机翼高超音速热颤振有限元分析

基于热气动弹性的特点,给出考虑温度影响的机翼热颤振有限元分析的一般理论。采用Nastran软件对给定的温度分布热效应下两个典型的高超音速机翼的模态特性和气动弹性稳定性进行有限元分析。计算结果表明,受热结构的模态特性和颤振特性均发生变化。由于温度效应降低弯曲、扭转及弯扭固有频率,还会改变它们之间的相对关系,从而导致颤振临...     

中国第一艘遥控热气飞艇

对世界飞艇的过去与现状和我国现已研制成功的8艘飞艇之概貌以及当今三种不同浮升气体飞艇——氢气飞艇、氦气飞艇、热气飞艇之优缺点介绍后,论述了研制中国第一艘遥控热气飞艇 CARDC-208号的主要原因并介绍了这艘飞艇的总体设计特点及其试飞结果。已成功地把这种遥控热气飞艇作为运载工具,带飞/投放飞机的遥控模型进行失速/尾旋自由飞试验。     

基于大型结冰风洞的航空发动机结冰与防冰试验技术

航空发动机结冰和防冰过程复杂,数值计算无法对其进行准确模拟,因此试验研究是发动机研究过程中必不可少的手段.我国首座大型结冰风洞已具备开展飞机翼段结冰试验的能力,有必要进一步发展航空发动机结冰与防冰试验技术,以满足下一步我国航空发动机型号设计与适航取证的需求.依托3 mX2 m大型结冰风洞,发展了进气模拟技术和热气供气技...     

结冰风洞喷雾系统控制方法研究

喷雾系统是结冰风洞的核心配套设备，主要用于模拟飞行器穿越云层飞行时的云雾环境。针对该系统结构复杂、控制精度要求高的特点，开展了压力和温度的控制方法研究。通过采用给定水泵转速、预置出入口调节阀开度和闭环调节出口调节阀开度的方法，解决了喷雾耙之间供水压力不一致及相互耦合的问题，实现了宽范围、高精度的供水压力控制。通过在准备阶段循环加热、在试验阶段变参数PID精确调温，实现了供水温度的精确控制。通过采用变比例系数快速PID调压和模糊自适应PID调温的控制策略，解决了供气系统压力和温度耦合及温度大滞后的问题，实现了供气压力和温度的精确控制。试验结果表明，控制方法有效，喷雾系统性能达到技术指标要求。     

高超声速下翼面的热颤振工程分析

针对高超声速下翼面的结构、气动和热的耦合动力学问题,提出了热颤振分析的分层求解思路.首先分析结构在热环境下的固有动力特性,然后应用van Dyke活塞理论计算高超声速非定常气动力,最后采用p-k法进行颤振求解.对某高超声速全动舵面和小展弦比根部固支翼面进行了热颤振的分析与比较.计算结果表明,受热后结构的动力学特性和颤振特性均可能发生变化,尤其对于小展弦比根部固支翼面,由于热效应对其扭转刚度影响很大,从而导致弯扭耦合型式的颤振临界速度大幅度下降.     

波音733与738设备冷却系统对比分析

从2005年1月25日到2008年1月25日,南方航空河南公司机队中波音733飞机设备冷却供气系统出现了95次故障,排气系统出现了4次故障,波音738飞机设备冷却供气系统出现了1次故障,排气系统出现了38次故障.     

适用于复杂流动的热气动弹性降阶建模方法

针对高超声速巡航类飞行器面临的复杂流动下的热气动弹性问题，发展了一种时变热模态适用的非定常气动力降阶模型，建立了基于流-热-固时空耦合分析策略的热气动弹性分析方法，对高超声速飞行器前体进气压缩面进行了实际飞行加热过程的时变颤振分析。结果表明，在局部高热流载荷下，压缩面固有模态频率和振型随时间发生了大幅度变化，而所建方法能够适应上述变化，在获得高置信度非定常广义气动力的同时，避免了重复性的非定常气动力数值计算，可将热颤振分析中的气动力计算效率提升若干量级；此外，在达到热平衡后，进气压缩面的颤振动压降为初始时刻的0.64%，使得飞行包线大幅收窄。相关方法有效缓和了热气动弹性分析效率与精度的矛盾，提升了热气动弹性问题的工程分析能力。     

多段翼积冰的数值模拟及防冰预测

为研究飞行器翼面积冰预测问题,通过对积冰形成机理的分析,提出了基于经典Messinger模型的积冰表面传质传热的改进模型;通过引入对多段翼空气流场的插值计算,建立了多段翼翼面积冰预测模型;考虑防冰系统向翼面控制体带入的等效热功率,提出了防冰条件下的积冰预测方法.通过对算例的分析对比,数值模拟计算结果与实验数据基本吻合,表明本文提出的结冰计算模型合理,能够用来进行积冰预测分析,为进一步研究翼面结冰后的飞行动力学问题及防除冰系统的设计奠定了基础.      

自适应模糊PID技术在发射场供气系统的应用

针对发射场加注供气系统压力控制非线性、大时滞、变参数问题,设计了一种基于自适应模糊PID技术的闭环压力控制系统。该系统通过对控制器的比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd的在线调整,实现了压力的高精度控制。依据试验现场数据采取曲线拟合方法建立系统二阶滞后惯性模型并进行了仿真。通过仿真验证了模型的有效性,效果优于常规PID控制,有效地改善了系统的动态性能和稳态精度,在以PLC控制为核心的发射场自动化控制系统中可推广使用。     

基于自适应神经模糊推理算法的无人机电推进燃料电池供气系统性能优化

本文针对某无人机基于聚合物交换膜燃料电池和锂离子电池的混合动力电推进系统的应用,研究开发了一种基于自适应神经模糊推理系统的电源管理系统控制技术,以控制混合动力电力推进系统,同时优化燃料电池供气系统的性能。本文以所建立的某无人机混合电推进系统数学模型为研究对象,研究了燃料电池电流与燃料电池供气系统压缩机功率之间的关系,建立了燃料电池电流与最佳压缩机功率关系的参考模型。在参考模型的基础上,引入自适应控制器来优化燃料电池供气系统的性能。基于自适应神经模糊推理系统的控制器将压缩机的实际运行功率动态调整到参考模型中定义的最佳值。自适应控制器的在线学习和训练能力用来辨识燃料电池电流的非线性变化,并产生压缩机电机电压的控制信号,以优化燃料电池供气系统的性能。在Matlab 仿真环境中开发了质子交换膜燃料电池和锂离子混合动力电推进系统模型并对所设计的控制器进行了仿真分析,结果表明基于自适应神经模糊推理系统的控制器为燃料电池供气系统压缩机性能优化提供了一种新颖而全面的途径,使燃料电池供气系统获得最大净功率输出。将燃料电池系统的净功率输出与最佳压缩机功率和恒定压缩机功率进行了比较,结果表明优化的压缩机功率配置比恒定的压缩机功率配置节能2.62%。同时,燃料电池自适应神经模糊推理系统控制器优化了燃料电池供气系统的能量利用。