燃烧室三维计算域边界处理自动化

本文叙述了采用正交网格的有限差分法程序进行燃烧室三维数值计算时,其计算域边界处理自动化的必要性,网格划分、阶梯壁产生的约束条件,以及程序设计的一些数学方法和技巧,给出了应用本程序对某型发动机火焰筒计算域边界i,j方向平面网格划分和边界阶梯化图形,以及k向方向分布图形。     

多传感器决策融合系统中的决策空间优化划分研究

在假定各局部检测器的决策规则已经给定以及在Ｂｈａｔａｃｈａｒｙｙａ距离最大的意义下,对多传感器融合系统中的决策空间优化划分设计进行了研究。首先基于Ｂｈａｔａｃｈａｒｙｙａ距离准则,把对整个系统决策空间的优化划分解耦为分别对各局部检测器决策空间的优化划分;然后从理论上证明了这种划分设计在最大Ｂｈａｔａｃｈａｒｙｙａ距离意义下的最优性,以及这种基于最大Ｂｈａｔａｃｈａｒｙｙａ距离准则进行优化划分设计的合理性;最后,通过对瑞利起伏环境下信号检测融合问题的数值计算表明,本文方法的性能优于基于Ｊ－散度方法的性能。     

航空发动机机匣五轴插铣加工

针对航空发动机机匣结构特征提出一种插铣粗加工轨迹生成算法,根据机匣零件结构进行加工区域划分,规划插铣走刀路径,插铣刀轴计算,加工干涉判断与处理,最终生成插铣加工轨迹。航空发动机是飞机的核心部件,而机匣是航空发动机的主要零件之一。目前航空发动机机匣多采用钛合金、高温合金等耐高温、难切削材料;结构上以回转轮毂面为主体周向分布柱状岛屿凸台,零件最薄处仅2～3mm厚,属多岛屿复杂薄壁结构件,如图1所示。机匣铣削前的过渡     

复合固体推进剂颗粒的三维网格自动生成

为了分析圆柱颗粒对复合固体推进剂性能的影响,必须对复合固体推进剂中三维圆柱颗粒进行网格划分。根据"力平衡"网格划分原理设计了一种适合于三维圆柱颗粒的网格自动剖分方法。编程运行结果表明,方法能自动完成划分,网格质量较高,满足要求。     

空管扇区开放计算机辅助决策模型及算法

从空中交通管制需要出发,管制空域常被划分成一些扇区,每个管制扇区由一组管制员负责。当空域情况、交通特性一定时,管制自动化中的一个问题是如何确定扇区开放的形式和数量使得既满足空管服务要求,又在管制员的可承受工作强度之内,且占用资源最少。针对上述问题,本文提出了基于排队论的计算机辅助决策模型和算法,并通过实例给予了验证说明。     

翼吊短舱形式发动机安装效应的风洞试验研究

为了确定实际飞行使用条件下,发动机状态变化时,进排气系统损失对飞机气动特性的影响,本文针对翼吊短舱形式的发动机开展了缩比模型风洞试验,分别进行了基本构型与起飞构型下,马赫数0.1、0.15、0.2,攻角0°~15°变化,5种不同发动机状态条件下的风洞试验,通过数据分析,明确了该类型发动机推/阻力划分的基本方法,分析了发动机状态变化时飞机气动特性的改变及修正方法。风洞试验结果表明：发动机状态变化对飞机升阻特性影响明显,飞机设计研发阶段不能仅对短舱通流模型,或单一发动机状态下的动力短舱模型进行损失修正,必须建立合理的推/阻划分体系,对实际使用条件下,发动机状态变化引起的进排气损失进行修正。     

基于多节点热网络法的航空发动机主轴轴承温度场分析

航空发动机主轴轴承温度场分析是发动机润滑系统热分析的关键。针对传统简单节点热网络法中轴承温度节点设置过于简化、人为设置轴承生热分配比例等问题,提出改进的多节点热网络法。基于Hertz热扩散理论,将轴承三元件分别划分为接触表面与主体两个节点,并以Hertz扩散热阻连接;轴承接触区设置油膜节点,加载轴承生热载荷,节点与轴承接触面之间通过油膜热阻连接;构建多节点轴承热网络模型,获得轴承内部更细致的温度场分布。研究表明,轴承表面温度显著高于其内部主体结构温度,而接触区对应的两个接触面之间也存在明显的温度差异,使用本文建立的多节点热网络法对滑油出口温度的计算误差不超过7%。     

基于马尔科夫链模型的脉动装配线运行状态预测

分析了影响脉动生产线运行的因素和状态预测的必要性,提出了基于马尔科夫链模型的状态预测方法。基于马尔科夫链预测理论,对脉动生产线运行状态划分,确定状态转移矩阵,建立马尔科夫预测模型,并对模型准确性进行验证。     

基于D-S证据理论的发动机部件性能降级量化融合研究

针对多方法计算所得发动机部件性能降级无法直接应用Dempster-Shafer(D-S)证据理论融合的问题,提出一种实现降级参数量化融合的方法。以一段时间内计算结果作为样本,融合性能模型输出结果和神经网络输出结果,通过划分区间统计样本落入区间的频率构造基本概率赋值(BPA),从而实现性能降级的量化融合。对比了独立区间划分法和嵌套区间划分法两种BPA构造方法的融合结果,得出了嵌套区间划分法构造BPA具有更适合量化融合的主要结论。     

基于空域划分的超视距空战态势威胁评估

编队超视距空战(BVR,Beyond Visual Range)已成为现代空战的主要模式.在空战优势区域与劣势区域判断的基础上对整个空域进行划分,并给出4种特定空域态势.从空中态势和编队作战能力两方面对空战态势进行分析.使用主成分分析法选取输入变量分析编队作战能力,降低评估过程中收集数据的复杂度.应用遗传神经网络对影响BVR各因素进行效能评估,将遗传算法(GA,Genetic Algorithms)与多层前馈(BP,Back Propagation)网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题.结果表明:该模型能在综合分析空战各指标后给出红蓝双发的态势评估指标,该模型可有效减少评估中的人为因素,使评估结果更为客观可信.