轴流风扇/压气机管道周向声模态的测量

利用管道内部周向均匀分布的麦克风阵列对某单级风扇在高背景噪声和较大硬壁反射条件下的管道周向声模态进行了实验测量.利用与参考信号互相关(CC)模态分解技术和传统的方均根(RMS)模态分解技术得到了主要的周向声模态振幅.通过与Tyler和Sofrin的理论分析对比,发现在高背景噪声和较大硬壁反射条件下,两种模态分解技术都能获得较为理想的模态分解结果;并且发现CC模态分解技术获得的模态振幅较低,初步分析这是由于和RMS模态分解技术相比,CC模态分解技术可以降低随机噪声对模态振幅分解结果的影响.此外,周向麦克风个数大于所要分解周向声模态阶数的4倍时,使用CC模态分解技术获得的模态振幅误差可以控制在1dB之内.      

飞行试验项目课题试验分解结构探讨

为进一步细化飞行试验课题设计和项目管理,提出了基于WBS理念的课题试验分解结构的概念,探讨了试验分解结构的原则、方法和试验点的概念,为飞行试验项目课题设计的规范化、数字化提供参考。     

基于特征正交分解的跨声速流场重构和翼型反设计方法研究

在二维流场的重构问题中应用特征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)数据处理方法。利用CFD技术计算得到的流场快照对气动力模型进行降阶,然后利用基于POD的降阶模型(Reduced Order Model,ROM)对所需的流场参数进行重构,在快照范围内可以得到高精度的结果,且具有一定的外插能力。在翼型反设计问题中该方法仍然是成功的,通过修正快照向量,利用基于POD降阶模型的数据重构方法,由已知的翼型表面压力分布通过反设计就能够高效精确地得到对应的最优翼型形状,这极大地简化了翼型反设计问题。本文分别在跨声速范围对RAE 2822翼型的流场重构和Korn翼型及NACA 63212翼型的反设计进行了验证,证明了基于POD的流场重构和翼型反设计方法的有效性和高效性。     

基于奇异值趋势分解和LS-SVR的航空发动机性能指数组合预测

发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。      

现代飞机制造成本控制方法研究

介绍了作业成本法(Activity-BasedCosting-ABC)及其全新的成本管理和控制思想。通过对工业工程(IndustryEngineering-IE)的技术特性与ABC算法内在联系的探讨,建立了一个IE+ABC成本控制体系,目的是对飞机制造过程的成本实施有效控制。企业实证初步表明了这个成本控制体系的实际应用效果及其研究推广价值。     

被动式引射器内两相流数值模拟

把气相二维欧拉方程的隐式矢通量分裂近似因子分解法与固相粒子的特征线解法进行耦合,对被动式引射器内两相流场进行数值模拟,确定产生激波的喷管出口压强,分析不同引射器结构对引射效果的影响,并获得了一种最佳结构。研究结果可以为被动式引射器的设计与使用提供依据。     

GPS姿态测量的载波相位整周模糊度快速解算

 根据 ARCE方法可以将模糊度搜索空间从所观测到的 m颗卫星的 m -1维降为 3维独立整周模糊度搜索空间,结合整数高斯变换及基线长度约束减小模糊度搜索空间,利用 Cholesky分解提高模糊度搜索效率,实验结果证明该方法能够快速解算整周模糊度适于实时姿态确定等应用。     

一种消除GPS模糊度相关性的新算法

 通过分析几种典型的整周模糊度去相关处理的方法 ,提出了一种简单快速消除GPS模糊度相关性的算法 ,介绍了算法中排序、整数LDLT 分解和模糊度筛选的处理过程 ,比较了该算法与其它算法性能上的差异 ,最后通过计算说明该算法的高效、可靠。     

一种改进的航空发动机转静件碰摩故障诊断方法

针对航空发动机碰摩故障的实际情况,分析了各种诊断方法的应用局限性,引入并改进适用于航空发动机碰摩诊断的基于SVD(奇异值分解)的碰摩特征提取方法:提出利用数据边界延拓来消除边界振荡,以此发展了适合短时间序列和长时间序列的奇异值分解处理方法,并探讨了简便实用的奇异值选择方法.并在某航空发动机故障信号的检测中,取得了良好的效果.      

基于经验模式分解法的航空发动机振动传感器故障诊断技术研究

在深入研究经验模式分解法基本理论的基础上,针对航空发动机振动传感器故障的时频特征,提出一种基于经验模式分解法的传感器故障诊断新方法.该方法的关键在于将含有传感器故障的航空发动机振动测试信号进行经验模式分解,利用这种方法的局部自适应特性和时频多分辨率分析将传感器输出信号的局部特性细化,使故障信息凸显出来.分析结果表明,该方法可以准确诊断传感器软、硬故障,有效降低误报率和漏报率,具有很好的应用价值.