波音737NG飞机WXR-2100气象雷达PWS FAIL故障分析

现代机载气象雷达应用多普勒频移原理实现风切变的探测,本文分析了装载WXR-2100型机载气象雷达的波音737NG飞机PWS FAIL这一常见故障的原因,为快速排故提供了参考.     

基于改进RBF神经网络的某型机载雷达电路故障诊断

RBF神经网络在故障诊断中的应用是一个十分热门的研究课题。但RBF神经网络用于故障诊断需要大量的隐含层节点,隐含层节点越多其训练时间越长。针对此问题,提出了一种改进的RBF神经网络故障诊断方法。通过仿真实例,可以看出隐含层的节点大大减少,训练时间缩短,该方法用于雷达故障诊断非常有效。     

多操纵面飞行器控制分配技术的发展及应用

控制分配是先进多操纵面飞行器控制理论及应用的一项关键技术。首先介绍了多操纵面布局的典型操纵面,然后从静态、动态和非线性三个方面分别论述了控制分配技术的最新研究成果,概述了航空航天领域及其他工业领域的应用情况。最后总结了控制分配的几个关键问题,讨论了今后可能的研究方向。     

遗传算法结合神经网络的多段翼型优化设计研究

为提高多段翼型增升效能,开展包括襟／缝翼偏度和缝道参数在内的优化设计研究。将神经网络与遗传算法结合的优化设计方法应用于气动优化设计,并针对30P30N三段翼型,分别以8°迎角时升阻比最大和22°迎角时升力最大为目标进行了单目标和多目标优化设计研究。研究结果表明：采用单目标设计虽可在设计点获得较好的优化结果,但在非设计状态气动性能下降;采用多目标优化设计,既可获得良好的中等迎角升阻性能,又可改善大迎角失速性能,使综合气动性能更优;遗传算法与神经网络结合的优化设计方法可满足多段翼型的多点优化设计问题,具有高效、高精度等优点,易于工程应用。     

带时间窗的飞机排班问题优化

为提高飞机排班质量,在以航空公司成本最小化为目标的基础上,兼顾顾客的满意度（航班准时性）和飞机使用数目最小化目标,建立优化的多目标带有时间窗的飞机排班问题模型。结合算例,对三个目标函数都进行处理后,运用粒子群优化算法进行求解,最终得出模型解的运算结果和时间都在理想范围之内,表明新模型有效可行。该模型的建立有助于有效地解决带有时间窗的飞机排班问题,提高排班工作效率。     

考虑参数关联的缘板阻尼器减振性能分析

建立了缘板阻尼器（UPDs）各参数间的关联关系,揭示了减振性能随主要参数的变化规律,形成参数联动设计准则。基于双叶片-缘板阻尼器集中参数模型,采用多阶谐波平衡法（MHBM）计算稳态响应以衡量阻尼器性能;推导了解析雅可比矩阵,使收敛性和计算效率显著提高。结果表明:考虑参数的关联性是必要的;选取较大材料密度与特定底角的对称楔形缘板阻尼器,可以实现4.57%的最优阻尼比;当激振力存在相位差时,采用非对称的楔形阻尼结构能进一步提升阻尼效果。      

多旋翼无人机弹药发射过程扰动响应特性

针对多旋翼无人机弹药发射过程的扰动响应问题,建立了弹药发射过程无人机飞行动力学模型。在考虑了基本增稳增控飞行控制的条件下,分析了弹药安装位置、质量、反冲量大小和倾斜发射角等参数对发射过程无人机位置、高度和姿态扰动响应的影响规律。分析表明:对于弹药水平发射,纵向安装位置对无人机水平位置扰动幅值具有重要影响,适当后置弹药安装位置可减小无人机位置扰动幅值,在其他参数一定的条件下,存在无人机位置扰动最小的弹药纵向安装位置。对于弹药倾斜发射,给出了无人机水平位置扰动幅值关于弹药安装位置和倾斜发射角的等值图,可为无人机和弹药的匹配选型问题提供参考。      

基于多模态感知与融合的无人车韧性导航系统

针对野外复杂环境下的无人车自主导航需要,建立了一种基于多源融合定位、语义建图与运动规划的智能导航系统.首先,针对IMU、轮式里程计、视觉SLAM与激光雷达SLAM等测量子系统,设计了误差状态扩展卡尔曼滤波器进行融合定位.其次,基于改进的CNN语义分割网络生成环境的语义图像,与3D激光雷达点云融合,并使用最大概率更新算法构建语义3D地图.接着,在语义和几何信息投影获得可通行性代价的基础上,提出了一种语义动态窗口的局部路径规划方法.最后,将以上感知、定位与规划方法整合成完整的智能导航系统,在城市与野外典型场景的测试中,相对定位误差小于0.4％D,具备一定的韧性导航定位和智能感知规划能力.     

基于多目标的二冲程发动机换气过程优化

二冲程航空活塞发动机的换气过程直接影响燃烧效果和发动机性能,以某二冲程航空活塞发动机为例,建立仿真模型,基于动力性能、经济性能、扫气性能进行多目标优化,对扫气道、排气道结构参数的不同组合优化分析。另外,还对不同海拔工况点下（转速为5 600 r/min,100%节气门开度）的气道结构参数进行优化。结论表明:使用NSGA-Ⅱ算法对发动机气道结构的优化可以有效提高扫气效率和功率,优化后（转速为5 600 r/min）分别为0.841 kW和2.712 kW,燃油消耗率降低22.08 $\mathrm{g}/(\mathrm{k}\mathrm{W}?\mathrm{h})$;另外,在不同海拔工况点中,随着海拔高度的增加扫气道长度呈现出减短的趋势,而排气道长度逐渐增加,且在海拔高度大于1 800 m时趋势变化更加明显。      

基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。