二冲程点燃式直喷重油发动机小负荷试验

利用燃用轻柴油的二冲程点燃式空气辅助缸内直喷发动机,进行了转速为3000r/min、节气门开度为10%与20%下的小负荷试验,研究了点火及喷油参数对发动机性能的影响。试验结果表明:当节气门开度较小时,采用上止点前30°~40°点火提前角,饱和点火能量,稀混合气（过量空气系数大于1.1）及适度提前混合物喷射结束时刻的策略能够充分改善发动机动力性和经济性。随着负荷增大,点火能量影响程度减小,采用适度推迟点火提前角,偏浓混合气（过量空气系数小于1.0）及提前喷射结束时刻策略,增加燃油蒸发时间来充分发挥发动机动力性能,而采用饱和点火能量,偏稀混合气（过量空气系数大于1.15）能够大幅度改善发动机经济性及HC/CO排放。      

飞机方向舵故障建模与侧风着陆仿真

基于风洞试验数据和CFD数据,建立了某型飞机上、下两片方向舵在松浮、卡滞和脱落等故障的数学模型;针对方向舵脱落故障,在飞行模拟器上进行了人在环的侧风着陆仿真试验,验证了模型的准确性,得到了与实际侧风响应相吻合的故障模型;最后,基于此模型探讨了方向舵故障下的侧风着陆安全性与驾驶员负荷.     

负压式平板型环路热管试验

为解决高热流密度电子器件的散热问题,设计了一套负压式铜 甲醇环路热管,其蒸发器设计成平板型。研究表明,该平板型环路热管具有较高的散热能力,能够在无重力姿态和重力姿态下顺利启动。当重力倾角分别为0°、18°和30°,热负荷为160W时,蒸发器壁面温度分别达到85.8℃、66.3℃和64.6℃。按照环路热管启动状态,其启动过程可分为3个阶段：加热阶段、预启动阶段和后启动阶段。在低热负荷区域,环路热管会出现温度波动现象。增大重力倾角,有利于降低蒸发器壁面温度和热阻。当重力倾角为30°,热负荷从10W递增到160W时,环路热管的热阻从4.97℃/W降低到0.39℃/W。     

基于PCC-LSTM模型的短期负荷预测方法

短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础。为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法。该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性分析,选取与电力负荷数据相关性较大的影响因素作为输入量,实现原始数据的降维和选优;再通过LSTM神经网络结合Adam优化算法,对与电力负荷相关性较大的影响因素和负荷实际输出序列之间的非线性关系建立网络模型。以嘉捷BOX和重庆丽苑维景国际大酒店的负荷数据作为实际算例,并与Prophet、LSTNet、门控循环(GRU)神经网络模型方法进行对比。结果表明:所提PCC-LSTM模型预测精度均在91%以上,最高可达95.44%,有效提高了负荷预测的精度。      

DARPA Alias项目招标

美国国防预研局（DARPA）希望将无人机自主技术引入到有人驾驶飞机以减轻飞行员的工作负荷。DARPA计划于5月14日向投标方介绍使用驾驶舱自动化系统后机组工作负荷（Alias）项目,该项目旨在演示一种需要更少机组人员即可操作的嵌入式、可拆卸套件。这种全时段的自动化辅助系统。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。     

浅谈基于ACMS报文的A320空调组件性能监控

针对A320系列机型空调系统故障高的现象,客户化配置ACMS报文对空调组件系统进行监控,该方法具有实时性好、效果显著等特点。本文还介绍了飞机健康管理系统对于空调组件性能预警建模的分析方法。     

要命的空调

随着全球气候的变暖和旅游事业的大发展,许多宾馆、商店、办公室乃至寻常百姓家,都安装了空调机,它的确给人们带来了欢乐和清凉。但是大家不知道,它其实也是潜伏在我们身边的杀手,因为长时间吹空调造成的身体机能衰退——这就是我们所说的"空调病"。