温度梯度对平板边界层转捩影响的数值模拟

为了研究温度梯度对边界层转捩的影响,在对有/无压力梯度的T3系列平板转捩实验进行数值模拟获得满意结果的基础上,对原型实验进行重新设计,以在平板边界层内形成不同温度梯度并进行数值模拟。计算结果表明随着温度梯度的增大,转捩位置向下游推延发生,平板相同位置边界层的形状参数和壁面切应力系数也相应大幅增高,边界层湍流脉动得到抑制,这是因为温度梯度形成的密度分层,湍流能量为了克服因为密度分层形成的法向浮力而被逐渐耗散,但是温度梯度对转捩影响与其它流动特性对转捩的影响相比较弱。     

利用极化信息实现目标重构的算法研究

本文研究了一个光滑的、理想导电的、凸散射体的轮廓重构问题。主要从物理光学散射场的一阶修正项入手,分析了散射场的共极化和交叉极化信息与目标表面形状之间的关系,获得了散射场的极化特性与散射体表面上镜面点的主曲率密切相关的概念。借助于微分几何中曲面再现问题,重构出目标的外形图象。     

基于神经网络的超机动飞机自适应重构控制

 讨论了一种基于神经网络的超机动飞机直接自适应重构控制方法。飞机的基本控制律采用非线性动态逆方法设计,对于模型不准确和舵面故障等因素导致的逆误差采用神经网络进行在线补偿。通过仿真表明,在飞机发生舵面故障时,神经网络通过自适应地补偿逆误差,可以快速在线重构控制律,保持飞机稳定和一定的操纵品质。     

逆压梯度湍流边界层中的相干结构

利用流动稳定性理论中一般共振三波的概念对4种定常逆压梯度以及两种变逆压梯度湍流边界层的相干结构进行研究.其中2种变逆压梯度分别为压力梯度由小变大和由大变小,变化的终了具有相同的压力梯度.通过计算得出逆压梯度能够激励相干结构的生成和发展,而且逆压梯度越大作用越强.在变压力梯度流动中,压力梯度由大变小的情况对相干结构的激励最强.此外,逆压梯度使相干结构的流向尺度变小,而展向间距基本在100个粘性长度左右,这些变化趋势与实验以及直接数值模拟结果一致.     

基于逆动力学和在线参数辨识的飞机姿态控制

传统的综合飞行/火力控制系统的设计使用了PID(Proportion-Integral-Differential)结构的飞行/火力耦合器,具有鲁棒性差、设计工作量大等缺点.提出了一种基于逆动力学和在线参数辨识的方法,用于直接设计综合控制系统中的姿态控制器.其中,对飞机的转动动力学方程,推导得到了其逆特性的解析形式;使用在线参数辨识方法,对飞机的气动特性进行估计并用于舵面分配.以六自由度非线性飞机模型为对象进行了仿真,结果表明所设计的姿态控制系统具有快速性好、通道间解耦效果明显、对气动模型误差的鲁棒性强等优点.本方法也可推广用于其他的飞行器姿态控制系统设计.     

自动着陆精确轨迹跟踪控制

研究自动着陆过程中的非最小相位飞机对象的轨迹精确输出跟踪问题.分析了自动着陆过程的特点,采用稳定逆控制方法并结合反馈控制器设计了大型运输机的自动着陆控制律.稳定逆根据对象模型产生期望控制输入和期望状态轨迹,反馈控制器处理飞机对象参数不确定性及外界干扰.基于飞机对象的相对阶,设计了满足舒适性的光滑进场着陆期望轨迹.仿真结果表明,自动着陆控制律具有精确跟踪能力,自动着陆过程满足美国联邦航空局III类精密进场着陆要求,并且飞机内部动态稳定有界.     

基于模糊多模型匹配与辨识的伪逆重构控制

将多模型匹配及在线模糊辨识的思想与伪逆重构控制方法相结合 ,提出了一种新的智能型重构控制策略。该方法不仅可以适应多种故障模式 ,而且能克服各种不确定性因素和扰动对系统重构后动、静态性能的影响。理论分析和针对歼击机在机动飞行过程中各种舵面故障的仿真研究均表明本文方法的有效性     

基于ε-滤波LMS算法的航空发动机自适应逆控制

针对航空发动机这种复杂的被控对象,设计了基于ε-滤波LMS算法的发动机自适应逆控制系统。该控制结构能利用非线性滤波器实现航空发动机建模和逆建模,以滤波后的误差在线调整控制器权系数。进行了飞行包线内的数字仿真。结果表明：这种方案结构不需要精确的发动机模型,跟踪速度快,具有较高的精度和较强的鲁捧性。     

升温与加载顺序对NiTi纤维圆柱体应力分布的影响

利用具有预应变NiTi纤维的圆柱体剪滞模型,在一定的简化条件下,求得纤维轴向应力及界面剪应力解析表达式.针对马氏体逆相变过程,在先加外载后升高温度与先升高温度后加外载两种条件下,对纤维和界面的应力分布以及马氏体逆相变开始温度的确定进行分析.计算结果表明,由于纤维轴向应力对相变温度存在影响,升温与加载的顺序不同其应力分布也不同.先加外载后升温时,NiTi纤维逆相变开始温度较高,逆相变过程较短,因此纤维轴向应力及界面剪应力较小.     

一种解析和数值相结合的机器人逆解算法

针对不存在解析逆运动学解的机器人结构,提出一种解析与数值相结合的求解算法.将传统的算法简化为寻找一个合适的目标函数,对一维关节变量进行迭代求解,其余关节变量可以用解析式求得,从而将逆运动学的多变量迭代求解问题简化为一维变量迭代求解.利用该算法对一种不存在解析逆解的5自由度机器人进行解算,耗时不足0.3ms,计算速度优于传统的算法.这种算法的实时性和准确性满足了机器人实时控制的要求,不需要进行正运动学计算,可以解决大多数关节正交结构的机器人逆运动学问题.