基于响应面法的短距/垂直起降飞机近地面升力损失

建立了短距/垂直起降(S/VTOL)飞机近地面升力损失的流场计算模型.通过数值模拟得出特定升力布局的飞机近地面状态各工况的升力损失.采用响应面法获得了飞机升力损失关于喷管落压比（NPR）、来流速度及飞机高度的2阶响应曲面函数及显著影响飞机升力损失的关键因素.并分析了喷管落压比、来流速度及飞机高度对飞机升力损失的交互影响作用,优化得出给定工况范围内升力损失最小的工作点.研究表明:仅考虑单因素影响时,升力损失随高度、落压比的增大而减小,随来流速度的增大而增大;考虑两因素交互作用时,高度与落压比及来流速度与落压比对升力损失存在交互影响,而高度与来流速度对升力损失无交互影响;优化获得的升力损失最小的工作点是飞机距地面高度为9D（D为喷管直径）、喷飞机高度为3、来流速度为0m/s,此时的升力损失为1.3%.      

球形点火腔对脉冲爆震DDT过程影响的数值研究

为了减小脉冲爆震发动机PDE（pulse detonation engine）单次循环时间,缩短爆燃向爆震转变DDT（deflagration to detonation transition）距离是关键.为此,提出了一种在头部添加球形点火腔的新型爆震管道结构设计方案,并采用丙烷和空气为可爆混合物,通过对新型爆震管DDT过程的二维数值模拟,研究其对DDT距离以及DDT时间的影响.数值模拟结果表明,头部采用球形点火腔后,点火腔中的压缩波经过多次反射后,能够在爆震管中更快地促使爆震波形成,DDT距离大大缩短;当球形点火腔直径为1.5倍等直爆震管直径时,相对于常规等直管爆震管结构,其DDT距离和过程时间分别减少了14%和16.26%.      

三维战术训练空域规划方法研究

三维战术训练空域规划是对空域的合理规划利用,人工排样已经无法保证空域的安全有效利用,寻找高效快速的算法对于提高空域利用率和训练效率具有重要意义。通过对空域规划的理论研究,结合空域特性,将整个空域划分为立方体单元,构建相应的训练空域规划模型;在此基础之上,利用改进的遗传算法来寻求最优方案,剔除了大量不可行解;通过实例仿真验证该空域规划模型的合理性和有效性。结果表明:该空域模型是合理和有效的,提高了空域规划的速度和准确度。     

发动机进排气效应对民机构型气动特性影响

基于非结构混合网格技术,通过数值求解Navier-Stokes方程,分析了航空发动机进排气效应对民机构型气动特性的影响。通过设置合适的进排气边界条件来模拟发动机进排气效应的影响,采用单独发动机短舱风洞试验模型,验证了计算方法的可靠性。在此基础上,分析了发动机进排气效应对翼吊式和尾吊式两种典型民机构型气动特性的影响,结果表明:翼吊式民机构型发动机进排气效应对升力的干扰主要由发动机尾喷流的引射效应对机翼的干扰引起;尾吊式民机构型随着发动机进气流量的增大,机翼上表面压力逐渐减小,激波位置逐渐后移;不同发动机进气流量会对飞机的阻力特性产生较大影响,在飞机详细设计阶段需充分考虑机体与动力装置之间的干扰影响。      

流线曲率法在多级跨声速轴流压气机特性预测中的应用

为研究多级跨声速压气机的分析问题,以通流理论为基础,采用了一系列适用于跨声速压气机的攻角、落后角和损失等经验模型,发展了一套基于流线曲率法的通流计算程序来预测跨声速压气机流场及其工作特性。为提高经验模型的预测精度,考虑到真实压气机中复杂的三维流动效应,针对部分早期模型进行了合理改进,包括改进了落后角模型使其适用于更大弯度范围叶型,以及采用一种更为合理的可变结构激波损失预测模型。针对两台跨声速压气机算例进行了计算校验,并将校验结果与实验值和三维数值计算进行对比。对比表明,设计工况下总压比最大计算误差为4.1%,效率误差为1.1%,在非设计工况特性预测和展向流场参数计算中也能得到和实验值相符的变化趋势,该通流计算方法可为现代跨声速轴流多级压气机特性分析提供具有参考价值的预测结果。     

示温漆图像等温线提取算法

分析示温漆（TIP）图像特征,根据等温线附近产生局部梯度极值的特点,实验对比了4种边缘提取算法效果。根据实验结果,选用Canny算子提取等温线。提出在边缘提取前进行K means聚类处理,并对K means聚类算法和Canny算子进行了改进。提出了两种K means初始聚类中心的选择方法,更适于示温漆图像的分割。改进了Canny算子的内核,提升了等温线的质量。结果表明:该算法能够快速提取清晰、连续的等温线,效果良好,满足工程应用要求,已用于示温漆自动判读软件开发。      

凹腔/支板结构亚燃冲压燃烧室性能

为了避免基于凹腔火焰稳定器的亚燃冲压燃烧室壁面喷注时燃料与主流空气掺混非均匀性问题和提高燃烧室的性能,提出在亚燃冲压燃烧室中使用支板喷注代替壁面喷注的方案,数值模拟了凹腔/支板结构亚燃冲压燃烧室中燃料分布及流场结构,并分析了支板结构对燃料空气混合及燃烧室性能的影响。研究表明:支板虽然使燃烧室出口的总压恢复系数相对于壁面喷注方式下的降低了63%,但能使燃料均匀分布于整个流道内,增强了燃料与空气掺混,使燃烧室出口的混合效率和燃烧效率分别提高了21.4%和20.5%。燃烧效率的提高弥补了采用支板导致的燃烧室内气流的额外总压损失所带来的机械能损失,使得支板喷注时燃烧室出口的比冲提高了39.6%。因此,在亚燃冲压燃烧室中设置凹腔/支板结构,有利于提高燃烧室整体性能。      

基于UKF的双机协同纯角度目标定位路径规划

针对三维空间双机协同定位问题,在无迹卡尔曼滤波的基础上,提出一种规划双机路径的方法。首先,利用双机探测得到的方位角和俯仰角信息,并结合无迹卡尔曼滤波算法估计目标的状态;在此基础上根据交互信息理论提出指标函数的概念,以指标函数最大为轨迹优化的最优性能指标,将问题转化为求双机控制量的最优解;最后,采用遗传算法求解双机的控制量,得到比较合理的双机飞行路径。仿真结果表明,通过最大化指标函数可以有效地规划双机路径,且具有更高的精度和速度。     

基于多岛遗传-模拟退火算法的气动外形优化

针对超声速翼型滑翔机的气动外形优化问题,提出了一种多岛遗传算法与模拟退火算法相结合的混合优化算法。首先,通过多岛遗传算法产生一个随机的初始种群,找到全局最优点附近区域的一个次优解;然后,将此次优解作为模拟退火算法的初值启动退火进程,缩小设计空间的范围,找到全局最优解。优化结果表明,所提混合算法可以有效地解决飞行器外形优化问题;在数量巨大的设计空间中,滑翔机的最优气动外形能够以较低的计算资源代价快速得到;双弧形翼型的气动特性较六边形翼型更有优势,叉形尾翼的静稳定性和控制效率高于十字形;优化后的外形极大地增加了滑翔机的滑翔距离。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。