大型电传民用飞机人机耦合（APC）分析与评估

大型民用客机电传操纵系统的应用,使驾驶员诱发振荡（PIO）的可能性大大增加,直接影响到飞机的安全性。通过对PIO的分析,介绍了三个工程上实用的Ⅰ类PIO趋势评估准则：姿态带宽准则、Smith-Geddes准则、综合（姿态带宽加回落）准则,并结合准则给出了相应的算法和算例。最后提出了防范不利人机耦合的改进方案和设计措施。     

三维机织复合材料弹道冲击试验研究

先进复合材料具有高比强度、高比模量等优点，是航空发动机应用研究的热点。本文通过弹道冲击试验研究三维机织复合材料平板在高速物体冲击下的损伤失效机制及其力学行为，采用高速相机记录下了靶板受冲击损伤变化过程，分析了不同速度对三维机织复合材料平板损伤形貌的影响。试验结果表明，三维机织复合材料具有优异的抗裂纹萌生和扩展性，冲击表面的主要破坏模式是纤维剪切破坏和基体破碎，在出口表面主要破坏模式是纤维拉伸断裂和基体开裂。本研究可用于支撑验证碳纤维增强树脂基复合材料包容性，为航空发动机复合材料机匣研制提供基础。     

基于最大后验概率准则的天基星座网络多用户检测方法

天基星座网络中用户可以随意进出自由组网，活动用户的数量、身份和发送的数据随机变化，对接收用户的性能造成很大影响。多用户检测是指识别每个活动用户的身份并检测每个活动用户发送的数据。传统方法假设活动用户数等于网络可以容纳的最大用户数，这种方法模型比较简单且误码率性能不够理想。提出了一种基于最大后验概率准则的多用户检测方法，该方法将用户的活动状态建模为马尔科夫链，并将多用户检测转换为在网格图中使用BCJR算法搜索最优路径。仿真结果表明，当活动状态错误概率和符号错误概率达到10^-3时，本文所提方法与对照方法相比分别获得2.6 dB和1 dB信噪比增益。     

三维编织复合材料圆管轴向压缩性能及破坏机理

通过真空辅助树脂传递模塑成型技术，制备了三维多层缠绕编织、三维五向面芯编织和三维七向编织3种不同三维编织复合材料圆管。系统分析了三维编织复合材料圆管的纱线轨迹，分别开展了准静态轴向压缩试验，研究了不同编织工艺对三维编织复合材料圆管的压缩承载、破坏模式及吸能性能的影响。结果表明：不同编织结构圆管的轴向承载能力和破坏机制存在显著差异。三维多层缠绕编织圆管的环向纱体积含量较高，能有效承担轴向载荷，其轴向承载能力明显高于其余两类编织圆管。但由于纤维间载荷传递性能较弱，易发生脆性破坏，导致吸能效果最差。而三维五向面芯编织和三维七向编织圆管具有紧密交织的纱线结构，径向编织纱能有效限制剪切裂纹扩展，从而引发渐进稳定的开花式破坏，此类破坏具有较好的吸能特性。三维五向面芯编织圆管纤维断裂更加充分，吸能效果最为优异。     

一种可靠性增长试验抽样数Max-Min准则的反馈修正方法

对成败型航空发动机部件可靠性增长试验抽样数的确定问题进行了研究。推导出了初始故障数服从典型离散分布时的最小化最大准则(Max-Min准则),提出了一种逐次抽样样本估计值反馈修正方法。最后给出了一个应用实例,验证了该方法的有效性。     

一种测试C/ C 扩张段层间剪切强度的改进三点短梁剪切法

分别采用传统三点短梁剪切法和改进三点短梁剪切法对扩张段所采用的针刺C/ C 复合材料进

行了层间剪切强度测试试验。结果显示,改进的三点短梁剪切法很好地解决了传统三点短梁剪切法的应力集

中现象,试件更容易发生层间剪切破坏;改进的三点短梁剪切法的测试结果一般要大于传统三点短梁剪切法

的,更接近材料实际水平。对改进的短梁剪切法试验破坏试样进行电镜扫描分析,指出了发生破坏的薄弱点,

提出了要提高材料的层间剪切性能可合理优化网胎层厚度的改进建议。。

     

基于LMD与AO-PNN的中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承受噪声干扰大、传递路径复杂导致采用传统方法难以进行故障诊断的问题,提出了一种基于局部均值分解（LMD）与相关系数-能量比-峭度准则、结合天鹰座优化算法（AO）优化概率神经网络（PNN）的中介轴承故障诊断方法。使用LMD对传感器采集的振动信号进行分解;利用相关系数-能量比-峭度准则判决筛选分解得到的PF分量,重构筛选后的信号;计算重构信号的多尺度排列熵（MPE）,以构建特征向量;通过AO优化的PNN的平滑因子,将优化后的神经网络用于中介轴承的故障诊断。基于中介轴承故障试验数据对诊断结果进行了分析,结果表明：提出的方法可以有效诊断高背景噪声、复杂路径干扰下的航空发动机中介轴承的典型故障,与粒子群优化的概率神经网络方法（PSO-PNN）和传统的PNN方法相比,其诊断准确率分别提高了3.875%和8.125%,具有较好的全局收敛性和计算鲁棒性。     

基于一种贝叶斯优化框架的高空螺旋桨气动优化设计

为了在可接受时长内获得高空螺旋桨气动方案的最优解，提出一种基于贝叶斯优化框架的高空螺旋桨气动外形优化设计方法。该方法以拉丁超立方抽样获取螺旋桨气动外形参数的初始样本点，建立以该参数为输入、数值模拟获取螺旋桨气动性能为输出的初代高斯过程模型；以遗传算法和三种并行加点准则构成的子优化获取新样本点，求取新样本点的气动性能，并更新样本数据和高斯过程模型。该方法可以使新样本点快速向最优解附近集中，从而提高最优解附近的模型近似精度。为验证模拟方法，加工了某高空螺旋桨进行地面试验。与模拟结果相比，试验推力平均误差2.34%、扭矩平均误差3.33%。以课题组自研的6个低雷诺数翼型为基础，使用该方法对某高空太阳能无人机螺旋桨进行优化设计，优化结果显示：螺旋桨在设计点推力提高9.24%、效率提高8.13%。研究结果表明，该方法对高空螺旋桨优化设计及相关工程应用具有较强的参考价值。