机翼重量分配方法在轻型飞机中的应用

针对目前飞机初始设计阶段的机翼重量估算公式变量较多,条件限制因素较复杂的情况,提出了一种按照机翼重量分配来估算重量的方法。把机翼重量分配到：承弯结构、承剪结构、分布气动载荷结构、起落架影响结构、前后缘结构、襟副翼机构,燃油影响结构、以及其它附属结构。此方法已经在大型飞机的机翼重量估算上取得了良好的效果。通过与一系列常用机翼重量估算公式的对比分析,并且利用已知的10种轻型飞机完成了算例,结果证明此方法有很强的适应性。     

用于波音787的新型复合材料机翼除冰系统

在机械系统方面,现代商业飞机通常采用一系列管道从发动机内部引入加热的空气,通过加热空气在结冰机翼表面内侧的流动加热附近的机翼表面,从而达到除冰的目的。但是这不仅会使设计变得复杂,同时还会降低发动机的有效推力。所以,多年来研究人员一直在开发一种替代技术,即向机翼前缘表层里面置入导电元件来直接加热机翼表面,使冰层不会聚集变厚。     

飞翼布局无人机变形机翼设计与模型验证研究

对飞翼布局无人机变形机翼和变形机翼传动机构进行了设计,根据设计结果制作验证模型进行风洞实验和外场飞行试验,以此研究伸缩段机翼对飞行器机翼整体气动性能的影响。结果表明:采用变形机翼技术,可以通过实时控制机翼的气动外形保持较高的气动效率,提高飞机在巡航状态下的升力和高速飞行状态下的机动性,满足飞机在各种任务剖面的战术性能要求。     

一种基于承载效率准则的复合材料机翼结构布局优化方法(英文)

提出一种针对大型复合材料机翼结构的二级布局优化策略。系统级根据结构形变调整设计指标,子系统级优化结构布局以满足系统级约束。将机翼壁板中各种临界失效载荷的接近程度作为评判结构效率的标准,通过将结构效率作为优化目标,保证了所求解问题的连续性。加筋壁板通过等效的正交异性板模拟,并根据能量原理预测总体失稳载荷。讨论了加强筋支持弹性对于蒙皮抵抗局部失稳性能的影响,并通过神经网络代理模型对其进行逼近。采用解析模型对失效特性做出评估,减少了计算资源的占用。最后以一种大型机翼结构的综合优化作为算例,计算结果满足设计要求,验证了该方法的可行性。     

翼尖附近热气防冰系统的优化设计

为了保证飞机能在结冰的气象条件下飞行,在一些主要的部位必须安装有防冰系统,对于现代的商用运输机机翼防冰来说,主要运用热气防冰系统。机翼热气防冰系统由发动机引气,所供热气流经供气管路分配到各段缝翼内,然后从缝翼内的笛形管喷孔喷出,加热机翼前缘蒙皮。     

自转旋翼/机翼组合构型飞行器飞行动力学特性研究

针对一种自转旋翼/机翼组合构型飞行器的飞行动力学特性进行了研究,通过和样例自转旋翼机的对比,分析了它的配平特性、稳定性及操纵响应方面的一些特点.研究表明通过自转旋翼和机翼的组合运用,本文研究的高速型旋翼机飞行速度显著提高,高速前飞时自转旋翼逐步卸载,其转速逐步下降到了低速前飞时的40%;该高速型旋翼机的浮沉模态在低速阶段不稳定,但周期和倍幅时间比较长,随着前飞速度的增加,各模态均趋于稳定;该高速型旋翼机的纵横向周期变距操纵响应略小于样例自转旋翼机,可以考虑增加襟副翼来改善.     

可变后缘弯度机翼柔性蒙皮的变形特性分析

应用面元法和有限法建立了柔性蒙皮在气动载荷作用下的流固耦合分析方法。数值仿真结果表明:位于变形后缘上表面的柔性蒙皮在气动载荷作用下将被"吸"成鼓包形状,且这个局部变形对翼型后缘部分的压力分布具有很大影响。在此基础上,研究了柔性蒙皮在气动载荷作用下的变形随其弹性模量、厚度和初始预应变的变化规律。可以得出,柔性蒙皮的变形量随着翼型后缘偏角的增加而先增大后减小,并不是随着后缘偏角的增加而增大;增加蒙皮的厚度可以减少柔性蒙皮的最小弹性模量和最小拉伸刚度,但蒙皮的厚度受限于机翼的结构空间;满足Jacobs形变准则的蒙皮最小拉伸刚度随着蒙皮预应变的增加而降低。     

基于有限元的飞机机翼刚度分析

以机翼翼盒有限元模型为基础,把有限元模型与结构几何尺寸数据相关联,提出了一种飞机机翼翼盒刚度分析的新方法。以有限元软件MSC.Patran为平台,利用其二次开发语言PCL开发了飞机机翼翼盒刚度分析程序。几个典型翼盒剖面刚度分析算例的结果表明,程序计算结果准确、界面直观,能显著提高工作效率。有限元模型和几何尺寸数据相关联的方式也为后期机翼翼盒刚度分析设计、甚至优化提供了支持。     

“微风”(Zephyr7)无人机机翼力学性能分析

利用ABAQUS有限元软件对英国的"微风"(Zephyr7)无人机机翼结构进行了静力学分析,重点分析了主梁直径和蒙皮张力对机翼结构抗弯性能的影响。分析结果表明,主梁的抗弯与抗扭性能随着其直径的增大呈几何级数提升,机翼抗弯性能随着其蒙皮张力的增加近似线性增加。     

基于遗传算法优化神经网络的结冰环境中MVD和LWC预测

水滴平均体积直径（Mean volumetric diameter,MVD）和液态水含量（Liquid water content,LWC）是两个影响飞机结冰的重要气象参数,但在实际中难以准确测得,如果能够实时、准确地获取这两个参数可以为积冰预测和飞机适航认证标准的建立提供一些指导。文中提出了一种基于遗传算法优化神经网络的结冰气象参数预测模型。以不同测点组合的冰厚和结冰速率、环境温度、飞行速度和机翼迎角为输入参数,结冰气象参数MVD和LWC为输出参数,构建遗传算法优化的结冰气象参数预测模型,并通过预测模型对数值计算测试组数据和结冰风洞实验数据的结冰气象参数进行预测。结果表明,基于遗传算法优化Elman神经网络的预测模型对结冰气象参数的测试组预测相对误差在10%以内,实验数据相对误差在20%以内,该方法具有一定的可行性。