RQL模型燃烧室数值研究

以截面积为矩形截面的RQL模型燃烧室为研究对象,采用数值模拟方法分别研究了旋流器各参数（如出口角θ、轮毂与流路外径比z和旋流器间距）和淬熄段射流孔参数（如孔数和射流孔截面积）对模型燃烧室流场、温度场以及NOx排放值的影响。在数值模拟中采用的模型包括Realizable κ-ε湍流模型、非预混燃烧模型、热力型NOx和瞬发型NOX等。通过对模拟结果进行比较分析得出结论：当模型燃烧室采用间距为69mm、θ=30°、z=0．68的旋流器和总面积为635．85mm。的12个淬熄射流孔的结构时,可以在满足燃烧室基本性能的前提下实现低污染排放。     

不同机翼优化构型的轻质F4模型气动特性实验研究

采用光固化快速成型技术（SL）加工基于气动/结构耦合分析的六套不同机翼优化构型的轻质F4模型,在0.6m跨超声速风洞完成了马赫数0.6-0.85范围内的气动力测量试验。试验结果表明,采用气动/结构耦合优化设计的代号为6#的轻质F4模型升力特性与国外结果较接近,与机翼三维变形的事实吻合,验证了采用的气动/结构耦合优化设计方法基本可行,为探索模型静气动弹性风洞试验数据修正方法提供了参考。     

基于Compact RIO/FPGA的超高速控制器快速原型设计与试验验证

针对航空发动机主动控制技术对高频响控制需求,提出了基于Compact RIO/FPGA的超高速控制器快速原型设计方法,构建了其硬件平台;基于Lab VIEW软件平台,设计了控制算法程序和I/O接口驱动程序。针对基于模拟计算机搭建的带宽为311 Hz的快速响应2阶系统对象模型,开展了控制步长为20μs的实物在回路超高速闭环控制试验研究,验证了快速原型控制器的有效性。结果表明:基于Compact RIO/FPGA的超高速控制器快速原型可以较好地满足航空发动机主动控制的高频响控制需求。     

基于改进符号有向图模型的发动机引气系统多故障诊断方法

为了在符号有向图(SDG)模型中进行多故障诊断,提出了基于改进符号有向图(ISDG)模型的多故障诊断方法.ISDG模型满足了不完全信息条件下的多故障组合诊断的需求.通过交互式方法构建不完全信息条件下的诊断过程,利用最大增益费用比确定了最优的测试序列,实现了在多故障诊断过程中效率的提高和成本的降低.最后用交互式算法诊断某民用发动机引气系统多故障,ISDG模型能够诊断多故障,说明诊断多故障可以提高诊断效率;考虑组合逻辑后,最小费用比最大费用减小了7.25,增益费用比增大了32.2%,说明考虑组合逻辑可以减少32.2%的费用.      

LC4铝合金厚板在复杂应力应变状态下的断裂机制

 <正> 一、引言 把铝合金厚板直接加工成整体构件,用作飞机大梁壁板等结构,是现代飞机设计和制造过程中的一项先进技木。我国目前也在开始进行这方面的研究。由于在整体构件上不可避免地要打孔、开槽或加工有其它形式的截面突变部位,材料实际所承受的应力应变状态比较复杂。为保证这类整体构件的安全可靠及最佳的使用性能,需要对厚板的断裂行为有所了解。因此,本文将在试验室条件下以LC4铝合金厚板在复杂应力应变状态下的断裂机制进行考察。     

深过冷液态金属的凝固特点

 本文评述了近年来深过冷液态金属凝固过程研究的新进展,论及深过冷获得技术、晶体形核与快速长大、凝固组织形态转变、界面绝对稳定性与无偏析凝固、以及准晶和非晶形成。     

基于故障观测器的无人机直接自修复控制

提出一种基于故障观测器的无人机直接自修复控制。首先,根据系统本身存在的故障,设计了一个非线性故障观测器对其进行观测。其次,设计了一个快速终端滑模面和直接自修复控制器,将指数函数和符号函数引入到新型滑模面里。同时引入了自适应技术,对不确定的故障估计其上界。最后,通过对无人机进行了相应的仿真数值验证得出所提方法的有效性。     

多太阳能无人机覆盖路径优化方法

为解决传统电动无人机在覆盖作业时存在的续航时间短的问题,提出应用多架太阳能无人机进行覆盖作业。首先,在建立了应用于覆盖作业的太阳能无人机的能量模型的基础上,提出了能量流动效率这一指标来评价太阳能无人机在作业过程中对能量的利用率。其次,针对边界存在障碍物的凹多边形区域和内部含障碍物的多边形区域,以总作业完成时间最短为优化目标,提出基于无向图搜索方法的覆盖路径优化模型,定义约束方程限制无人机按照一定规则访问无向图中的节点,通过混合整数线性规划的方法求解每架无人机的最优飞行路径。再次,考虑无人机转弯时的姿态变化对能量流动效率的影响,将总作业完成时间最短和总能量流动效率最高同时作为优化目标,建立双目标优化方程,在首先以作业时间最短为优化目标进行求解的基础上,通过有限遍历的方式选择使能流效率和作业时间相对最优的覆盖飞行方向及飞行路径。大量仿真实验表明,所提的优化模型选取不同的优化目标,应用于不同形状的待覆盖区域,适用性广,在工程上应用范围广、可行性强。     

基于全航段QAR数据和卷积神经网络的航空发动机状态辨识

为了充分挖掘全航段飞行数据中蕴含的丰富信息以提高发动机状态辨识的准确率,提出一种基于全航段快速存取记录器（QAR）数据和卷积神经网络的发动机状态辨识方法。该方法将每次飞行循环的全航段QAR数据变换为一个红绿蓝（RGB）多通道样本实现全航段数据图像化处理,根据发动机维修记录中的水洗时间,将发动机划分为不同的衰退状态,采用卷积神经网络对不同衰退状态进行分类和辨识。该方法经某航空公司飞机QAR数据验证,结果表明：基于全航段QAR数据的衰退状态辨识算法的精确度相比于仅使用巡航段数据的精确度提升超过13%,辨识准确率达到98%。     

中低纬地区混合LEO星座增强GNSS UPPP收敛性能评估

针对全球卫星导航系统(GNSS)精密单点定位(PPP)收敛时间过长的问题,提出了利用低轨卫星(LEO)几何结构变化快的优势,增强GNSS非差非组合PPP(UPPP)的收敛性能。选取中低纬度地区28个能接收GPS、GALILEO和BDS3信号的测站观测数据,比较了极轨和混合LEO星座的增强效果。结果表明：混合LEO星座增强GPS、GALILEO和BDS组合系统时,各测站收敛时间减少60%～80%,70%的测站收敛速度优于极轨星座。当混合LEO星座增强单BDS时,CL和GCL组合系统的收敛时间相当,ENU方向定位误差变化基本一致。收敛时间从10～20 min下降至3 min以内,原因是混合LEO增强BDS定位时,大大改善了卫星的空间结构。