOL)飞机近地面升力损失的流场计算模型.通过数值模拟得出特定升力布局的飞机近地面状态各工况的升力损失.采用响应面法获得了飞机升力损失关于喷管落压比（NPR）、来流速度及飞机高度的2阶响应曲面函数及显著影响飞机升力损失的关键因素.并分析了喷管落压比、来流速度及飞机高度对飞机升力损失的交互影响作用,优化得出给定工况范围内升力损失最小的工作点.研究表明:仅考虑单因素影响时,升力损失随高度、落压比的增大而减小,随来流速度的增大而增大;考虑两因素交互作用时,高度与落压比及来流速度与落压比对升力损失存在交互影响,而高度与来流速度对升力损失无交互影响;优化获得的升力损失最小的工作点是飞机距地面高度为9D（D为喷管直径）、喷飞机高度为3、来流速度为0m/s,此时的升力损失为1.3%.      

叶尖泄漏流和引射效应对跨声速串列转子失速机制的影响

为探究跨声速串列转子的失速机制,利用数值模拟的手段对不同间隙情况的某跨声速串列转子的叶尖流场进行分析.研究发现:前排二次泄漏区会对失速产生重要影响;叶尖泄漏流和引射效应是前排二次泄漏区流场结构的决定因素,而间隙大小直接影响着两者的强弱.当前排大间隙时,叶尖泄漏流强,是前排二次泄漏区流场的主导因素,这时失速首先发生在前排;当前排间隙减小时,引射效应增强,并逐渐成为主导因素,这时前排二次泄漏区的堵塞情况得到改善,失速区域转移到后排.改变前排间隙对该跨声速转子的性能有更显著的影响,当前排为最先失速排时,改变后排间隙对串列转子性能没有显著影响.      

飞机载体的杆臂效应对GPS测速精度的影响

杆臂效应是由于测量体的安装位置与运动载体质心不重合而引起的。从理论上分析了杆臂效应产生的原理,推导得出杆臂效应引起的速度误差公式。通过仿真试验和飞行试验数据分析了飞机载体不同运动状态下,杆臂效应对GPS速度测量精度的影响。通过对杆臂误差补偿后,GPS测速精度得到很大提高。在惯导系统飞行试验中引入该方法,可以科学合理地给出系统试飞评定结果。     

发动机进排气效应对民机构型气动特性影响

基于非结构混合网格技术,通过数值求解Navier-Stokes方程,分析了航空发动机进排气效应对民机构型气动特性的影响。通过设置合适的进排气边界条件来模拟发动机进排气效应的影响,采用单独发动机短舱风洞试验模型,验证了计算方法的可靠性。在此基础上,分析了发动机进排气效应对翼吊式和尾吊式两种典型民机构型气动特性的影响,结果表明:翼吊式民机构型发动机进排气效应对升力的干扰主要由发动机尾喷流的引射效应对机翼的干扰引起;尾吊式民机构型随着发动机进气流量的增大,机翼上表面压力逐渐减小,激波位置逐渐后移;不同发动机进气流量会对飞机的阻力特性产生较大影响,在飞机详细设计阶段需充分考虑机体与动力装置之间的干扰影响。      

基于CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。      

轴向间距对涡轮时序效应影响的数值研究

时序效应可以改进多级叶轮机械的效率,为了探讨轴向间距对时序效应的影响,并应用到叶轮机械气动设计中,对1.5级静/动/静布局的涡轮叶片进行了3维非定常数值模拟。结果表明:保持轴向间距不改变,转子居中时涡轮效率整体最高,时均效率最大值为0.866,转子前移时次之,时均效率最大值为0.861,转子后移时效率最低,时均效率最大值仅为0.859,且转子相对位置发生改变并不影响效率-时序位置曲线;总轴向间距变大,时序效应变弱,效率提升幅度仅为0.7个百分点,效率-时序位置曲线随之改变。     

基于SRAM型FPGA单粒子效应综合防护技术

为解决基于SRAM(Static Random Access Memory,静态随机存储器)型FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)的扩频应答机在空间环境中时常发生功能故障的难题,提出了一种低轨卫星基于SRAM型FPGA的应答机的单粒子综合防护方案。该方案在代码级、器件级、单机级、整星级综合采用器件优选、结构屏蔽设计、巡检自愈、自主复位等多种方法,有效杜绝了单粒子事件带来的种种危害,已成功应用于某在轨卫星。在轨测试结果表明:遥测、遥控、跟踪测量等功能、性能指标满足任务要求,且未发生需要地面干预的问题或现象。该技术还可推广应用于其他采用低等级器件及其他类型FPGA、DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)等大规模集成电路的星载单机防护。